2022 年10 大 Python 库，数据科学家必备神器

2022 年10 大 Python 库，数据科学家必备神器

Python 是当今使用最广泛的编程语言之一，大多数数据科学家每天都在用Python进行数据分析，这10个Python库是数据科学家几乎每天都用到的，在线认证培训课程专家｜圣普伦和大家分享一下。

数据科学常用的10大Python库

1. TensorFlow

2. SciPy

3. NumPy

4. Pandas

5. Matplotlib

6. Keras

7. Scikit-learn

8. PyTorch

9. Scrapy

10. BeautifulSoup

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1. TensorFlow

TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台，活跃贡献者1500多名。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术。

特征：

更好的计算图可视化将神经机器学习中的错误减少 50% 到 60%并行计算以执行复杂模型由 Google 支持的无缝图书馆管理迭代更快频繁，常常更新最新功能

TensorFlow 对于以下应用程序特别有用：

语音和图像识别基于文本的应用程序时间序列分析视频检测 2. SciPy

SciPy (Scientific Python) 是另一个用于数据科学的免费和开源的 Python 库，广泛用于高级计算。SciPy 在 GitHub 上有大约 19,000 条评论，并拥有一个由大约 600 名贡献者组成的活跃社区。

特征：

基于 Python 的 NumPy 扩展构建的算法和函数的集合用于数据 *** 作和可视化的高级命令使用 SciPy ndimage 子模块进行多维图像处理包括用于求解微分方程的函数

应用：

多维图像 *** 作求解微分方程和傅里叶变换 优化算法线性代数 3. NumPy

NumPy (Numerical Python) 是 Python 中数值计算的基础包；它包含一个强大的 N 维数组对象。它在 GitHub 上有大约 18,000 条评论和一个由 700 名贡献者组成的活跃社区。

NumPy可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效得多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

特征：

为数值例程提供快速的预编译函数提高面向阵列的计算效率支持面向对象的方法使用矢量化进行更快速的计算

应用：

广泛用于数据分析创建强大的 N 维数组构成其他库的基础，例如 SciPy 和 scikit-learn 4. Pandas

Pandas（Python 数据分析）是数据科学生命周期中的必备工具，它是数据科学中最流行和使用最广泛的 Python 库之一。在 GitHub 上有大约 17,00 条评论和一个由 1,200 名贡献者组成的活跃社区，它被大量用于数据分析和数据清理。Pandas 提供快速、灵活的数据结构，旨在帮助用户轻松直观地处理结构化数据。

特征：

丰富的语法和功能，让用户可以自由地处理丢失的数据能够帮助创建自己的函数并在一系列数据中运行它包含高级数据结构和 *** 作工具可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据可以对各种数据进行运算 *** 作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征

应用：

通用数据整理和数据清洗用于数据转换和数据存储的 ETL（提取、转换、加载）作业，因为它非常支持将 CSV 文件加载到其数据帧格式中 5. Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是 Python 常用的 2D 绘图库，同时它也提供了一部分 3D 绘图接口。Matplotlib 通常与 NumPy、Pandas 一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一，可视化效果绝佳，它还提供了一个面向对象的 API，可用于将这些绘图嵌入到应用程序中。

特征：

具有免费和开源的优势支持数十种后端和输出格式类型Pandas本身可以用作 MATLAB API 的包装器更低内存能

应用：

数据可视化，帮助用户获得数据洞察力变量的相关性分析使用散点图进行异常值检测 6. Keras

Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。

它与 TensorFlow 类似，是另一个广泛用于深度学习和神经网络模块的流行库，同时支持 TensorFlow 和 Theano 后端，因此如果你觉得了解TensorFlow的细节好麻烦，Keras会是一个不错的选择。

特征：

Keras 提供了大量的预标记数据集，可直接导入和加载

它包含各种层和参数，可用于神经网络的构建、配置、训练和评估

应用：

Keras最重要的应用之一是具有预训练权重的深度学习模型。你可以直接使用这些模型进行预测或提取其特征，无需创建或训练自己的新模型。

7. Scikit-learn

它是一个机器学习库，提供了几乎所有的机器学习算法，它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

应用：

聚类分类回归型号选择降维 8. PyTorch

它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。PyTorch 是最常用的深度学习研究平台之一，提供最大的灵活性和速度。

应用：

PyTorch 以提供两个最高级别的功能而闻名具有强大 GPU 加速支持的张量计算在基于磁带的 autograd 系统上构建深度神经网络 9. Scrapy

Scrapy 是用 Python 编写的最流行的、快速的、开源的网络爬虫框架之一。它通常用于借助基于 XPath 的选择器从网页中提取数据。

应用：

Scrapy 有助于构建可以从网络检索结构化数据的爬虫程序（蜘蛛机器人）Scrappy 还用于从 API 收集数据，并在其界面设计中遵循“不要重复自己”的原则，帮助用户编写可用于构建和扩展大型爬虫的通用代码。

10. BeautifulSoup

BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。BeautifulSoup以网络爬取和数据抓取而闻名。

用户可以在没有适当的 CSV 或 API 的情况下收集某些网站上可用的数据，BeautifulSoup 可以帮助他们抓取这些数据并将其排列成所需的格式。