python数据分析的包 哪些

　IPython
　　

　　IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell
语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性：

　　更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)

　　一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体

　　支持交互数据可视化和图形界面工具

　　灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里

　　简单易用，用于并行计算的高性能工具

　　由数据分析总监，Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。

　　

　　GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

　　这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：

　　可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。

　　在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

　　最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和 factorization machines 理论。

　　可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。

　　借助于灵活的 API 函数专注于任务或者机器学习。

　　在云上用预测服务便捷地配置数据产品。

　　为探索和产品监测创建可视化的数据。

　　由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。

　　Pandas

　　pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python
编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python
是个短板。Pands 软件就填补了这个空白，能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理，而不用转而选择更主流的专业语言，例如 R 语言。

　　整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库，它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些，参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python
打造成顶级的统计建模分析环境，我们需要进一步努力，但是我们已经奋斗在这条路上了。

　　由 Galvanize 专家，数据科学家 Nir Kaldero 提供。

　　PuLP

　　线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP 是一个用 Python
编写的线性编程模型。它能产生线性文件，能调用高度优化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，来求解这些线性问题。

　　由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供

　　Matplotlib

　　

　　matplotlib 是基于 Python 的
2D(数据)绘图库，它产生(输出)出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 应用服务器，和6类 GUI
工具箱。

　　matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱(power
spectra)，柱状图，errorcharts，散点图(scatterplots)等，。

　　为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython
共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。

　　Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。

　　Scikit-Learn

　　

　　Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn
具备如下特性：

　　分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别

　　回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性

　　聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合

　　降维(Dimensionality Reduction) – 减少需要考虑的随机变量数量

　　模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型

　　预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化

　　Galvanize 公司数据科学讲师，Isaac Laughlin提供

　　Spark

　　

　　Spark 由一个驱动程序构成，它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD)，那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合，它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop
文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建，或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合，把它进行变换。用户也许想要 Spark
在内存中永久保存 RDD，来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终，RDDs 无法从节点中自动复原。

　　Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下，当 Spark
在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时，它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时，一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark
支持两种方式的共享变量：广播变量，它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器，这是一种只能用作执行加法的变量，例如在计数器中和加法运算中。

最基础的就是numpy和pandas，这是数据分析入门必学的两个包，此外想深入学习的话就要继续学习机器学习和深度学习相关的算法，以此为基础才能有深入的掌握，希望可以帮到你

NumPy pandas matplotlib 机器学习的scikit-learn

Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：
一个强大的N维数组对象Array；
比较成熟的（广播）函数库；
用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。
Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块