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今年將大放異彩的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。
Python被認(rèn)為是初學(xué)者最容易學(xué)習(xí)的語(yǔ)言。不僅如此，Python還因?yàn)樗鼡碛械膭?dòng)態(tài)應(yīng)用程序集而受歡迎。隨著在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、web開發(fā)和桌面應(yīng)用程序開發(fā)等領(lǐng)域的廣泛使用，Python在數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)上占據(jù)了壟斷地位。
考慮到Python廣泛的普及和認(rèn)可，那么它具有歸因于數(shù)據(jù)科學(xué)的豐富庫(kù)也就不足為奇了。科學(xué)庫(kù)是Python的代名詞! 您只要給它起個(gè)名字，就有幾乎所有囊括了所有。
考慮到目前的市場(chǎng)趨勢(shì)，數(shù)據(jù)科學(xué)是最受歡迎的職業(yè)選擇之一。如果研究數(shù)據(jù)并從中得出有用的結(jié)論讓你著迷，那么這就是津津樂(lè)道的事情了!Python作為最流行的編程語(yǔ)言之一，擁有豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)集。Python主要用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理和建模、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)提取。因此，我們列出了數(shù)據(jù)科學(xué)中使用的10個(gè)最流行的Python庫(kù)。獻(xiàn)給所有的數(shù)據(jù)愛(ài)好者和數(shù)據(jù)科學(xué)家，我們希望這篇清單體文章能為你帶來(lái)價(jià)值!
往前看，前10名的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)是：
NumPy
NumPy是一個(gè)主要用于數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)科學(xué)的Python庫(kù)。NumPy主要支持多維數(shù)組和矩陣。它是Python中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)之一。在內(nèi)部，Tensorflow和許多其他Python庫(kù)也使用NumPy對(duì)張量執(zhí)行操作。NumPy更像是一個(gè)通用的Python包。
Pandas
Pandas是另一個(gè)Python庫(kù)，最適合于整理和合并數(shù)據(jù)。 Pandas主要用于輕松快速地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)可視化。 Pandas用于從CSV文件創(chuàng)建數(shù)據(jù)框(Python對(duì)象)。
Matplotlib
Matplolib是另一個(gè)用于數(shù)據(jù)可視化的有用Python庫(kù)。描述性分析和可視化數(shù)據(jù)對(duì)任何組織都是非常重要的。Matplotlib提供了各種方法來(lái)有效地可視化數(shù)據(jù)。Matplotlib允許您快速制作線形圖、餅狀圖、直方圖和其他專業(yè)級(jí)圖形。使用Matplotlib，可以定制圖形的每個(gè)方面。Matplotlib具有縮放、規(guī)劃和以圖形格式保存圖形等交互式功能。
Scikit-Learn
Scikit-Learn是經(jīng)典ML算法中最動(dòng)態(tài)、最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)之一。它構(gòu)建在兩個(gè)基本的Python庫(kù)之上，即NumPy和SciPy。Scikit-Learn為大多數(shù)監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法提供了支持。這個(gè)庫(kù)還可以用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析，這使得它成為學(xué)習(xí)ML的初學(xué)者的一個(gè)很好的工具。
Scikit-learn是一個(gè)免費(fèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，歸功于Python。包括分類、回歸、聚類等算法，以及支持向量機(jī)、梯度增強(qiáng)、隨機(jī)森林、k-means等。
Tensorflow
根據(jù)維基百科，TensorFlow是一種免費(fèi)和開放源碼的編程構(gòu)造，通常被稱為數(shù)據(jù)流和可微分編程的庫(kù)，可用于廣泛的任務(wù)。它是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的庫(kù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯和遺傳算法。
Keras
Keras是Python的一個(gè)重要機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。它是一個(gè)高級(jí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，有可能運(yùn)行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。它可以在CPU和GPU上平穩(wěn)運(yùn)行。Keras使ML初學(xué)者可以毫不費(fèi)力地構(gòu)建、設(shè)計(jì)和構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。簡(jiǎn)易和快速的原型是Keras的一個(gè)強(qiáng)大的特色。
Keras是一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù)，它包含了其他庫(kù)(如Tensorflow、Theano或CNTK)的功能。用Python編寫的。因?yàn)樗\(yùn)行在Tensorflow之上。，Keras比scikiti -learn和PyTorch等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更有優(yōu)勢(shì)。
Scrapy
Scrapy是一個(gè)Python框架，廣泛用于Web抓取。 Scrapy被廣泛用于提取，存儲(chǔ)和處理大量Web數(shù)據(jù)。 Scrapy使我們能夠輕松處理大量數(shù)據(jù)。
Scrapy的一些主要應(yīng)用包括web抓取、數(shù)據(jù)提取和其他信息，這些數(shù)據(jù)最終用于決策目的。Scrapy是數(shù)據(jù)科學(xué)中不可缺少的一個(gè)組成部分，它幫助我們收集數(shù)據(jù)，緊湊地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并分析數(shù)據(jù)得出有意義的結(jié)論。
Seaborn
Seaborn主要是基于Matplotlib構(gòu)建的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。該庫(kù)可以讓你能夠整理信息性和統(tǒng)計(jì)性的視覺(jué)效果以及說(shuō)明性圖表。Seaborn使數(shù)據(jù)可視化成為數(shù)據(jù)探索和分析不可或缺的一部分。該庫(kù)最適合檢查多個(gè)變量之間的關(guān)系。
Seaborn在內(nèi)部執(zhí)行所有重要的語(yǔ)義映射和統(tǒng)計(jì)匯總，以生成信息圖。 這個(gè)用于數(shù)據(jù)可視化的Python庫(kù)還具有用于拾取顏色以自定義圖形中的數(shù)據(jù)集的工具。
SciPy
SciPy包含了積分，線性代數(shù)，數(shù)學(xué)計(jì)算，優(yōu)化和統(tǒng)計(jì)在內(nèi)的大量模組。這個(gè)開源的Python庫(kù)允許開發(fā)者和數(shù)據(jù)工程師親力親為傅里葉變換，ODE求解，信號(hào)和圖像處理等。
Plotly
Plotly python庫(kù) (plotly.py)是一個(gè)交互性的開源繪圖庫(kù)。它支持超過(guò)40種不同的圖標(biāo)類型，廣泛涵蓋了統(tǒng)計(jì)，金融，地理，科學(xué)和3維的用戶用例。
因?yàn)樗赑lotly JavaScript庫(kù)(plotly.js)，plotly.py支持Python用戶創(chuàng)建漂亮的交互性的基于網(wǎng)絡(luò)的可視化，并可以在Jupyter Notebooks內(nèi)展示，保存為獨(dú)立的HTML文件，或者作為一個(gè)使用Dash的純Python開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一部分。
結(jié)論
因此，總結(jié)一下，如果你想在數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域開啟職業(yè)生涯，我們可以說(shuō)，上面所提到的前10大數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)是必不可少的。今天，數(shù)據(jù)正在接管世界，在IT行業(yè)中，數(shù)據(jù)比任何資源都要珍貴。對(duì)于數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，如果正確地清理和處理，你就可以從中獲取很大的價(jià)值。你從數(shù)據(jù)中獲得的見(jiàn)解，這可以幫助你為公司及其產(chǎn)品的成功執(zhí)行鋪平道路。
因此，了解這一前沿技術(shù)，當(dāng)然會(huì)幫助你在這個(gè)行業(yè)有一個(gè)很有前途的職業(yè)生涯和豐厚的回報(bào)!
本文標(biāo)題：數(shù)據(jù)科學(xué)|這十個(gè)受歡迎的Python庫(kù)值得關(guān)注
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