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俗話說(shuō)“工欲善其事，必先利其器”，做程序開(kāi)發(fā)也是如此，想要成為一個(gè)程序員，除了學(xué)習(xí)各種教程之外，熟悉各種已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境中使用的工具會(huì)讓你更快的成長(zhǎng)！

本文千鋒廣州小編這里有7款python工具，是所有數(shù)據(jù)專家必不可少的工具。當(dāng)你對(duì)他們有一定了解后，會(huì)成為你找工作的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)！下面就了解它們一下吧：

0.IPython

IPython是一個(gè)基于Python Shell的交互式解釋器，但是有比默認(rèn)Shell強(qiáng)大得多的編輯和交互功能。IPython 提供了如下特性:

一個(gè)基于瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數(shù)學(xué)公式，內(nèi)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(gè)自有工程里

簡(jiǎn)單易用，用于并行計(jì)算的高性能工具

當(dāng)你一個(gè)庫(kù)不會(huì)用的時(shí)候，用ipython 可以寫一些測(cè)試代碼。可以用ipython快速掌握庫(kù)的方法和使用。

1.GraphLab Greate

GraphLab Greate 是一個(gè) Python 庫(kù)，由 C++ 引擎支持，可以快速構(gòu)建大型高性能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

關(guān)于 GraphLab Greate 的特點(diǎn)：

可以在您的計(jì)算機(jī)上以交互的速度分析以 T 為計(jì)量單位的數(shù)據(jù)量。

在單一平臺(tái)上可以分析表格數(shù)據(jù)、曲線、文字、圖像。

最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括深度學(xué)習(xí)，進(jìn)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(yùn)行同樣的代碼。

借助于靈活的 API 函數(shù)專注于任務(wù)或者機(jī)器學(xué)習(xí)。

在云上用預(yù)測(cè)服務(wù)便捷地配置數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

為探索和產(chǎn)品監(jiān)測(cè)創(chuàng)建可視化的數(shù)據(jù)。

2.Spar

Spark是一個(gè)圍繞速度、易用性和復(fù)雜分析構(gòu)建的大數(shù)據(jù)處理框架，提供了一個(gè)全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種有著不同性質(zhì)（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?qū)崟r(shí)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(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的是Job中間輸出和結(jié)果可以保存在內(nèi)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(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的map reduce的算法。

3.Pandas

Pandas 是基于 NumPy 的一個(gè)非常好用的庫(kù)，正如名字一樣，人見(jiàn)人愛(ài)。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(jiǎn)單。

Pandas 有兩種自己獨(dú)有的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。讀者應(yīng)該注意的是，它固然有著兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗廊皇?Python 的一個(gè)庫(kù)，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(guò)，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(jiǎn)單了。

4.Scikit-Learn

Scikit-Learn是用Python開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，其中包含大量機(jī)器學(xué)習(xí)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(yù)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(gè)對(duì)象函數(shù)被最大程度地限制了。PuLP 是一個(gè)用 Python 編寫的線性編程模型。它能產(chǎn)生線性文件，能調(diào)用高度優(yōu)化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來(lái)求解這些線性問(wèn)題。

6.Matplotlib

matplotlib在Python中應(yīng)用最多的2D圖像的繪圖工具包，使用matplotlib能夠非常簡(jiǎn)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^(guò) 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(cuò)誤圖，散點(diǎn)圖等。

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