㈠ 数据分析工具有哪些 python
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 Rection) – 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。
㈡ 学习python的数据分析需要会算法吗
数据结构和算法是程序员的基本功，学了只有好处没有坏处。
Python语言内置了很多数据类型、标准库，一定要懂常见算法的原理和基本实现方式。
如果计划往人工智能领域发展，机器学习是数学，必须掌握一些必要的数学基础，学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。数据分析里需要应用到的内容也需要掌握，算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理，则是一个学习算法的一个加分项。
㈢ Python五大应用领域是什么
一、网络爬虫
网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在前期大量地运用Python言语作为网络爬虫的根底，带动了整个Python言语的运用发展。
二、数据处理
Python有很齐备的生态环境。"大数据"分析中涉及到的分布式核算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块能够挑选完结其功能。关于Hadoop-MapRece和Spark，都能够直接运用Python完结核算逻辑，这不管关于数据科学家仍是关于数据工程师而言都是十分便当的。
三、web开发
Python的诞生前史比Web还要早，由于Python是一种解说型的脚本言语，开发效率高，所以十分适合用来做Web开发。
Django 是 Python 编程言语驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 运用程序结构。运用 Django，咱们在几分钟之内就能够创建高品质、易维护、数据库驱动的运用程序。
四、数据分析
关于数据分析师来说，不只要自己理解数据背面的含义，而且还要给更直地展现数据的含义。
Scipy是一组专门解决科学核算中各种规范问题域的包的集合。Numpy是python科学核算的根底包。Pandas处理上千万的数据是一挥而就的工作，同时随后咱们也将看到它比SQL有更强的表达能力，能够做很多复杂的操作，要写的code也更少。
五、人工智能
人工智能是现在十分火的一个方向，AI热潮让Python言语的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个十分有影响力的AI结构，大多是Python的实现，为什么呢?
在人工智能大领域领域内的数据发掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程言语，得到广泛的支持和运用。人工智能的核心算法大部分仍是依赖于C/C++的，由于是核算密集型，需求十分精细的优化，还需求GPU、专用硬件之类的接口，这些都只要C/C++能做到。
关于Python五大应用领域是什么，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
㈣ 学会Python之后更适合做哪方面的工作
发展前景一：Linux运维用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架。Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。
发展前景二：Python Web网站工程师我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。
发展前景三：Python自动化测试大家都知道，就是Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。
发展前景四：数据分析我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的maprece也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
发展前景五：人工智能我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师，这个就是目前刚出头的人工智能，当然我们的人工智能时代还没有到来，如果这天来了，生活和世界将会发生翻天覆地的变化，而且现在发展这么快，人工智能的时代不会太远。Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/回头ml库。
因此，它非常适合作为人工智能语言的。以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，让你学习Python有个流程，不会晕头转向的。Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，我们不用学习无比艰难的JAVA，Python是最好的选择，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的。
㈤ python网络编程可以用来做什么
1. Web开发
最火的Python web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)
2. 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3. 爬虫开发
爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6. 自动化运维
问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8. 科学运算
97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9. 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!