Python常见的数据分析工具有哪些？

Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方的扩展库来增强它的能力。在Python培训课程用到的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborm、NLTK等，接下来将针对相关库做一个简单的介绍。

1.NumPy库

NumPy是Python开源的数值计算扩展工具，它提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库。NumPy是大部分Python科学计算的基础，它具有以下功能：

(1)快速高效的多维数据对象ndarray。

(2)高性能科学计算和数据分析的基础包。

(3)多维数组(矩阵)具有矢量运算能力，快速且节省空间。

(4)矩阵运算。无需循环即可完成类似Matlab中的矢量运算。

(5)线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。

2.Pandas库

Pandas是一个基于NumPy的数据分析包，它是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

Pandas作为强大而高效的数据分析环境中的重要因素之一，具有以下特点：

(1)一个快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。

(2)用于在数据结构和不同文件格式中读取和写入数据，比如文本文件、Exeel文件及SQLite数据库。

(3)智能数据对齐和缺失数据的集成处理。

(4)基于标签切片和花式索引获取数据集的子集。

(5)可以删除或插入来自数据结构的列。

(6)按数据分组进行聚合和转换。

(7)高性能的数据合并和连接。

(8)时间序列功能。

3.Matplotlib库

Matplotlib是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿Matlab图形命令，但它独立于Matlab，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中最出色的绘图库。

Matplotlib主要用纯Python 语言进行编写，但它大量使用NumPy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。

4.Seaborn库

Seabom是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，它提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。注意：上面介绍的这些库都已经在安装Anaconda时进行了下载，后期可以直接使用import导入使用。

5.NLTK库

NLTK被称为“使用Python进行教学和计算语言学工作的绝佳工具”，以及“用自然语言进行游戏的神奇图书馆”。

NLTK\2一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源(如WordNet)提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论论坛。

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