10 個最佳數據科學 Python 庫

Python 已成為當今使用最廣泛的編程語言，並且是處理數據科學任務的首選。 數據科學家每天都在使用 Python，由於其易於學習的特性，它對於業餘愛好者和專家來說都是一個不錯的選擇。 Python 在數據科學領域如此受歡迎的其他一些特性是它是開源的、面向對象的、高性能的語言。 

但Python對於數據科學的最大賣點是其種類繁多的庫，可以幫助程序員解決一系列問題。 

讓我們來看看 10 個最適合數據科學的 Python 庫： 

1. TensorFlow

在我們的 10 個最佳數據科學 Python 庫列表中名列前茅的是由 Google Brain 團隊開發的 TensorFlow。 TensorFlow 對於初學者和專業人士來說都是一個絕佳的選擇，它提供了廣泛的靈活工具、庫和社區資源。 

該庫旨在實現高性能數值計算，擁有約 35,000 條評論和由 1,500 多名貢獻者組成的社區。 它的應用程序廣泛用於科學領域，其框架為定義和運行涉及張量的計算奠定了基礎，張量是部分定義的計算對象，最終產生一個值。 

TensorFlow 對於語音和圖像識別、基於文本的應用程序、時間序列分析和視頻檢測等任務特別有用。 

以下是用於數據科學的 TensorFlow 的一些主要功能： 

• 將神經機器學習中的錯誤減少 50% 至 60%
• 優秀的圖書館管理
• 靈活的架構和框架
• 可在多種計算平台上運行

2. 科學

數據科學的另一個頂級 Python 庫是 SciPy，它是一個用於高級計算的免費開源 Python 庫。 與 TensorFlow 一樣，SciPy 擁有一個龐大且活躍的社區，擁有數百名貢獻者。 SciPy 對於科學和技術計算特別有用，它為科學計算提供了各種用戶友好且高效的例程。 

SciPy 基於 Numpy，它包含所有功能，同時將它們變成用戶友好的科學工具。 SciPy 非常擅長在大型數據集上執行科學和技術計算，並且通常應用於多維圖像操作、優化算法和線性代數。 

以下是 SciPy 用於數據科學的一些主要功能： 

• 用於數據操作和可視化的高級命令
• 用於求解微分方程的內置函數
• 多維圖像處理
• 大數據集計算

3. 大熊貓

數據科學中使用最廣泛的 Python 庫之一是 Pandas，它提供了可用於分析數據的數據操作和分析工具。 該庫包含自己強大的數據結構，用於操作數值表和時間序列分析。 

Pandas 庫的兩個主要功能是其 Series 和 DataFrame，它們是管理和探索數據的快速有效的方法。 它們有效地表示數據並以不同的方式操作它。 

Pandas 的一些主要應用包括一般資料整理和資料清理、統計、金融、日期範圍產生、線性迴歸等等。 

以下是 Pandas 用於數據科學的一些主要功能： 

• 創建您自己的函數並在一系列數據上運行它
• 高級抽象
• 高級結構和操作工具
• 數據集的合併/連接 

4. 數字貨幣

Numpy 是一個 Python 庫，可以無縫地用於大型多維數組和矩陣處理。 它使用大量高級數學函數，這使得它對於高效的基礎科學計算特別有用。 

NumPy 是一個通用數組處理包，提供高性能數組和工具，它通過提供多維數組以及對其進行高效操作的函數和運算符來解決緩慢問題。 

Python 庫通常用於數據分析、創建強大的 N 維數組，並構成 SciPy 和 scikit-learn 等其他庫的基礎。 

以下是 NumPy 用於數據科學的一些主要功能： 

• 用於數值例程的快速預編譯函數
• 支持面向對象的方法
• 面向數組以提高計算效率
• 數據清理和操作

5.Matplotlib

Matplotlib 是一個 Python 繪圖庫，擁有超過 700 名貢獻者的社區。 它生成可用於數據可視化的圖形和繪圖，以及用於將繪圖嵌入到應用程序中的面向對象的 API。 

