¿Qué software utilizar para el análisis de datos usando Python?

Bibliotecas de Python relacionadas con el análisis de datos

NumPy

NumPy es el paquete básico para la informática científica de Python. Proporciona:

Rápido y. eficiente objeto de matriz multidimensional ndarray;

Funciones que realizan directamente operaciones matemáticas en matrices y realizan cálculos a nivel de elementos en matrices;

Operaciones de álgebra lineal, generación de números aleatorios;

Herramientas para integrar código C, C++ y Fortran en Python, etc.

Está diseñado para realizar cálculos numéricos rigurosos. Lo utilizan principalmente muchas grandes empresas financieras, así como organizaciones informáticas científicas centrales como Lawrence Livermore, y la NASA lo utiliza para manejar algunas tareas que originalmente se realizaban usando C++, Fortran o Matlab.

Pandas

Pandas proporciona principalmente una gran cantidad de estructuras de datos y funciones para procesar datos estructurados de forma rápida y sencilla.

Matplotlib

Matplotlib es la biblioteca de Python más popular para gráficos de datos.

IPython

IPython es parte del conjunto de herramientas estándar de computación científica de Python y es un Shell de Python mejorado diseñado para aumentar la velocidad de escritura, prueba y depuración de código Python. Se utiliza principalmente para el procesamiento interactivo de datos y la visualización de datos utilizando matplotlib.

SciPy

SciPy es una colección de paquetes dedicados a resolver varios dominios de problemas estándar en informática científica. Incluye principalmente los siguientes paquetes:

scipy.integrate: rutinas de integración numérica y solucionadores de ecuaciones diferenciales

scipy.linalg: amplía las rutinas de álgebra lineal y ecuaciones diferenciales proporcionadas por numpy.linalg. Función de descomposición matricial;

scipy.optimize: optimizador de funciones y algoritmo de búsqueda de raíces;

scipy.signal: herramienta de procesamiento de señales;

scipy.sparse: matriz dispersa y solucionadores de sistemas lineales dispersos;

scipy.special: contenedor para SPECFUN, una biblioteca de Fortran que implementa muchas funciones matemáticas de uso común.

scipy.stats: Distribuciones de probabilidad continuas y discretas estándar, varias pruebas estadísticas y mejores estadísticas descriptivas.

scipy.weave: Acelera los cálculos de matrices con herramientas de código C++ en línea.