每日python库：数据分析处理与科学计算（6）
|
Chacantingtui
|
1,324
|
python

1288 字
|
7 分钟

Python库的多样性使得它们可以在不同的应用场景中发挥作用，不同场景下同一个库可能拥有不同的功能，本系列未来会有不同的分类，可能会出现相同的库。数量很多，慢慢整理。文中的示例都是最基础的用法，有些就顺手写了，有些就丢给Ai，看个乐就行。

1. MNE-Python – 神经生理学数据分析库

功能: MNE-Python 是一个用于处理和分析神经生理学数据（如脑电图 EEG、脑磁图 MEG 等）的开源库。它支持数据导入、预处理、信号分解、源定位等神经科学分析任务。

使用场景:

  • EEG 和 MEG 数据的处理与分析，特别在认知科学和神经科学研究中。
  • 提取神经信号特征，用于进一步的统计分析或机器学习。

示例:

import mne

# 读取数据
raw = mne.io.read_raw_fif('sample_data.fif', preload=True)

# 滤波和分段
raw.filter(1., 40.)
events = mne.find_events(raw)

# 提取事件相关电位
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=1, tmin=-0.2, tmax=0.5)
evoked = epochs.average()
evoked.plot()

2. pgmpy – 贝叶斯网络建模

功能: pgmpy 是一个用于构建和分析概率图模型的库，支持贝叶斯网络、马尔科夫网络等建模方法。可以用于推理和概率更新等任务。

使用场景:

  • 构建因果关系模型，例如医学诊断中的疾病-症状关系建模。
  • 推理和决策支持，例如在复杂系统中的风险评估。

示例:

from pgmpy.models import BayesianNetwork
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD

# 创建贝叶斯网络结构
model = BayesianNetwork([('A', 'B'), ('B', 'C')])

# 定义条件概率表
cpd_a = TabularCPD('A', 2, [[0.3], [0.7]])
cpd_b = TabularCPD('B', 2, [[0.2, 0.8], [0.8, 0.2]], evidence=['A'], evidence_card=[2])
model.add_cpds(cpd_a, cpd_b)

# 验证网络
model.check_model()

3. Bayesian Methods for Hackers – 贝叶斯分析库

功能: Bayesian Methods for Hackers 是一本针对贝叶斯统计入门者的书籍和相应代码库，提供了易于理解的贝叶斯分析方法示例，使用 PyMC3 进行贝叶斯模型构建。

使用场景:

  • 通过案例学习贝叶斯分析应用，例如 A/B 测试、市场分析、用户行为建模等。
  • 理解贝叶斯统计和决策理论。

示例：

import pymc3 as pm
import numpy as np

# 模拟数据：假设我们有两个网页的点击率数据
page_a = np.random.binomial(1, 0.05, 1000)
page_b = np.random.binomial(1, 0.06, 1000)

# 构建模型
with pm.Model() as model:
p_a = pm.Beta('p_a', alpha=1, beta=1)
p_b = pm.Beta('p_b', alpha=1, beta=1)

# 定义观测数据
obs_a = pm.Bernoulli('obs_a', p=p_a, observed=page_a)
obs_b = pm.Bernoulli('obs_b', p=p_b, observed=page_b)

# 定义两个点击率的差异
delta = pm.Deterministic('delta', p_b - p_a)

# 采样
trace = pm.sample(1000, chains=2)

# 结果分析
print(pm.summary(trace, var_names=['p_a', 'p_b', 'delta']))

4. PySurvival – 生存分析

功能: PySurvival 是一个专注于生存分析的 Python 库，支持基于时间的数据分析，可以构建生存曲线和预期寿命预测模型。

使用场景:

  • 医疗数据中的患者存活时间预测。
  • 金融中客户流失率和生命周期预测。

示例:

from pysurvival.models.survival_forest import SurvivalForestModel
from pysurvival.datasets import Dataset

# 加载数据并训练模型
X, T, E = Dataset('surgical').load_data()
model = SurvivalForestModel(num_trees=100)
model.fit(X, T, E)

# 预测生存函数
predictions = model.predict_survival(X)

5. pystan – Stan 模型的 Python 接口

功能: pystan 是 Stan（一个用于贝叶斯建模和推理的统计编程语言）的 Python 接口。它支持复杂的概率模型，并且提供了对数值优化和贝叶斯推理的高效实现。

