数据挖掘工具对于使用Python的开发人员来说是不可或缺的，因为一般来说，充分利用数据取决于拥有正确的工具来正确地清理、准备、合并和分析数据。今天，小编为大家介绍8款优秀的数据挖掘工具，感兴趣的朋友可以收藏。1.GenismGenism是一个文本主题模型库，主要用于处理语言任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。Gensim支持多种主题模型算法，包括TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec，支持流式训练，并为相似度计算、信息检索等一些常用任务提供API接口。2.TensorFlowTensorFlow是谷歌的开源数值计算框架。它使用数据流图来灵活地构建深度学习模型。它在图形分类、音频处理、推荐系统、自然语言处理等方面有着丰富的应用。是目前最流行的机器学习框架之一。3.ScipyScipy是基于Numpy的。是专门为爬虫设计的工具。具有URL读取、HTML解析、数据存储等功能。它还可以提供矩阵支持和大量基于矩阵的数值计算模块，包括：插值运算、线性代数、图像信号、快速傅立叶变换、优化处理、求解常微分方程等，可以灵活地满足各种需求。4.NumpyNumpy可以提供数组支持，进行向量运算，高效处理函数，线性代数处理等。而且Numpy包括Scipy，Matplotlib，Pandas等库，比python内置的列表更快。因为Numpy的内建函数处理数据的程度与C语言相同，所以建议尽量使用内建函数。5.MatplotlibMatplotlibMatplotlib是一套基于Numpy的Python包。本包提供命令数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。它是最有用的数据可视化工具之一。主要用于二维映射。只需几行代码，即可生成直方图、柱状图、散点图等各种图表。也支持三维绘图，但只能绘制比较简单的。6.PandasPandas是python数据挖掘的必备工具。应该很多人都不陌生。它源于NumPy，提供良好的数据读写功能，支持增删改查，强大的数据处理功能，支持时序分析功能。分析和探索数据非常方便。7.Scikit-LearnScikit-Learn是一个优秀的机器学习python库，可以提供完整的学习工具箱，能够进行数据处理、回归、分类、聚类、预测、模型分析等操作。缺点是没有提供神经网络、深度学习等模型，不过这个也还好，毕竟已经很实用了。8.KerasKeras是一个可以帮助深度学习的python库。不仅可以构建普通的神经网络，还可以构建各种深度学习模型，如：autoencoder,recurrentneuralnetwork,recurrentneuralnetwork,convolutionalneuralnetwork等。而且运行速度快，步骤简化，定制化程度高，并且可以轻松构建具有数百个输入节点的深度神经网络。
