隨著大資料時代的到來，python作為一種常用的資料處理工具，可以處理從幾k到幾t數量級的資料，因為python具有很高的開發效率和可維護性，同時還具有很強的通用性和跨平台性。python在資料分析方面有一定的侷限性，如果僅僅依靠python自帶的庫進行資料分析，那麼我們需要安裝第三方擴充套件庫來增強分析挖掘的能力。
python資料分析要安裝的第三方擴充套件庫包括numpy、panases、scipy、matplotlib、scikit-learn、keras、gensim、scratch等。以下是對這些第三方擴充套件庫的簡要介紹:
1.numpy.
numpy系統是python的開源數字擴充套件。這個工具可以用來儲存和處理大型矩陣，比python的nestedliststructure(也可以用來表示矩陣)效率高很多。據說numpy把python變成了乙個免費的、更強大的matlab系統。python不提供陣列函式。numpy可以提供陣列支援和相應的高效處理功能，是python資料分析的基礎，也是scipy、熊貓等資料處理和科學計算庫最基本的函式庫，其資料型別對python資料分析非常有用。
2.熊貓.
熊貓是python中強大而靈活的資料分析和探索工具。熊貓是基於numpy的工具。是python成為強大高效的資料分析環境的重要因素之一。它包括高階資料結構和工具，如系列和資料框架。安裝熊貓可以讓python中的資料處理非常快速簡單。
3.scipy.
scipy是專門為解決科學計算中各種標準問題領域而設計的一套軟體包，包括優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函式、快速傅利葉變換、訊號處理和影象處理、常微分方程求解以及其他科學與工程中常用的計算等功能。這些對於資料分析和挖掘非常有用。
4.matplotlib.
matplotlib是乙個強大的資料視覺化工具和庫。它是乙個python庫，主要用於繪製資料圖表。它提供了命令字型檔和繪製各種視覺化圖形的簡單介面，方便使用者掌握圖形的格式，繪製各種視覺化圖形。
5.科學工具包-學習.
scikit-learn是python中常用的機器學習工具包，提供完整的機器學習工具箱，支援資料預處理、分類、回歸、聚類、**、模型分析等強大的機器學習庫，依託numpy、scipy、matplotlib。
6.keras.
keras是乙個深度學習庫、人工神經網路和深度學習模型，它基於anano，依賴numpy和scipy。它可以用來構建常見的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、影象識別、自編碼、迴圈神經網路、遞迴審計網路、卷積神經網路等。
7.gensim.
gensim是乙個用作文字主題模型的庫，常用於處理語言任務。它支援多種主題模型演算法，如tf-idf、lsa、lda和word2vec，支援流訓練，並為一些常見任務(如相似度計算和資訊檢索)提供api介面。
8.好鬥.
scrapy是專門為爬蟲建立的工具，具有url讀取、html解析、資料儲存等功能。可以使用twisted非同步網路庫處理網路通訊，架構清晰，中介軟體介面多樣，可以靈活滿足各種需求。
以上是對python資料分析常用工具的簡單介紹。有興趣的話可以深入學習相關的使用方法。芝麻http為您提供了安全、穩定、高效、便捷的爬蟲**ip服務。在提供**ip資源的同時，您還可以設定不同型別的http**，並設定諸如重複刪除等標準。簡單來說，芝麻http就像乙個中間橋梁，可以根據使用者需求設定http**型別，幫助你持續獲取行業資料，在「大資料」時代取得勝利。
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