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应用 python 的开发人员都少不了数据挖掘工具，因为一般来说，是否充分利用数据，取决于是否有适合的工具来清理、筹备、合并并正确剖析。明天小编介绍 8 个优良的数据挖掘工具，感兴趣的小伙伴能够珍藏。
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作者：快快网络
1、Genism
Genism 是用来做文本主题模型的库，次要用来解决语言方面的工作，如文本类似度计算、LDA、Word2Vec 等。Gensim 反对 TF-IDF、LSA、LDA 和 Word2Vec 在内的多种主题模型算法，反对流式训练，并提供了诸如类似度计算、信息检索等一些罕用工作的 API 接口。
2、TensorFlow
TensorFlow 是 google 开源的数值计算框架，采纳数据流图的形式，可灵便搭建深度学习模型，它在图形分类、音频解决、举荐零碎和自然语言解决等场景下有着丰盛的利用，是目前最热门的机器学习框架之一。
3、Scipy
Scipy 基于 Numpy，是专门为爬虫而生的工具，有 URL 读取、HTML 解析、存储数据等性能，而且可能提供矩阵反对，以及大量基于矩阵的数值计算模块，包含：插值运算，线性代数、图像信号，疾速傅里叶变换、优化解决、常微分方程求解等，能够灵便地实现各种需要。
4、Numpy
Numpy 能提供数组反对，进行矢量运算，并且高效地处理函数，线性代数解决等。而且 Numpy 是包含 Scipy、Matplotlib、Pandas 等库的。它比起 python 内置列表来说速度更快。因为 Numpy 内置函数解决数据速度与 C 语言同一级别，倡议应用时尽量用内置函数。
5、Matplotlib
MatplotlibMatplotlib 是基于 Numpy 的一套 Python 包，这个包提供了嘱咐的数据绘图工具，次要用于绘制一些统计图形。它是好用的数据可视化工具之一，次要用于二维作图，需简略几行代码能够生成各式的图表，只例如直方图，条形图，散点图等。三维绘图也是反对的，但只能画比较简单的。
6、Pandas
Pandas 是 python 数据挖掘必备的工具，应该很多人都不生疏，它源于 NumPy，提供不错的数据读写性能，反对增删改查，数据处理函数很弱小，并且反对工夫序列剖析性能，能很不便地对数据进行剖析与摸索。
7、Scikit-Learn
Scikit-Learn 是很优良的机器学习 python 库，可能提供残缺的学习工具箱，可能进行数据处理，回归，分类，聚类，预测，模型剖析等操作。毛病是没有提供神经网络，以及深度学习等模型，不过这也还好，毕竟曾经很实用了。
8、Keras
Keras 是一个可能帮忙深度学习的 python 库，岂但能够搭建一般神经网络，还能建各种深度学习模型，例如：自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。而且它运行速度很快，步骤简化，定制水平高，能轻松搭建几百个输出节点的深层神经网络。