揭示了數據科學的十大Python庫

Python在受歡迎程度上飛漲，成為數據科學愛好者和專業人士的首選編程語言。它的簡便性使其成為初學者的理想選擇，而其強大的功能則適合專家。數據科學家每天都依靠Python，這不僅是由於其用戶友好性，而且還取決於其開源性質，面向對象的編程和高性能功能。

但是，在數據科學領域真正使Python與眾不同的是其廣泛的庫，每個庫旨在應對特定的挑戰和簡化複雜過程。讓我們進入在數據科學領域引起波浪的十大Python圖書館：

1。 [TensorFlow]（https://www.tensorflow.org）

張力是由Google的大腦團隊開發的強大力量。無論您是剛開始還是經驗豐富的專業人士，Tensorflow都可以適合所有人。它擁有大量靈活的工具，圖書館和充滿活力的社區。有大約35,000條評論和超過1,500個貢獻者，Tensorflow全都與高性能數值計算有關。它的應用程序跨越了各種科學領域，重點是張量，這些張量是最終產生價值的那些漂亮的，部分定義的計算對象。對於語音和圖像識別，基於文本的應用程序，時間序列分析和視頻檢測等任務特別方便。

TensorFlow的一些出色功能包括：

• 將神經機器學習的錯誤減少50％至60％
• 出色的圖書館管理
• 靈活的架構和框架
• 與各種計算平台的兼容性

2。 [scipy]（https://scipy.org/）

接下來是Scipy，這是一種免費的開源寶石，非常適合高級計算。 Scipy擁有數百名貢獻者的社區，在科學和技術計算方面表現出色。它建立在numpy上，並將其功能轉換為用戶友好的科學工具。無論您是處理多維圖像操作，優化算法還是線性代數，Scipy均可用於大型數據集計算。

Scipy的主要特徵包括：

• 用於數據操縱和可視化的高級命令
• 用於求解微分方程的內置功能
• 多維圖像處理
• 大型數據集上的計算

3。 [pandas]（https://pandas.pydata.org/）

熊貓是另一個人群的最愛，以其強大的數據操縱和分析工具而聞名。它配備了自己的數據結構，例如係列和數據范圍，它們在管理和探索數據方面既快速又有效。無論您是進入一般數據爭吵，清潔，統計，金融，甚至是線性回歸，Pandas都有廣泛的應用。

熊貓的亮點包括：

• 能夠在數據系列中創建和運行自定義功能
• 高級抽象
• 高級結構和操縱工具
• 合併和加入數據集

4。 [numpy]（https://numpy.org/）

Numpy是大型多維陣列和矩陣處理的首選。它充滿了高級數學功能，使其成為有效的科學計算的首選。作為通用陣列加工程序包，Numpy提供了高性能的陣列和工具，並通過有效的多維陣列和操作來應對慢速。

Numpy的主要特徵是：

• 快速，預編譯數值例程的功能
• 支持面向對象的方法
• 面向陣列的計算以提高效率
• 數據清潔和操縱

5。 Matplotlib

Matplotlib是您的情節強國，由700多名貢獻者的社區支持。它非常適合數據可視化，生成可以通過面向對象的API嵌入應用程序中的圖形和圖。無論您是分析變量相關性，可視化模型置信區間，探索數據分佈還是檢測具有散點圖的異常值，Matplotlib都非常通用。

Matplotlib的功能包括：

• 可以用作MATLAB替代品
• 免費和開源
• 支持許多後端和輸出類型
• 低內存消耗

6。 [Scikit-Learn]（https://scikit-learn.org/stable/）

Scikit-Learn是機器學習愛好者的寶石。該庫與Scipy和Numpy無縫集成，提供了各種用於分類，回歸，聚類等的算法。從梯度提升到隨機森林，Scikit-Learn是您的端到端機器學習解決方案的一站式商店。

Scikit-Learn的主要特徵是：

• 數據分類和建模
• 數據預處理
• 模型選擇
• 端到端機器學習算法

7。 [keras]（https://keras.io/）

Keras是研究深度學習和神經網絡的人中的最愛。它支持TensorFlow和Theano後端，使其成為初學者的多功能選擇。該開源庫為您提供用於模型構建，數據集分析和圖形可視化的工具。它是模塊化的，可擴展的，並提供了廣泛的數據類型。另外，KERAS提供了預先培訓的模型，您可以將其用於預測或功能提取，而無需訓練自己的型號。

KERAS功能包括：

• 發展神經層
• 數據池
• 激活和成本功能
• 深度學習和機器學習模型

8。 [scrapy]（https://scrapy.org）

砂紙是一個快速，開源的網絡爬行框架。它非常適合使用基於XPath的選擇器從網頁中提取數據。無論您是構建以從網絡檢索結構化數據，從API中收集數據的程序，還是縮放大型爬行者，廢紙都輕巧且健壯。

廢紙的主要特徵是：

• 輕巧和開源
• 強大的網絡刮擦功能
• 使用XPath選擇器提取數據
• 內置支持

9。 [pytorch]（https://pytorch.org）

由Facebook的AI研究團隊開發的Pytorch是一個科學計算套件，利用圖形處理單元的力量。它在深度學習研究中的靈活性和速度非常受歡迎。無論您是使用簡化的處理器還是GPU，Pytorch都可以使用厚實的圖表來提供高速執行。

Pytorch的功能包括：

• 控制數據集
• 高靈活性和速度
• 深度學習模型的發展
• 統計分佈和操作

10。美麗的小組

完美的清單是美麗的套件，這是網絡爬網和數據刮擦的主食。非常適合從不提供適當的CSV或API訪問的網站收集數據。 Beautifulsoup簡化了將數據和排列數據安排到所需格式中的過程。另外，它得到了一個活躍的社區的支持，並提供了全面的文檔。

Beautifuresoup的功能包括：

• 社區支持
• 網絡爬網和數據刮擦
• 用戶友好的接口
• 在沒有適當CSV或API的情況下收集數據