Leng: 一站式數據分析工具庫

一、 介紹

Leng是一個全能的數據分析工具庫，它可以幫助用戶從數據中挖掘出有效的信息，以便更好地理解數據和做出決策。Leng包含了統計分析、數據可視化、機器學習、深度學習等多個分析工具模塊，並且支持多種數據類型的輸入和輸出，如CSV、JSON、Excel等。

Leng的目標是幫助用戶完成數據分析的全部工作，它提供了大量的分析工具和演算法，並且可以通過可視化的方式直觀地展示數據分析結果，使用戶更容易理解數據分析的過程和結果。使用Leng可以極大地提升數據分析的效率和質量。

二、 統計分析

Leng的統計分析模塊包含了多種針對不同類型數據的統計方法，如描述性統計、假設檢驗、方差分析、回歸分析等。用戶可以根據不同的需求選擇相應的統計分析方法，並且可以通過Leng提供的可視化工具更好地展示分析結果。

三、 數據可視化

數據可視化是數據分析中非常重要的一個環節，Leng提供了多種可視化工具供用戶使用，如散點圖、直方圖、箱線圖、熱力圖、樹狀圖等。用戶可以根據不同的數據類型選擇相應的可視化方法，並且可以對可視化圖表進行美化和定製化，以得到更好的可視化效果。

四、 機器學習

機器學習是數據分析領域的熱點之一，Leng的機器學習模塊包含了多種經典的機器學習演算法，如決策樹、邏輯回歸、支持向量機、神經網路等。用戶可以根據不同的需求選擇相應的機器學習演算法，並且可以通過Leng提供的數據預處理、特徵選擇和模型評估工具更好地完成機器學習任務。

五、 深度學習

Leng的深度學習模塊是基於TensorFlow實現的，它提供了多種經典的深度學習演算法，如卷積神經網路、循環神經網路、自編碼器等。用戶可以通過Leng提供的數據預處理、模型構建和模型訓練工具來完成深度學習任務，並且可以通過Leng提供的可視化工具更好地展示深度學習模型的結果。

六、 示例代碼

import leng
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀入數據
data = pd.read_csv('data.csv')

# 描述性統計
print(data.describe())

# 直方圖
plt.hist(data['age'], bins=20)
plt.show()

# 機器學習
from leng.ml import DecisionTreeClassifier

X = data[['age', 'income']]
y = data['gender']
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
print(model.predict([[25, 50000], [30, 60000]]))

# 深度學習
from leng.dl import NeuralNetwork

X = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([0, 1])
model = NeuralNetwork()
model.add_layer(2, 4)
model.add_layer(4, 1)
model.train(X, y)
print(model.predict(np.array([[5, 6], [7, 8]])))