【推薦】7款Python工具，讓你在工作上占據(jù)絕對優(yōu)勢！
想要成為一個程序員，除了學習各種教程之外，熟悉各種已經在生產環(huán)境中使用的工具會讓你更快的成長！
這里有7款python工具，是所有數(shù)據(jù)專家必不可少的工具。當你對他們有一定了解后，會成為你找工作的絕對優(yōu)勢！下面就了解它們一下吧：
0.IPython
IPython是一個基于Python Shell的交互式解釋器，但是有比默認Shell強大得多的編輯和交互功能。IPython 提供了如下特性:
-
更強的交互 shell（基于 Qt 的終端）
-
一個基于瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數(shù)學公式，內置圖表和其他富媒體
-
支持交互數(shù)據(jù)可視化和圖形界面工具
-
靈活，可嵌入解釋器加載到任意一個自有工程里
-
簡單易用，用于并行計算的高性能工具
當你一個庫不會用的時候，用ipython 可以寫一些測試代碼?？梢杂胕python快速掌握庫的方法和使用。
1.GraphLab Greate
GraphLab Greate 是一個 Python 庫，由 C++ 引擎支持，可以快速構建大型高性能數(shù)據(jù)產品。
關于 GraphLab Greate 的特點：
-
可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數(shù)據(jù)量。
-
在單一平臺上可以分析表格數(shù)據(jù)、曲線、文字、圖像。
-
***的機器學習算法包括深度學習，進化樹和 factorization machines 理論。
-
可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統(tǒng)上運行同樣的代碼。
-
借助于靈活的 API 函數(shù)專注于任務或者機器學習。
-
在云上用預測服務便捷地配置數(shù)據(jù)產品。
-
為探索和產品監(jiān)測創(chuàng)建可視化的數(shù)據(jù)。
2.Spark
Spark是一個圍繞速度、易用性和復雜分析構建的大數(shù)據(jù)處理框架，提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種有著不同性質（文本數(shù)據(jù)、圖表數(shù)據(jù)等）的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源（批量數(shù)據(jù)或實時的流數(shù)據(jù)）的大數(shù)據(jù)處理的需求。
Spark基于map reduce算法實現(xiàn)的分布式計算，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點；但不同于MapReduce的是Job中間輸出和結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機器學習等需要迭代的map reduce的算法。
3.Pandas
Pandas 是基于 NumPy 的一個非常好用的庫，正如名字一樣，人見人愛。之所以如此，就在于不論是讀取、處理數(shù)據(jù)，用它都非常簡單。
Pandas 有兩種自己獨有的基本數(shù)據(jù)結構。讀者應該注意的是，它固然有著兩種數(shù)據(jù)結構，因為它依然是 Python 的一個庫，所以，Python 中有的數(shù)據(jù)類型在這里依然適用，也同樣還可以使用類自己定義數(shù)據(jù)類型。只不過，Pandas 里面又定義了兩種數(shù)據(jù)類型：Series 和 DataFrame，它們讓數(shù)據(jù)操作更簡單了。
4.Scikit-Learn
Scikit-Learn是用Python開發(fā)的機器學習庫，其中包含大量機器學習算法、數(shù)據(jù)集，是數(shù)據(jù)挖掘方便的工具。Scikit-learn的基本功能主要被分為六大部分：分類，回歸，聚類，數(shù)據(jù)降維，模型選擇和數(shù)據(jù)預處理。Scikit-learn需要NumPy和SciPy等其他包的支持，才能夠使用。
5.PuLP
線性編程是一種優(yōu)化，其中一個對象函數(shù)被***程度地限制了。PuLP 是一個用 Python 編寫的線性編程模型。它能產生線性文件，能調用高度優(yōu)化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來求解這些線性問題。
6.Matplotlib
matplotlib在Python中應用最多的2D圖像的繪圖工具包，使用matplotlib能夠非常簡單的可視化數(shù)據(jù)。
matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變?yōu)榭赡堋Ｍㄟ^ Matplotlib，你只需要輸入幾行代碼，便可以生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，錯誤圖，散點圖等
