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Python数据分析之武林秘籍

  • 发布:米哥
  • 来源: 挖地兔
  • 时间:2017-12-07 17:26

昨天晚上在Github上看到一个Python资源大全列表,仅仅是一个README文件,没有一行代码,就获得了9000多个star,真是没有“人性”:-) 想我Tushare给多少人带来了方便,解放了多少个腰缠万贯的量化投资人的数据处理时间,熬了多少个通宵,喝了多少箱六个核桃,也才获得4000多个star。

不说了,今天晚上再买一箱六个核桃,回去补补脑。若有意,点开http://tushare.org右上角的Github地址,或者直接访问:https://github.com/waditu/tushare,然后狠狠点一下Star,就算给米哥点赞了。(掐指一算,这应该是米哥第一次在这么严肃的地方不正经的推广)

话说回来,这个列表确实集合了大家的所学所用,是一个给小白增长功力的武学秘籍名录,里面不乏葵花宝典般能让你走火入魔的技术,也有能让你打通技术任督二脉的六脉神剑,还有只需要学一招小李飞刀就能闯遍各大公司的独门技术。

十八般武艺,大家各取所需。米哥简单整理了一下跟Python数据分析相关的技术呈现出来,台灯下,地铁里,各位码友、矿友且学且用,各显神通吧。

1、机器学习和计算机视觉

Crab:灵活、快速的推荐引擎

gensim:人性化的话题建模库

hebel:GPU 加速的深度学习库

NuPIC:智能计算 Numenta 平台

pattern:Python 网络挖掘模块

PyBrain:另一个 Python 机器学习库

Pylearn2:一个基于 Theano 的机器学习库

python-recsys:一个用来实现推荐系统的 Python 库

scikit-learn:基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块

pydeep:Python 深度学习库

vowpalporpoise:轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装

skflow:一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)

Caffe: 一个 Caffe 的python接口

OpenCV:开源计算机视觉库

pyocr:Tesseract 和 Cuneiform 的包装库

pytesseract:Google Tesseract OCR 的另一包装库

SimpleCV:一个用来创建计算机视觉应用的开源框架

2、数据分析

blaze:NumPy 和 Pandas 的大数据接口

cclib:一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库

NetworkX:一个为复杂网络设计的高性能软件

Neupy:执行和测试各种不同的人工神经网络算法

Numba:Python JIT (just in time) 编译器,针对科学用的 Python ,由Cython 和 NumPy 的开发者开发

NumPy:使用 Python 进行科学计算的基础包

Open Babel:一个化学工具箱,用来描述多种化学数据

Open Mining:使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)

orange:通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习

Pandas:提供高性能,易用的数据结构和数据分析工具

PyDy:PyDy 是 Python Dynamics 的缩写,用来为动力学运动建模工作流程提供帮助, 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib

PyMC:马尔科夫链蒙特卡洛采样工具

RDKit:化学信息学和机器学习软件

SciPy:由一些基于 Python ,用于数学,科学和工程的开源软件构成的生态系统

statsmodels:统计建模和计量经济学

SymPy:一个用于符号数学的 Python 库

cclib:一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库

NetworkX:一个为复杂网络设计的高性能软件

Neupy:执行和测试各种不同的人工神经网络算法

Numba:Python JIT (just in time) 编译器,针对科学用的 Python ,由Cython 和 NumPy 的开发者开发

NumPy:使用 Python 进行科学计算的基础包

Open Babel:一个化学工具箱,用来描述多种化学数据

Open Mining:使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)

orange:通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习

Pandas:提供高性能,易用的数据结构和数据分析工具

PyDy:PyDy 是 Python Dynamics 的缩写,用来为动力学运动建模工作流程提供帮助, 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib

PyMC:马尔科夫链蒙特卡洛采样工具

RDKit:化学信息学和机器学习软件

SciPy:由一些基于 Python ,用于数学,科学和工程的开源软件构成的生态系统

statsmodels:统计建模和计量经济学

SymPy:一个用于符号数学的 Python 库

3、数据可视化

matplotlib:一个 Python 2D 绘图库

bokeh:用 Python 进行交互式 web 绘图

ggplot:ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本

plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库

pyecharts:基于百度 Echarts 的数据可视化库

pygal:一个 Python SVG 图表创建工具

pygraphviz:Graphviz 的 Python 接口

PyQtGraph:交互式实时 2D/3D/ 图像绘制及科学/工程学组件

SnakeViz:一个基于浏览器的 Python's cProfile 模块输出结果查看工具

vincent:把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具

VisPy:基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具

4、数据API构建及服务

Django

django-rest-framework:一个强大灵活的工具,用来构建 web API

django-tastypie:为Django 应用开发API

django-formapi:为 Django 的表单验证,创建 JSON APIs

Flask

flask-api:为 flask 开发的,可浏览 Web APIs

flask-restful:为 flask 快速创建REST APIs

flask-restless:为 SQLAlchemy 定义的数据库模型创建 RESTful APIs

flask-api-utils:为 Flask 处理 API 表示和验证

eve:REST API 框架,由 Flask, MongoDB 等驱动

Pyramid

cornice:一个Pyramid 的 REST 框架

与框架无关的

falcon:一个用来建立云 API 和 web app 后端的高性能框架

sandman:为现存的数据库驱动系统自动创建 REST APIs

restless:框架无关的 REST 框架 ,基于从 Tastypie 学到的知识

ripozo:快速创建 REST/HATEOAS/Hypermedia APIs

5、爬虫及网页处理

Scrapy:一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架

cola:一个分布式爬虫框架

Demiurge:基于PyQuery 的爬虫微型框架

feedparser:通用 feed 解析器

Grab:站点爬取框架

MechanicalSoup:用于自动和网络站点交互的 Python 库

portia:Scrapy 可视化爬取

pyspider:一个强大的爬虫系统

RoboBrowser:一个简单的,Python 风格的库,用来浏览网站,而不需要一个独立安装的浏览器

BeautifulSoup:以 Python 风格的方式来对 HTML 或 XML 进行迭代,搜索和修改

bleach:一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库

cssutils:一个 Python 的 CSS 库

html5lib:一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库

lxml:一个非常快速,简单易用,功能齐全的库,用来处理 HTML 和 XML

MarkupSafe:为Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串

pyquery:一个解析 HTML 的库,类似 jQuery

untangle:将XML文档转换为Python对象,使其可以方便的访问

xhtml2pdf:HTML/CSS 转 PDF 工具

xmltodict:像处理 JSON 一样处理 XML

6、算法和设计模式

Python 实现的算法和设计模式。

algorithms:一个 Python 算法模块

python-patterns:Python 设计模式的集合

sortedcontainers:快速,纯 Python 实现的SortedList,SortedDict 和 SortedSet 类型

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