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Python是門很神奇的語言，歷經時間和實踐檢驗，受到開發(fā)者和數(shù)據科學家一致好評，目前已經是全世界發(fā)展***的編程語言之一。簡單易用，完整而龐大的第三方庫生態(tài)圈，使得Python成為編程小白和高級工程師的***。
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在本文中，我們會分享不同于市面上的python數(shù)據科學庫（如numpy、padnas、scikit-learn、matplotlib等），盡管這些庫很棒，但是其他還有一些不為人知，但同樣優(yōu)秀的庫需要我們去探索去學習。
1. Wget
從網絡上獲取數(shù)據被認為是數(shù)據科學家的必備基本技能，而Wget是一套非交互的基于命令行的文件下載庫。ta支持HTTP、HTTPS和FTP協(xié)議，也支持使用IP代理。因為ta是非交互的，即使用戶未登錄，ta也可以在后臺運行。所以下次如果你想從網絡上下載一個頁面，Wget可以幫到你哦。
安裝
- pip isntall wget
用例
- import wget
- url = 'http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3'
- filename = wget.download(url)
Run and output
- 100% [................................................] 3841532 / 3841532
- filename
- 'razorback.mp3'
2. Pendulum
對于大多數(shù)python用戶來說處理時期（時間）數(shù)據是一件令人抓狂的事情，好在Pendulum專為你而來。它是python內置時間類的良好備選方案，更多內容可查看官方文檔 https://pendulum.eustace.io/docs/
安裝
- pip install pendulum
用例
- import pendulum
- dt_toronto = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Toronto')
- dt_vancouver = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Vancouver')
- print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours())
Run and output
- 3
3.imbalanced-learn
常見的機器學習分類算法都默認輸入的數(shù)據是均衡數(shù)據，即假設訓練集數(shù)據有A和B兩個類別，A和B數(shù)據量大體相當。如果A和B數(shù)據量差別巨大，那么訓練的效果會不理想。在實際收集和整理的數(shù)據，其實絕大多數(shù)是非均衡數(shù)據，這對于機器學習分類算法真的是個很大的問題。好在有imbalanced-learn庫可以很好的解決這個問題。該庫兼容scikit-learn，并且是作為scikit-learn-contrib項目的一部分。當你再遇到非均衡數(shù)據，記得試試它哦！
安裝
- pip install -U imbalanced-learn
- #或者
- conda install -c conda-forge imbalanced-learn
該庫有高質量的文檔 http://imbalanced-learn.org/en/stable,目前該庫支持scikit-learn、keras、tensorflow庫
4. FlashText
在NLP任務重經常會遇到替換指代同一個意思的多個詞語，或者從句子中抽取關鍵詞。通常我們一般的做法是使用正則表達式來完成這些臟活累活，但如果要操作的詞語數(shù)量達到幾千上萬，使用正則這種方法就會變得很麻煩。FlashText庫是基于FlashText算法，該庫的***大之處在于程序運行時間不受操作詞語數(shù)量影響，即運行時間與操作的詞匯數(shù)量無關。 因此特別適合應用到 python文本分析 中去。
4.1 安裝
- pip install flashtext
4.2 用例
4.2.1 抽取關鍵詞
我們都知道 Big Apple 指代紐約。所以抽取紐約這個城市詞時候，我們要考慮到相同意思的不同詞語。
- from flashtext import KeywordProcessor
- #設置關鍵詞處理器
- keyword_processor = KeywordProcessor()
- #設置關鍵詞及其近義詞
- keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York') #遇到Big Apple就會識別為New York
- keyword_processor.add_keyword('Bay Area')
- keywords_found = keyword_processor.extract_keywords("I love Big Apple and Bay Area.")
- keywords_found
Run and output
- ['New York', 'Bay Area']
4.2.2 替換關鍵詞
我們也經常需要將原始文本進行處理，比如將New Delhi（新德里）替換為NCR region（國家首都區(qū)）
- keyword_processor.add_keyword('New Delhi', 'NCR region')
- new_sentence = keyword_processor.replace_keywords('I love Big Apple and new delhi.')
- new_sentence
Run and output
- 'I love New York and NCR region.'
想了解更多，請查看FlastText官方文檔
https://flashtext.readthedocs.io/en/latest/#
5. Fuzzywuzzy
這個庫的名字就有點怪，但ta擁有強大的字符串匹配功能?？梢暂p松實現(xiàn)字符串比較比率（comparison ratios），分詞比率（token ratios)等操作。它還可以方便地匹配保存在不同數(shù)據庫中的記錄。
安裝
- pip install fuzzywuzzy
用例
- from fuzzywuzzy import fuzz
- from fuzzywuzzy import process
- # Simple Ratio
- print(fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!"))
- # Partial Ratio
- print(fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!"))
Run and output!
- 97
- 100
更多有趣的例子可見 fuzzywuzzy庫github賬號 https://github.com/seatgeek/fuzzywuzzy
6.PyFlux/PyFTS.
在機器學習領域中經常遇到時間序列分析這種問題。PyFlux是專門為解決時間序列問題而開發(fā)的python庫。這個庫提供了很多現(xiàn)代時間序列算法，單不僅僅限于ARIMA、GARCH和VAR這三種模型。簡而言之，PyFlux為我們分析時間序列數(shù)據提供了可能，你值得擁有。
安裝
- pip install pyflux
PyFlux用例可查看該庫的文檔 https://pyflux.readthedocs.io/en/latest/index.html
類似的時間序列庫還有PyFTS, 教程鏈接
https://towardsdatascience.com/a-short-tutorial-on-fuzzy-time-series-dcc6d4eb1b15
文檔鏈接
https://pyfts.github.io/pyFTS/.
7.Ipyvolume
數(shù)據科學中一個重要的部分就是分析結果的展示與交流，而良好的視覺傳達是很有優(yōu)勢的。IPyvolume是3D可視化庫，可以以最小的初始化設置就能在jupyter notebook中使用。做一個恰當?shù)念惐龋簃atplotlib的imshow是2d數(shù)組，而IPyvolume的volshow是3d數(shù)組。
安裝
- pip install ipyvolume
- #或者
- conda install -c conda-forge ipyvolume
用例
8. Dash
Dash是用來為開發(fā)web應用的高生產率工具庫，該庫基于Flask、Plotly.js和React.js，不需要懂javascript只用python就能讓我們制作出美美的的UI元素，如下來列表、滑動條和圖表。這些應用可以在瀏覽器中渲染，具體文檔可查看 https://dash.plot.ly/
安裝
- pip install dash==0.29.0
- pip install dash-html-components==0.13.2 #Dash庫的HTML組件
- pip install dash-core-components==0.36.0 #Dash庫核心組件
- pip install dash-table==3.1.3 #交互數(shù)據庫表單(新)
用例
下面是一個下拉式菜單，可以選擇股票代碼的pandas Dataframe數(shù)據類型作為輸入，渲染成動態(tài)交互的折線圖
9. Gym
Gym是一個可以開發(fā)強化學習算法的工具包。 它兼容數(shù)值計算庫，如TensorFlow或Theano。我們可以據此設計出強化學習算法，這些環(huán)境（測試問題）有公開的接口，允許我們寫出通用的算法。
安裝
- pip install gym
用例
比如研究探月飛行器著落月球，科學家需要考慮如何才能準確著落到某個位置，并且保證安全降落。這就需要用到gym來做強化學習，學到規(guī)律
當前名稱：少有人知的Python數(shù)據科學庫
文章地址：http://www.dlmjj.cn/article/dpgeiss.html
