随着大数据时代的到来，Python作为一种常用的数据处理工具，可以处理从几K到几T数量级的数据，因为Python具有很高的开发效率和可维护性，同时还具有很强的通用性和跨平台性。Python在数据分析方面有一定的局限性，如果仅仅依靠Python自带的库进行数据分析，那么我们需要安装第三方扩展库来增强分析挖掘的能力。
Python数据分析要安装的第三方扩展库包括Numpy、panases、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、scratch等。以下是对这些第三方扩展库的简要介绍:
1.Numpy.
NumPy系统是Python的开源数字扩展。这个工具可以用来存储和处理大型矩阵，比Python的nestedliststructure(也可以用来表示矩阵)效率高很多。据说NumPy把Python变成了一个免费的、更强大的MatLab系统。Python不提供数组函数。Numpy可以提供数组支持和相应的高效处理功能，是Python数据分析的基础，也是SciPy、熊猫等数据处理和科学计算库最基本的函数库，其数据类型对Python数据分析非常有用。
2.熊猫.
熊猫是Python中强大而灵活的数据分析和探索工具。熊猫是基于NumPy的工具。是Python成为强大高效的数据分析环境的重要因素之一。它包括高级数据结构和工具，如系列和数据框架。安装熊猫可以让Python中的数据处理非常快速简单。
3.SciPy.
SciPy是专门为解决科学计算中各种标准问题领域而设计的一套软件包，包括优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解以及其他科学与工程中常用的计算等功能。这些对于数据分析和挖掘非常有用。
4.Matplotlib.
Matplotlib是一个强大的数据可视化工具和图片库。它是一个Python库，主要用于绘制数据图表。它提供了命令字库和绘制各种可视化图形的简单界面，方便用户掌握图形的格式，绘制各种可视化图形。
5.科学工具包-学习.
Scikit-Learn是Python中常用的机器学习工具包，提供完整的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测、模型分析等强大的机器学习库，依托Numpy、Scipy、Matplotlib。
6.Keras.
Keras是一个深度学习库、人工神经网络和深度学习模型，它基于Anano，依赖Numpy和Scipy。它可以用来构建常见的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
7.Gensim.
Gensim是一个用作文本主题模型的库，常用于处理语言任务。它支持多种主题模型算法，如TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec，支持流训练，并为一些常见任务(如相似度计算和信息检索)提供API接口。
8.好斗.
Scrapy是专门为爬虫创建的工具，具有URL读取、HTML解析、数据存储等功能。可以使用Twisted异步网络库处理网络通信，架构清晰，中间件接口多样，可以灵活满足各种需求。
以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍。有兴趣的话可以深入学习相关的使用方法。芝麻HTTP为您提供了安全、稳定、高效、便捷的爬虫代理IP服务。在提供代理IP资源的同时，您还可以设置不同类型的HTTP代理，并设置诸如重复删除等标准。简单来说，芝麻HTTP就像一个中间桥梁，可以根据用户需求设置HTTP代理类型，帮助你持续获取行业数据，在“大数据”时代取得胜利。
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