Matplotlib 是數據科學中最受歡迎的選擇之一，具有多種應用程序。 它可用於變量的相關性分析、可視化模型的置信區間和數據分佈以獲得見解，以及使用散點圖進行異常值檢測。 

以下是 Matplotlib 用於數據科學的一些主要功能： 

• 可以替代 MATLAB
• 自由和開放源碼
• 支持數十種後端和輸出類型
• 內存消耗低

6. Scikit學習

Scikit-learn 是另一個出色的數據科學 Python 庫。 機器學習庫提供了各種有用的機器學習算法，它被設計為可以插值到 SciPy 和 NumPy 中。 

Scikit-learn 包括梯度提升、DBSCAN、分類內的隨機森林、迴歸、聚類方法和支援向量機。 

Python 庫通常用於聚類、分類、模型選擇、回歸和降維等應用。 

以下是 Scikit-learn 在數據科學方面的一些主要功能： 

• 數據分類和建模
• 數據預處理
• 選型
• 端到端機器學習算法 

7. 凱拉斯

Keras 是一個非常流行的 Python 庫，通常用於深度學習和神經網絡模塊，類似於 TensorFlow。 該庫支持 TensorFlow 和 Theano 後端，這對於那些不想過多參與 TensorFlow 的人來說是一個不錯的選擇。 

該開源庫為您提供了構建模型、分析數據集和可視化圖形所需的所有工具，並且包含可以直接導入和加載的預標記數據集。 Keras 庫是模塊化、可擴展且靈活的，使其成為初學者的用戶友好選擇。 最重要的是，它還提供最廣泛的數據類型之一。 

Keras 經常因具有預訓練權重的深度學習模型而受到青睞，這些模型可用於進行預測或提取其特徵，而無需創建或訓練您自己的模型。

以下是 Keras 在數據科學方面的一些主要功能： 

• 開發神經層
• 數據池
• 激活函數和成本函數
• 深度學習和機器學習模型

8. cra草

Scrapy 是最著名的數據科學 Python 庫之一。 快速且開源的 Web 爬行 Python 框架通常用於借助基於 XPath 的選擇器從網頁中提取數據。 

該庫具有廣泛的應用程序，包括用於構建從網絡檢索結構化數據的爬行程序。 它還用於從 API 收集數據，並使用戶能夠編寫可重複用於構建和擴展大型爬蟲的通用代碼。 

以下是 Scrapy 用於數據科學的一些主要功能： 

• 輕量級和開源
• 強大的網頁抓取庫
• 使用 XPath 選擇器從在線頁面中提取數據 
• 內置支持

9. 火炬

接近我們列表的最後的是 PyTorch，它是數據科學的另一個頂級 Python 庫。 基於Python的科學計算包依賴於圖形處理單元的強大功能，通常被選為具有最大靈活性和速度的深度學習研究平台。 

PyTorch 由 Facebook 的人工智能研究團隊於 2016 年創建，其最佳功能包括其高執行速度，即使在處理繁重的圖形時也能實現這一速度。 它高度靈活，能夠在簡化的處理器或 CPU 和 GPU 上運行。 

以下是 PyTorch 用於數據科學的一些主要功能： 

• 控制數據集
• 高度靈活且快速
• 深度學習模型的開發
• 統計分佈及運算

10. 美麗湯

BeautifulSoup 是我們列出的 10 個最佳數據科學 Python 庫的列表，它最常用於網絡爬行和數據抓取。 借助 BeautifulSoup，用戶可以收集網站上可用的數據，而無需適當的 CSV 或 API。 同時，Python 庫幫助抓取數據並將其排列成所需的格式。 

BeautifulSoup 還擁有一個成熟的支持社區和全面的文檔，可以輕鬆學習。 

以下是用於數據科學的 BeautifulSoup 的一些主要功能： 

• 社區支持
• 網絡爬行和數據抓取
• 使用方便
• 在沒有適當的 CSV 或 API 的情況下收集數據