Pythonはデータ分析や鉱区のための最高の言語になることができた、そのユニークな利点を持っています。彼は図書館に関連し、この分野で多くのことを持っているのでなどGensim numpyの、scipyのダウンロード、Matploglib、パンダ、ScikitLearn、Keras、として、使用されるが、役に立つことができます
1）numpyのは、それは真のPythonは、多次元アレイを含む特徴のアレイ、および高速データ処理のための機能を提供する与える、などのフォローアップscipyのダウンロード、matplotlibの、パンダなどnumpyの又はより高度な拡張ライブラリの依存関係は、同じです;
2）scipyのダウンロードには、彼は、あなたをscipyのダウンロードが真のマトリックス型を提供し、行列演算に基づいてオブジェクトや関数の多くは、彼は機能が最適化、線形代数、統合、補間などが含まれ、そして、Pythonは半分MATLABになってみましょう特別な機能、高速フーリエ変換、信号処理、画像処理、常微分方程式や他の科学技術計算が一般的に使用されている解決、numpyのscipyのダウンロードに依存。
3）matplotlibの、それのためのPythonは、matplotlibのは、主に二次元のグラフィックスは、もちろん、短い応答測定図面の数をサポートすることができる最も有名なライブラリーを描いています。
4）パンダは、彼は、Pythonの下で、最も強力なデータ解析および探査ツールではないです。高度なデータ構造と洗練されたツールは、彼を含んで、Pythonでそのデータ処理は、numpyの上に構築されたパンダ非常に高速かつ簡単ですので、彼はnumpyの中心のアプリケーションになります使いやすい、（名前のパンダのパネルデータから来ていますパネルデータ）とPythonのデータ解析（データ解析）、彼は最初に2008年4月、アウトとオープンソースと2009年末でAQRキャピタル・マネジメント社によって開発された財務データ解析ツールとして開発されました。
彼は、非常に強力ですSQLに似たデータCRUDをサポートし、データ処理機能の富と、時系列分析のサポート、確かに柔軟なデータ処理をサポートしています。パンダはWesMcKinneyが書いた主な著者の一人で見ることができ、彼に関心がある場合は、一人で本を書くのに十分な、実際には非常に複雑なパンダ、「データ分析のためのPythonの使用、」ブック。
5）StatModels、パンダは読書、処理および探査データに焦点を当て、彼はR Python言語の味を持っていたようStatsModelsは、統計的モデリングとデータの分析をより重視です。StatModelsはパンダのデータとの相互作用をサポートし、そのため、彼はパンダと組み合わせて、Pythonの下のデータマイニングの強力な組み合わせとなりました。
6）マシンである、Scikit-学び、図書館について学ぶ、彼は強力なPythonと学習キットである、と彼は含めて、完璧な学習ツールボックス、提供：データ前処理、分類、回帰、ポリクラス、予測とモデル解析。彼はそうでnumpyの、scipyのダウンロード、matplotlibのとに依存しています。
Keras、彼はニューラルネットワークを構築するために使用される7）、彼は、簡単なニューラルネットワークライブラリではなく、一般的なニューラルネットワークを構築することができないだけでTheano強力なディープラーニングライブラリに基づいて、あなたはまた、さまざまな深さを構築することができますこのようエンコーダ、リカレントニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークなどから学習モデル。それはTheano基づいているので、速度はかなり速いです。
8）Theanoは、彼はまた、Pythonライブラリである、彼は、定義し、最適化、および効率的に対応する数式を推定するために、多次元配列シミュレーションの問題を解決するために開発された深学習の専門家YoshuaBengio研究所が主導しました。彼は、最も重要なことは、さらに加速GPUの処理速度はCPUの10倍のデータ集約型で実現することにある実装を効率的に分解シンボル、高度に最適化された速度、安定性および他の特性をしています。
彼は主に、テキスト類似度計算、LDAなどの言語処理タスクを、使用9）Gensim、人間のトピックモデリングは、これらの分野でWord2Vec他のタスクは、多くの場合、より多くの背景知識を必要とすることが多い場合である。この分野の研究読者は知らないここで、この分野におけるリーダーの研究なしには何も言って私を必要としません。