使用python进行简单的数据分析

python数据分析用什么工具
Python可以用来进行数据分析，但是单纯依靠自带的Python库进行数据分析还是有一定的局限性，需要安装第三方扩展库来提高分析和挖掘能力。
1.Pandas（推荐学习：Python视频教程）
Panda是Python的一个强大而灵活的数据分析和探索工具，它包含先进的数据结构和Siri、DataFrame等工具可以使Python中的数据处理变得非常容易而且速度快。
Pandas是Python的数据分析包，最初是作为金融数据分析工具而开发的，因此Pandas为时间序列分析提供了良好的支持。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的Pandas结合了大量的库和多个标准数据模型，提供有效处理大型数据集所需的工具。 Pandas提供了大量的函数和方法供我们快速、轻松地处理数据。 Pandas包含先进的数据结构和工具，使数据分析变得快速、轻松。 它构建在Numpy之上，使Numpy应用程序变得简单。
2.Numpy
Python不提供数组函数Numpy可以提供数组支持和相应的高效处理函数，它是Python数据分析的基础，也是SciPy等数据处理和科学计算库最基本的功能。 和Pandas库，其数据类型对于Python数据分析非常有用。
3.Matplotlib
Matplotlib是一个强大的数据可视化工具和绘图库，它是一个主要用于绘制数据图表的Python库。 它提供命令字体和简单的界面来绘制各种可视图形，使用户轻松掌握图形格式并绘制各种可视图形。
4.SciPy
SciPy是专门为解决科学计算中的各种标准问题领域而设计的软件包集合，它包括优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数和快速傅里叶等功能。 变换、信号处理和图像处理、求解常微分方程以及其他科学和工程中常用的计算等，对于数据分析和挖掘非常有用。
Scipy是一个专门为科学和工程设计的易于使用的Python包，它包括统计、优化、积分、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。 Scipy依赖于Numpy，并提供许多用户友好且高效的数值例程，例如数值积分和优化。
5.Keras
Keras是一个深度学习、人工神经网络和深度学习模型的库它基于Theano并依赖于Numpy和Scipy它可以用来构建常规神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、识别图像、自动编码器、递归神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6.Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，它提供了完整的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和分析库模型，依赖于Numpy、Scipy、Matplotlib等
Scikit-Learn是一个基于BSD开源许可证的Python机器学习模块。
安装Scikit-Learn需要NumpyScopyMatplotlib等模块Scikit-Learn的主要功能分为六部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。
7.Scrapy

Scrapy是专门为爬虫设计的工具具有URL读取、HTML解析、数据存储等功能可以使用异步网络库来处理网络通信架构清晰且包含丰富的中间件接口，灵活满足各种需求。
8.Gensim
Gensim是一个用于文本主题模型的库，常用于处理语言任务，支持各种主题模型算法，包括TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec，并支持流式处理。 。 训练，并为一些常见任务（例如计算方程和检索信息）提供API接口。
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