揭示了数据科学的十大Python库

Python在受欢迎程度上飞涨，成为数据科学爱好者和专业人士的首选编程语言。它的简便性使其成为初学者的理想选择，而其强大的功能则适合专家。数据科学家每天都依靠Python，这不仅是由于其用户友好性，而且还取决于其开源性质，面向对象的编程和高性能功能。

但是，在数据科学领域真正使Python与众不同的是其广泛的库，每个库旨在应对特定的挑战和简化复杂过程。让我们进入在数据科学领域引起波浪的十大Python图书馆：

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

张力是由Google的大脑团队开发的强大力量。无论您是刚开始还是经验丰富的专业人士，Tensorflow都可以适合所有人。它拥有大量灵活的工具，图书馆和充满活力的社区。有大约35,000条评论和超过1,500个贡献者，Tensorflow全都与高性能数值计算有关。它的应用程序跨越了各种科学领域，重点是张量，这些张量是最终产生价值的那些漂亮的，部分定义的计算对象。对于语音和图像识别，基于文本的应用程序，时间序列分析和视频检测等任务特别方便。

TensorFlow的一些出色功能包括：

• 将神经机器学习的错误减少50％至60％
• 出色的图书馆管理
• 灵活的架构和框架
• 与各种计算平台的兼容性

2。[scipy]（https://scipy.org/）

接下来是Scipy，这是一种免费的开源宝石，非常适合高级计算。 Scipy拥有数百名贡献者的社区，在科学和技术计算方面表现出色。它建立在numpy上，并将其功能转换为用户友好的科学工具。无论您是处理多维图像操作，优化算法还是线性代数，Scipy均可用于大型数据集计算。

Scipy的主要特征包括：

• 用于数据操纵和可视化的高级命令
• 用于求解微分方程的内置功能
• 多维图像处理
• 大型数据集上的计算

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

熊猫是另一个人群的最爱，以其强大的数据操纵和分析工具而闻名。它配备了自己的数据结构，例如系列和数据范围，它们在管理和探索数据方面既快速又有效。无论您是进入一般数据争吵，清洁，统计，金融，甚至是线性回归，Pandas都有广泛的应用。

熊猫的亮点包括：

• 能够在数据系列中创建和运行自定义功能
• 高级抽象
• 高级结构和操纵工具
• 合并和加入数据集

4。[numpy]（https://numpy.org/）

Numpy是大型多维阵列和矩阵处理的首选。它充满了高级数学功能，使其成为有效的科学计算的首选。作为通用阵列加工程序包，Numpy提供了高性能的阵列和工具，并通过有效的多维阵列和操作来应对慢速。

Numpy的主要特征是：

• 快速，预编译数值例程的功能
• 支持面向对象的方法
• 面向阵列的计算以提高效率
• 数据清洁和操纵

5。Matplotlib

Matplotlib是您的情节强国，由700多名贡献者的社区支持。它非常适合数据可视化，生成可以通过面向对象的API嵌入应用程序中的图形和图。无论您是分析变量相关性，可视化模型置信区间，探索数据分布还是检测具有散点图的异常值，Matplotlib都非常通用。

Matplotlib的功能包括：

• 可以用作MATLAB替代品
• 免费和开源
• 支持许多后端和输出类型
• 低内存消耗

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

Scikit-Learn是机器学习爱好者的宝石。该库与Scipy和Numpy无缝集成，提供了各种用于分类，回归，聚类等的算法。从梯度提升到随机森林，Scikit-Learn是您的端到端机器学习解决方案的一站式商店。

Scikit-Learn的主要特征是：

• 数据分类和建模
• 数据预处理
• 模型选择
• 端到端机器学习算法

7。[keras]（https://keras.io/）

Keras是研究深度学习和神经网络的人中的最爱。它支持TensorFlow和Theano后端，使其成为初学者的多功能选择。该开源库为您提供用于模型构建，数据集分析和图形可视化的工具。它是模块化的，可扩展的，并提供了广泛的数据类型。另外，KERAS提供了预先培训的模型，您可以将其用于预测或功能提取，而无需训练自己的型号。

KERAS功能包括：

• 发展神经层
• 数据池
• 激活和成本功能
• 深度学习和机器学习模型

8。[scrapy]（https://scrapy.org）

砂纸是一个快速，开源的网络爬行框架。它非常适合使用基于XPath的选择器从网页中提取数据。无论您是构建以从网络检索结构化数据，从API中收集数据的程序，还是缩放大型爬行者，废纸都轻巧且健壮。

废纸的主要特征是：

• 轻巧和开源
• 强大的网络刮擦功能
• 使用XPath选择器提取数据
• 内置支持

9。[pytorch]（https://pytorch.org）

由Facebook的AI研究团队开发的Pytorch是一个科学计算套件，利用图形处理单元的力量。它在深度学习研究中的灵活性和速度非常受欢迎。无论您是使用简化的处理器还是GPU，Pytorch都可以使用厚实的图表来提供高速执行。

Pytorch的功能包括：

• 控制数据集
• 高灵活性和速度
• 深度学习模型的发展
• 统计分布和操作

10。美丽的小组

完美的清单是美丽的套件，这是网络爬网和数据刮擦的主食。非常适合从不提供适当的CSV或API访问的网站收集数据。 Beautifulsoup简化了将数据和排列数据安排到所需格式中的过程。另外，它得到了一个活跃的社区的支持，并提供了全面的文档。

Beautifuresoup的功能包括：

• 社区支持
• 网络爬网和数据刮擦
• 用户友好的接口
• 在没有适当CSV或API的情况下收集数据