使用python的開發(fā)人員都少不了數(shù)據(jù)挖掘工具，因為一般來說，能否充分利用數(shù)據(jù)，取決于是否有合適的工具來清理、準備、合并并正確分析。今天小編介紹8個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘工具，感興趣的小伙伴可以收藏。

1、Genism

Genism是用來做文本主題模型的庫，主要用來處理語言方面的任務(wù)，如文本相似度計算、LDA、Word2Vec等。Gensim支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓練，并提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。

2、TensorFlow

TensorFlow是google開源的數(shù)值計算框架，采用數(shù)據(jù)流圖的方式，可靈活搭建深度學習模型，它在圖形分類、音頻處理、推薦系統(tǒng)和自然語言處理等場景下有著豐富的應(yīng)用，是目前最熱門的機器學習框架之一。

3、Scipy

Scipy基于Numpy，是專門為爬蟲而生的工具，有URL讀取、HTML解析、存儲數(shù)據(jù)等功能，而且能夠提供矩陣支持，以及大量基于矩陣的數(shù)值計算模塊，包括：插值運算，線性代數(shù)、圖像信號，快速傅里葉變換、優(yōu)化處理、常微分方程求解等，可以靈活地完成各種需求。

4、Numpy

Numpy能提供數(shù)組支持，進行矢量運算，并且高效地處理函數(shù)，線性代數(shù)處理等。而且 Numpy是包括Scipy、Matplotlib、Pandas等庫的。它比起python內(nèi)置列表來說速度更快。因為 Numpy內(nèi)置函數(shù)處理數(shù)據(jù)速度與C語言同一級別，建議使用時盡量用內(nèi)置函數(shù)。

5、Matplotlib

MatplotlibMatplotlib是基于Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數(shù)據(jù)繪圖工具，主要用于繪制一些統(tǒng)計圖形。它是好用的數(shù)據(jù)可視化工具之一，主要用于二維作圖，需簡單幾行代碼可以生成各式的圖表，只例如直方圖，條形圖，散點圖等。三維繪圖也是支持的，但只能畫比較簡單的。

6、Pandas

Pandas是python數(shù)據(jù)挖掘必備的工具，應(yīng)該很多人都不陌生，它源于NumPy，提供不錯的數(shù)據(jù)讀寫功能，支持增刪改查，數(shù)據(jù)處理函數(shù)很強大，并且支持時間序列分析功能，能很方便地對數(shù)據(jù)進行分析與探索。

7、Scikit-Learn

Scikit-Learn是很優(yōu)秀的機器學習python庫，能夠提供完整的學習工具箱，能夠進行數(shù)據(jù)處理，回歸，分類，聚類，預(yù)測，模型分析等操作。缺點是沒有提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及深度學習等模型，不過這也還好，畢竟已經(jīng)很實用了。

8、Keras

Keras是一個能夠幫助深度學習的python庫，不但可以搭建普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還能建各種深度學習模型，例如：自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。而且它運行速度很快，步驟簡化，定制程度高，能輕松搭建幾百個輸入節(jié)點的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。