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使用python的開發(fā)人員都少不了數(shù)據(jù)挖掘工具，因?yàn)橐话銇?lái)說(shuō)，能否充分利用數(shù)據(jù)，取決于是否有合適的工具來(lái)清理、準(zhǔn)備、合并并正確分析。今天小編介紹8個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘工具，感興趣的小伙伴可以收藏。
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1、Genism
Genism是用來(lái)做文本主題模型的庫(kù)，主要用來(lái)處理語(yǔ)言方面的任務(wù)，如文本相似度計(jì)算、LDA、Word2Vec等。Gensim支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓(xùn)練，并提供了諸如相似度計(jì)算、信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。
2、TensorFlow
TensorFlow是google開源的數(shù)值計(jì)算框架，采用數(shù)據(jù)流圖的方式，可靈活搭建深度學(xué)習(xí)模型，它在圖形分類、音頻處理、推薦系統(tǒng)和自然語(yǔ)言處理等場(chǎng)景下有著豐富的應(yīng)用，是目前最熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)框架之一。
3、Scipy
Scipy基于Numpy，是專門為爬蟲而生的工具，有URL讀取、HTML解析、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)等功能，而且能夠提供矩陣支持，以及大量基于矩陣的數(shù)值計(jì)算模塊，包括：插值運(yùn)算，線性代數(shù)、圖像信號(hào)，快速傅里葉變換、優(yōu)化處理、常微分方程求解等，可以靈活地完成各種需求。
4、Numpy
Numpy能提供數(shù)組支持，進(jìn)行矢量運(yùn)算，并且高效地處理函數(shù)，線性代數(shù)處理等。而且 Numpy是包括Scipy、Matplotlib、Pandas等庫(kù)的。它比起python內(nèi)置列表來(lái)說(shuō)速度更快。因?yàn)?Numpy內(nèi)置函數(shù)處理數(shù)據(jù)速度與C語(yǔ)言同一級(jí)別，建議使用時(shí)盡量用內(nèi)置函數(shù)。
5、Matplotlib
MatplotlibMatplotlib是基于Numpy的一套Python包，這個(gè)包提供了吩咐的數(shù)據(jù)繪圖工具，主要用于繪制一些統(tǒng)計(jì)圖形。它是好用的數(shù)據(jù)可視化工具之一，主要用于二維作圖，需簡(jiǎn)單幾行代碼可以生成各式的圖表，只例如直方圖，條形圖，散點(diǎn)圖等。三維繪圖也是支持的，但只能畫比較簡(jiǎn)單的。
6、Pandas
Pandas是python數(shù)據(jù)挖掘必備的工具，應(yīng)該很多人都不陌生，它源于NumPy，提供不錯(cuò)的數(shù)據(jù)讀寫功能，支持增刪改查，數(shù)據(jù)處理函數(shù)很強(qiáng)大，并且支持時(shí)間序列分析功能，能很方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與探索。
7、Scikit-Learn
Scikit-Learn是很優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)python庫(kù)，能夠提供完整的學(xué)習(xí)工具箱，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，回歸，分類，聚類，預(yù)測(cè)，模型分析等操作。缺點(diǎn)是沒有提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及深度學(xué)習(xí)等模型，不過這也還好，畢竟已經(jīng)很實(shí)用了。
8、Keras
Keras是一個(gè)能夠幫助深度學(xué)習(xí)的python庫(kù)，不但可以搭建普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還能建各種深度學(xué)習(xí)模型，例如：自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。而且它運(yùn)行速度很快，步驟簡(jiǎn)化，定制程度高，能輕松搭建幾百個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
網(wǎng)站欄目：8個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘工具
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