数据分析竞赛常用Python库函数

在数据分析竞赛中，Python有很多常用的库和函数。以下是一些建议使用的库和函数：

1. NumPy（numpy）：这是一个用于处理数组和矩阵的强大库。主要功能包括：

   • 创建和操作多维数组
   • 数学函数
   • 线性代数
   • 随机数生成

2. pandas：这是一个用于数据处理和分析的库。主要功能包括：

   • 数据结构（DataFrame和Series）
   • 数据清洗（缺失值处理、重复值处理等）
   • 数据转换（数据类型转换、分类数据编码等）
   • 数据统计和描述性分析
   • 数据合并和连接

3. scikit-learn：这是一个用于机器学习的库。主要功能包括：

   • 数据预处理（标准化、归一化等）
   • 特征选择和降维（主成分分析PCA等）
   • 模型训练和评估（分类、回归、聚类等）
   • 模型调优（网格搜索、随机搜索等）

4. matplotlib和seaborn：这两个库用于数据可视化。主要功能包括：

   • 创建各种图表（折线图、柱状图、散点图、热力图等）
   • 自定义图表样式和颜色
   • 多图表组合和子图

5. TensorFlow和Keras：这两个库用于深度学习。主要功能包括：

   • 构建神经网络模型
   • 训练和评估模型
   • 模型保存和加载
   • 预处理数据（如图像数据）

6. NLTK和spaCy：这两个库用于自然语言处理。主要功能包括：

   • 文本分词和词性标注
   • 命名实体识别
   • 情感分析
   • 文本相似度计算
   • 词向量和文本分类

7. BeautifulSoup和lxml：这两个库用于网页抓取和解析。主要功能包括：

   • 提取网页中的信息
   • 解析HTML和XML文档

8. requests：这是一个用于发送HTTP请求的库。主要功能包括：

   • 发送GET、POST等HTTP请求
   • 处理URL和查询参数
   • 处理cookies和会话

9. SciPy：这是一个用于科学计算的库。主要功能包括：

   • 数值积分和微分方程求解
   • 优化问题求解
   • 统计函数和概率分布
   • 信号处理和图像处理

这些库和函数是数据分析竞赛中常用的一部分，但不限于此。根据实际需求，还可以使用其他库和函数。