西安python開發(fā)培訓(xùn)班哪家好？

西安python開發(fā)培訓(xùn)班哪家好?數(shù)據(jù)分析主要流行的入門語言主要是Python、R，作者更加青睞于前者，主要是因?yàn)槠渫ㄓ眯?、跨平臺(tái)的優(yōu)點(diǎn)。而做數(shù)據(jù)分析單純依賴Python本身自帶的庫是遠(yuǎn)不能滿足的，需要安裝第三方擴(kuò)展庫來增強(qiáng)分析、挖掘能力。

西安python開發(fā)培訓(xùn)班哪家好?

達(dá)內(nèi)教育隸屬于加拿大達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán)，于2002年成立 ，是達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)集團(tuán)直屬學(xué)院。學(xué)院位于北京中關(guān)村，與北大、清華、中科院為鄰，學(xué)術(shù)氛圍濃厚。學(xué)院成立旨在建立軟件高級(jí)人才培養(yǎng)的快速通道，促進(jìn)我國信息產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。

我們會(huì)用到哪些工具?

主要介紹以下幾個(gè)庫：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy。當(dāng)然如果安裝的是Anaconda發(fā)行版，那么它本身已經(jīng)自帶了一些庫，如：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn。

Numpy

Python并沒有提供數(shù)組功能。雖然列表可以完成基本的數(shù)據(jù)功能，但并不是真正的數(shù)組，而且在數(shù)據(jù)量較大時(shí)，使用列表的速度和效率就會(huì)大大折扣。為此，Numpy提供了真正的數(shù)組功能，以及快速處理數(shù)據(jù)的函數(shù)，而且Scipy、Matplotlib、Pandas等庫都依賴于它，值得強(qiáng)調(diào)的是Numpy內(nèi)置函數(shù)處理數(shù)據(jù)的效率是C語言級(jí)別的。

Scipy

Scipy包含的功能有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計(jì)算，顯然，這些功能都是挖掘和建模必備的。

Matplotlib

Matplotlib是最著名的繪圖庫，它主要用于二維繪圖。當(dāng)然還有其他的更好用的庫，Seaborn就是在Matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級(jí)的API封裝，從而使得作圖更加容易。Wordcloud提供詞云構(gòu)建，還提供自定義圖片。國內(nèi)著名的可視化工具Echarts也提供了Pyecharts包，幾行代碼就能實(shí)現(xiàn)Echarts風(fēng)格的圖標(biāo)。雖然這么多工具，其實(shí)只需要掌握好一個(gè)工具即可。

Pandas

Pandas是Python下最強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和探索工具，他包含高級(jí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Series和DataFrame)和工具。使得在Python中處理數(shù)據(jù)非常快速和簡單。而且Pandas構(gòu)建在Numpy智商，使得以Numpy為中心的應(yīng)用很容易使用。

StatsModels

Pandas用于數(shù)據(jù)的讀取、處理和探索。而StatsModels則更加注重?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型分析，這兩者進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，因此成為了Python下強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘組合。同時(shí)StatsModels依賴于Pandas。

Scikit-Learn

Scikit-Learn依賴于Numpy、Scipy和Matplotlib，是Python常用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，提供了完善的機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、聚類、預(yù)測和模型分析等。