使用场景:

  • 在医疗统计中应用贝叶斯分析。
  • 构建复杂的多层次模型和参数估计。

示例:

import pystan

# 定义Stan模型
model_code = '''
data {
int<lower=0> N;
vector[N] y;
}
parameters {
real mu;
}
model {
y ~ normal(mu, 1);
}
'''

# 编译并拟合数据
stan_model = pystan.StanModel(model_code=model_code)
data = {'N': 10, 'y': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
fit = stan_model.sampling(data=data)
print(fit)

6. epipy – 流行病学分析库

功能: epipy 是一个用于流行病学数据分析的库，支持传染病的时空分析、流行病学统计计算以及疾病传播建模。

使用场景:

  • 分析传染病的时间和地理传播特征。
  • 计算疾病的基本再生数（R0）等流行病学指标。

 示例：

import epipy as epi

# 计算流行病学指标
r0 = epi.compute_r0(infected=[10, 15, 20], susceptible=[100, 90, 85])
print(f'基本再生数 R0: {r0}')

7. lifelines – 生存分析

功能: lifelines 是一个专注于生存分析的 Python 库，支持生存回归、Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等多种分析工具。

使用场景:

  • 医疗领域中的患者存活时间分析和建模。
  • 商业分析中的客户生命周期建模和用户流失预测。

示例:

from lifelines import KaplanMeierFitter

# 加载并拟合生存数据
kmf = KaplanMeierFitter()
durations = [5, 6, 6, 2.5, 4, 4, 3]
event_observed = [1, 0, 0, 1, 1, 1, 0]
kmf.fit(durations, event_observed)

# 绘制生存曲线
kmf.plot()

8. pymc4 – 基于 TensorFlow 的贝叶斯编程库

功能: pymc4 是一个基于 TensorFlow 的贝叶斯建模库，允许用户构建复杂的概率模型，并通过采样和变分推断来进行贝叶斯推理。

使用场景:

  • 深度学习模型中的不确定性估计和贝叶斯优化。
  • 在科学计算和统计建模中实现复杂的层次模型。

示例：

import pymc4 as pm
import tensorflow as tf

# 定义模型
@pm.model
def linear_model():
alpha = yield pm.Normal('alpha', 0, 10)
beta = yield pm.Normal('beta', 0, 10)
obs = yield pm.Normal('obs', alpha + beta * x_data, observed=y_data)

x_data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
y_data = tf.constant([1.2, 2.1, 2.9, 3.8, 5.2], dtype=tf.float32)

trace = pm.sample(linear_model(), num_samples=1000)

9. RDataFrame – ROOT 数据框架的 Python 接口

功能: RDataFrame 是 ROOT 数据框架的 Python 接口，支持高能物理数据分析。其主要功能包括数据查询、过滤、直方图绘制等。

使用场景:

  • 高能物理学和粒子物理学中的实验数据分析。
  • 大数据的统计处理和分析，适用于处理大型数据集。

示例：

import ROOT

# 创建数据框
df = ROOT.RDataFrame(100)
df.Define("x", "rdfentry_")
hist = df.Histo1D("x")
hist.Draw()

10. Bambi – 使用贝叶斯统计建模的库

功能: Bambi 是一个高层次的贝叶斯建模库，类似于 R 中的 lme4，支持简单的符号语法来定义统计模型。Bambi 基于 PyMC3，为统计分析和贝叶斯建模提供了简化接口。

使用场景:

  • 建立简单的贝叶斯模型以进行数据回归分析。
  • 用于社会科学、心理学等领域的层次模型分析。

示例:

import bambi as bmb
import pandas as pd

# 加载示例数据并拟合贝叶斯模型
data = pd.DataFrame({'y': [1, 2, 3, 4, 5], 'x': [5, 4, 3, 2, 1]})
model = bmb.Model('y ~ x', data)
results = model.fit()
print(results)
每日python库
上一篇
下一篇