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
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评论 (30)
0/200
![TerryGonzález]()
TerryGonzález
2025-04-15 08:00:00
This app is a lifesaver for any data scientist! It lists the top 10 Python libraries you need, making it super easy to pick the right tools for your project. Only downside is it could use more detailed explanations on how to use each library, but still, it's a must-have!
0
![WalterWalker]()
WalterWalker
2025-04-15 08:00:00
データサイエンスにPythonを使うなら、このアプリは必須ですね！トップ10のライブラリが一目瞭然で、プロジェクトに最適なツールを選ぶのに便利。ただ、各ライブラリの使い方をもっと詳しく説明してほしいですね。それでも、かなり助かるアプリです！
0
![ScottJackson]()
ScottJackson
2025-04-15 08:00:00
데이터 과학자라면 이 앱은 필수죠! Python 라이브러리 Top 10을 한눈에 볼 수 있어서 프로젝트에 맞는 도구를 쉽게 선택할 수 있어요. 다만, 각 라이브러리의 사용법을 좀 더 자세히 설명해줬으면 좋겠어요. 그래도 매우 유용한 앱입니다!
0
![JackPerez]()
JackPerez
2025-04-15 08:00:00
Este aplicativo é uma mão na roda para qualquer cientista de dados! Ele lista as 10 principais bibliotecas Python que você precisa, facilitando muito escolher as ferramentas certas para o seu projeto. O único problema é que poderia ter explicações mais detalhadas sobre como usar cada biblioteca, mas ainda assim, é essencial!
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![JoeLee]()
JoeLee
2025-04-14 08:00:00
¡Este app es un salvavidas para cualquier científico de datos! Lista las 10 bibliotecas de Python más importantes que necesitas, facilitando mucho elegir las herramientas adecuadas para tu proyecto. El único inconveniente es que podría tener explicaciones más detalladas sobre cómo usar cada biblioteca, pero aún así, es imprescindible!
0
![JohnWilson]()
JohnWilson
2025-04-15 08:00:00
These Python libraries are a must-have for any data scientist! They make my life so much easier, but man, the learning curve on some of them is steep. Still, totally worth it if you're into data science. 📊💻
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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）
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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
億萬富翁討論自動化取代工作在本週的AI更新中
大家好，歡迎回到TechCrunch的AI通訊！如果您尚未訂閱，可以在此訂閱，每週三直接送到您的收件箱。我們上週稍作休息，但理由充分——AI新聞週期火熱異常，很大程度上要歸功於中國AI公司DeepSeek的突然崛起。這段時間風起雲湧，但我們現在回來了，正好為您更新OpenAI的最新動態。週末，OpenAI執行長Sam Altman在東京停留，與SoftBank負責人孫正義會面。SoftBank是O
NotebookLM應用上線：AI驅動的知識工具
NotebookLM 行動版上線：你的AI研究助手現已登陸Android與iOS我們對 NotebookLM 的熱烈反響感到驚喜——數百萬用戶已將其視為理解複雜資訊的首選工具。但有一個請求不斷出現：「什麼時候才能帶著NotebookLM隨時使用？」等待結束了！🎉 NotebookLM行動應用程式現已登陸Android和iOS平台，將AI輔助學習的力量裝進你的
谷歌的人工智慧未來基金可能需要謹慎行事
Google 的新 AI 投資計劃：監管審查下的戰略轉變Google 最近宣布設立 AI 未來基金（AI Futures Fund），這標誌著這家科技巨頭在其塑造人工智慧未來的征程中邁出了大膽的一步。該計劃旨在為初創公司提供急需的資金、早期接觸仍在開發中的尖端人工智慧模型，以及來自 Google 內部專家的指導。儘管這不是 Google 第一次涉足初創企業生
2025-04-15 08:00:00
This app is a lifesaver for any data scientist! It lists the top 10 Python libraries you need, making it super easy to pick the right tools for your project. Only downside is it could use more detailed explanations on how to use each library, but still, it's a must-have!
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2025-04-15 08:00:00
データサイエンスにPythonを使うなら、このアプリは必須ですね！トップ10のライブラリが一目瞭然で、プロジェクトに最適なツールを選ぶのに便利。ただ、各ライブラリの使い方をもっと詳しく説明してほしいですね。それでも、かなり助かるアプリです！
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2025-04-15 08:00:00
데이터 과학자라면 이 앱은 필수죠! Python 라이브러리 Top 10을 한눈에 볼 수 있어서 프로젝트에 맞는 도구를 쉽게 선택할 수 있어요. 다만, 각 라이브러리의 사용법을 좀 더 자세히 설명해줬으면 좋겠어요. 그래도 매우 유용한 앱입니다!
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2025-04-15 08:00:00
Este aplicativo é uma mão na roda para qualquer cientista de dados! Ele lista as 10 principais bibliotecas Python que você precisa, facilitando muito escolher as ferramentas certas para o seu projeto. O único problema é que poderia ter explicações mais detalhadas sobre como usar cada biblioteca, mas ainda assim, é essencial!
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2025-04-14 08:00:00
¡Este app es un salvavidas para cualquier científico de datos! Lista las 10 bibliotecas de Python más importantes que necesitas, facilitando mucho elegir las herramientas adecuadas para tu proyecto. El único inconveniente es que podría tener explicaciones más detalladas sobre cómo usar cada biblioteca, pero aún así, es imprescindible!
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2025-04-15 08:00:00
These Python libraries are a must-have for any data scientist! They make my life so much easier, but man, the learning curve on some of them is steep. Still, totally worth it if you're into data science. 📊💻
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