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【推薦】7款Python工具,讓你在工作上占據(jù)絕對優(yōu)勢!

新聞 開發(fā)工具
想要成為一個程序員,除了學習各種教程之外,熟悉各種已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境中使用的工具會讓你更快的成長!

想要成為一個程序員,除了學習各種教程之外,熟悉各種已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境中使用的工具會讓你更快的成長!

這里有7款python工具,是所有數(shù)據(jù)專家必不可少的工具。當你對他們有一定了解后,會成為你找工作的絕對優(yōu)勢!下面就了解它們一下吧:

0.IPython

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IPython是一個基于Python Shell的交互式解釋器,但是有比默認Shell強大得多的編輯和交互功能。IPython 提供了如下特性:

  • 更強的交互 shell(基于 Qt 的終端)

  • 一個基于瀏覽器的記事本,支持代碼,純文本,數(shù)學公式,內(nèi)置圖表和其他富媒體

  • 支持交互數(shù)據(jù)可視化和圖形界面工具

  • 靈活,可嵌入解釋器加載到任意一個自有工程里

  • 簡單易用,用于并行計算的高性能工具

當你一個庫不會用的時候,用ipython 可以寫一些測試代碼。可以用ipython快速掌握庫的方法和使用。

1.GraphLab Greate

[[229522]]

GraphLab Greate 是一個 Python 庫,由 C++ 引擎支持,可以快速構(gòu)建大型高性能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

關于 GraphLab Greate 的特點:

  • 可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數(shù)據(jù)量。

  • 在單一平臺上可以分析表格數(shù)據(jù)、曲線、文字、圖像。

  • ***的機器學習算法包括深度學習,進化樹和 factorization machines 理論。

  • 可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統(tǒng)上運行同樣的代碼。

  • 借助于靈活的 API 函數(shù)專注于任務或者機器學習。

  • 在云上用預測服務便捷地配置數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

  • 為探索和產(chǎn)品監(jiān)測創(chuàng)建可視化的數(shù)據(jù)。

2.Spark

[[229523]]

Spark是一個圍繞速度、易用性和復雜分析構(gòu)建的大數(shù)據(jù)處理框架,提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種有著不同性質(zhì)(文本數(shù)據(jù)、圖表數(shù)據(jù)等)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源(批量數(shù)據(jù)或?qū)崟r的流數(shù)據(jù))的大數(shù)據(jù)處理的需求。

Spark基于map reduce算法實現(xiàn)的分布式計算,擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點;但不同于MapReduce的是Job中間輸出和結(jié)果可以保存在內(nèi)存中,從而不再需要讀寫HDFS,因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等需要迭代的map reduce的算法。

3.Pandas

Pandas 是基于 NumPy 的一個非常好用的庫,正如名字一樣,人見人愛。之所以如此,就在于不論是讀取、處理數(shù)據(jù),用它都非常簡單。

Pandas 有兩種自己獨有的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。讀者應該注意的是,它固然有著兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因為它依然是 Python 的一個庫,所以,Python 中有的數(shù)據(jù)類型在這里依然適用,也同樣還可以使用類自己定義數(shù)據(jù)類型。只不過,Pandas 里面又定義了兩種數(shù)據(jù)類型:Series 和 DataFrame,它們讓數(shù)據(jù)操作更簡單了。

4.Scikit-Learn

Scikit-Learn是用Python開發(fā)的機器學習庫,其中包含大量機器學習算法、數(shù)據(jù)集,是數(shù)據(jù)挖掘方便的工具。Scikit-learn的基本功能主要被分為六大部分:分類,回歸,聚類,數(shù)據(jù)降維,模型選擇和數(shù)據(jù)預處理。Scikit-learn需要NumPy和SciPy等其他包的支持,才能夠使用。

5.PuLP

線性編程是一種優(yōu)化,其中一個對象函數(shù)被***程度地限制了。PuLP 是一個用 Python 編寫的線性編程模型。它能產(chǎn)生線性文件,能調(diào)用高度優(yōu)化的求解器,GLPK,COIN CLP/CBC,CPLEX,和GUROBI,來求解這些線性問題。

6.Matplotlib

7 款 Python 工具,讓你在工作上更占優(yōu)勢!

matplotlib在Python中應用最多的2D圖像的繪圖工具包,使用matplotlib能夠非常簡單的可視化數(shù)據(jù)。

matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易,使困難事情變?yōu)榭赡堋Mㄟ^ Matplotlib,你只需要輸入幾行代碼,便可以生成繪圖,直方圖,功率譜,條形圖,錯誤圖,散點圖等

責任編輯:張燕妮 來源: W3Cschool
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