【推荐】7款Python工具，让你在工作上占据绝对优势！

想要成为一个程序员，推荐除了学习各种教程之外，工工作熟悉各种已经在生产环境中使用的具让据绝工具会让你更快的成长！

这里有7款python工具，上占势是对优所有数据专家必不可少的工具。当你对他们有一定了解后，推荐会成为你找工作的工工作绝对优势！下面就了解它们一下吧：

0.IPython

IPython是具让据绝一个基于Python Shell的交互式解释器，但是上占势有比默认Shell强大得多的编辑和交互功能。IPython 提供了如下特性:

更强的对优交互 shell（基于 Qt 的终端）

一个基于浏览器的记事本，支持代码，推荐纯文本，工工作数学公式，具让据绝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，上占势可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里

简单易用，对优用于并行计算的高性能工具

当你一个库不会用的时候，用ipython 可以写一些测试代码。可以用ipython快速掌握库的方法和使用。

1.GraphLab Greate

GraphLab Greate 是服务器托管一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

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。

***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。

2.Spark

Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的WordPress模板大数据处理的需求。

Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。

3.Pandas

Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。

Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以，网站模板Python 中有的数据类型在这里依然适用，也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。

4.Scikit-Learn

Scikit-Learn是用Python开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分：分类，回归，聚类，数据降维，模型选择和数据预处理。Scikit-learn需要NumPy和SciPy等其他包的支持，才能够使用。

5.PuLP

线性编程是一种优化，其中一个对象函数被***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。

6.Matplotlib

matplotlib在Python中应用最多的2D图像的绘图工具包，使用matplotlib能够非常简单的可视化数据。

matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。通过 Matplotlib，你只需要输入几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等

最新评论