常見的數據分析工具都有哪些？

Python本身的數據分析功能并不強，需要安裝一些第三方的擴展庫來增強它的能力。在Python培訓課程用到的庫包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborm、NLTK等，接下來將針對相關庫做一個簡單的介紹。

1.NumPy庫

NumPy是Python開源的數值計算擴展工具，它提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫。NumPy是大部分Python科學計算的基礎，它具有以下功能：

(1)快速高效的多維數據對象ndarray。

(2)高性能科學計算和數據分析的基礎包。

(3)多維數組(矩陣)具有矢量運算能力，快速且節(jié)省空間。

(4)矩陣運算。無需循環(huán)即可完成類似Matlab中的矢量運算。

(5)線性代數、隨機數生成以及傅里葉變換功能。

2.Pandas庫

Pandas是一個基于NumPy的數據分析包，它是為了解決數據分析任務而創(chuàng)建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。

Pandas作為強大而高效的數據分析環(huán)境中的重要因素之一，具有以下特點：

(1)一個快速高效的DataFrame對象，具有默認和自定義的索引。

(2)用于在數據結構和不同文件格式中讀取和寫入數據，比如文本文件、Exeel文件及SQLite數據庫。

(3)智能數據對齊和缺失數據的集成處理。

(4)基于標簽切片和花式索引獲取數據集的子集。

(5)可以刪除或插入來自數據結構的列。

(6)按數據分組進行聚合和轉換。

(7)高性能的數據合并和連接。

(8)時間序列功能。

3.Matplotlib庫

Matplotlib是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源于模仿Matlab圖形命令，但它獨立于Matlab，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中最出色的繪圖庫。

Matplotlib主要用純Python 語言進行編寫，但它大量使用NumPy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。

4.Seaborn庫

Seabom是Python中基于Matplotlib的數據可視化工具，它提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。注意：上面介紹的這些庫都已經在安裝Anaconda時進行了下載，后期可以直接使用import導入使用。

5.NLTK庫

NLTK被稱為“使用Python進行教學和計算語言學工作的絕佳工具”，以及“用自然語言進行游戲的神奇圖書館”。

NLTK\2一個領先的平臺，用于構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞匯資源(如WordNet)提供了易于使用的接口，還提供了一套文本處理庫，用于分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論論壇。