程序員之數據分析Python技術棧

Python是一種非常流行的腳本語言，其還提供了一個科學技術棧，可以進行快捷方便的數據分析，本系列文章將聚焦在如何使用基于Python的技術棧來構建數據分析的工具集合。工欲善其事，必先利其器，讓我們來看看這些工具吧。

0. 數據分析 以及機器學習

信息時代唯一不變的就是變化。 隨著信息化技術的推廣和應用，大數據技術的大規模應用，于是乎數據分析、數據挖掘、機器學習甚至于從前高大上的人工智能（AI）已經開始頻繁出現在各個場合，這一切昭示著數據時代的來臨。

對于程序猿們來說，除了寫代碼，實現特定的功能之外，在這個紛繁變化的時代，也需要去了解和掌握一些數據分析的技能與工具，正如之前掌握一些Linux/數據庫方面的技能一樣；有了這些技能，可以給你大大加分，或許可以幫助你進入了一個嶄新的廣闊領域。

1. Python是什么？

Python是大名鼎鼎的通用腳本語言，可以滿足全功能的程序設計需求；目前主流的是2.7.x和3.x版本，在2020年之時，2.x版本將不再被繼續支持。 Python最大的有點就是簡單易學，所以在其他領域內，應用甚廣。我們這里所講的各類工具包，都是建立在Python之上的。

2. IPython是什么？

ipython 是一個 python 的交互式 shell，比默認的python shell 好用得多，支持變量自動補全，自動縮進，支持 bash shell 命令，內置了許多很有用的功能和函數。對于諸多的程序猿們來說，這個就是一個極為強大的交互工具，基本上后續的諸多數據分析操作都是建立在ipython之上的。

ipython提供了多種實用模式，包括：terminal，界面以及web的交互界面等，非常的強大與易用。

3. Numpy

NumPy系統是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也可以用來表示矩陣（matrix））。據說NumPy將Python相當于變成一種免費的更強大的MatLab系統。

其速度很快，且功能強大，可以支持線性代數運算，傅立葉變換、隨機數生成等等各類的數學元算。

4. Pandas

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。

其中提供了DataFrame的強大二維結構來做為數據分析的基本結構主體，Series做為高效的數據組結構來使用。 Pandas兼具Numpy高性能的數組計算功能以及電子表格、關系數據庫（SQL）靈活得數據分析功能， 可以方便地完成重塑、切片、切塊、聚合、排序以及選取數據子集等操作。

5. Matplotlib(圖形展示包）

matplotlib 是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地進行制圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應用程序中，它的文檔相當完備，應用非常廣泛，是Python進行數據分析的必備工具。且其已經與Pandas等工具包進行了深度集成，可以在pandas中直接調用各類繪圖函數，直接生成對應圖表。

6. Scipy

SciPy是一款方便、易于使用、專為科學和工程設計的Python工具包.它包括統計,優化,整合,線性代數模塊,傅里葉變換,信號和圖像處理,常微分方程求解器等等.

scipy有一個stats包，其中可以包含標準連續、離散概率分布、各類統計檢驗方法，以及更好的描述統計方法。

Numpy與Scipy的結合使用可以完全替代Matlab中的計算功能（包括其插件工具箱）

7. 常用的開發工具

以下為兩個非常強大的集成開發環境，集成了各類所需的開發包，大家可以自行從官網上下載對應版本， 支持各類平臺（window, mac, linux)以及32位/64位系統。

Canopy https://www.enthought.com/products/canopy/

Anaconda https://www.continuum.io/downloads

7. 總結

在Python的社區中有非常多的工具， 比如keras就是一個強大的機器學習的實現包，且已經可以直接使用Tensorflow實現卷積神經的計算，相當的騷包。 好了，希望大家通過本文對基于Python的數據分析技術棧有個直觀的認識。稍后的文章中，我們還將逐步詳細介紹如何來一步一步實現數據分析的工作。