10个最佳的数据科学Python库

Python已崛起为当今使用最广泛的编程语言，并且是处理数据科学任务的首选。数据科学家每天都在使用Python，由于其易于学习的特性，它对于业余爱好者和专家来说都是一个绝佳的选择。使Python在数据科学领域如此受欢迎的其他一些特性包括它是开源的、面向对象的，并且是一种高性能语言。 但Python在数据科学领域最大的卖点在于其种类繁多的库，这些库可以帮助程序员解决一系列问题。 让我们来看看10个最佳的数据科学Python库： 1. TensorFlow 在我们列出的10个最佳数据科学Python库中，位居榜首的是由Google Brain Team开发的TensorFlow。TensorFlow对于初学者和专业人士来说都是一个绝佳的选择，它提供了广泛的灵活工具、库和社区资源。 该库旨在进行高性能数值计算，它拥有大约35,000条评论和超过1,500名贡献者的社区。其应用遍及科学领域，其框架为定义和运行涉及张量的计算奠定了基础，张量是部分定义的计算对象，最终会产生一个值。 TensorFlow在语音和图像识别、基于文本的应用程序、时间序列分析和视频检测等任务中特别有用。 以下是TensorFlow在数据科学中的一些主要特性：

• 在神经机器学习中将错误减少50%到60%
• 出色的库管理
• 灵活的架构和框架
• 可在多种计算平台上运行

2. SciPy 另一个顶级的数据科学Python库是SciPy，它是一个免费开源的Python库，用于高级计算。与TensorFlow一样，SciPy拥有一个庞大而活跃的社区，贡献者数量达数百人。SciPy在科学和技术计算方面特别有用，它为科学计算提供了各种用户友好且高效的例程。 SciPy基于Numpy，它包含了Numpy的所有功能，同时将其转变为用户友好的科学工具。SciPy非常擅长对大型数据集进行科学和技术计算，通常应用于多维图像操作、优化算法和线性代数。 以下是SciPy在数据科学中的一些主要特性：

• 用于数据操作和可视化的高级命令
• 用于求解微分方程的内置函数
• 多维图像处理
• 大型数据集计算

3. Pandas 另一个最广泛使用的数据科学Python库是Pandas，它提供了可用于分析数据的数据操作和分析工具。该库包含其自身强大的数据结构，用于操作数值表和时间序列分析。 Pandas库的两个顶级特性是其Series和DataFrames，它们是管理和探索数据的快速高效方式。它们能高效地表示数据并以不同方式操作数据。 Pandas的一些主要应用包括通用数据整理和数据清洗、统计、金融、日期范围生成、线性回归等等。 以下是Pandas在数据科学中的一些主要特性：

• 创建自己的函数并在数据系列上运行它
• 高级抽象
• 高级结构和操作工具
• 数据集的合并/连接

4. NumPy NumPy是一个Python库，可以无缝地用于大型多维数组和矩阵处理。它使用大量高级数学函数，使其在高效的基础科学计算方面特别有用。 NumPy是一个通用的数组处理包，提供高性能数组和工具，它通过提供多维数组以及在其上高效运行的函数和运算符来解决速度慢的问题。 该Python库通常用于数据分析、创建强大的N维数组，并构成其他库（如SciPy和scikit-learn）的基础。 以下是NumPy在数据科学中的一些主要特性：

• 用于数值例程的快速预编译函数
• 支持面向对象方法
• 面向数组以提高计算效率
• 数据清洗和操作

5. Matplotlib Matplotlib是一个用于Python的绘图库，拥有超过700名贡献者的社区。它生成可用于数据可视化的图形和图表，以及用于将图表嵌入应用程序的面向对象API。 作为数据科学最受欢迎的选择之一，Matplotlib有多种应用。它可以用于变量的相关性分析、可视化模型的置信区间和数据分布以获得洞察，以及使用散点图进行异常值检测。 以下是Matplotlib在数据科学中的一些主要特性：

• 可以作为MATLAB的替代品
• 免费且开源
• 支持数十种后端和输出类型
• 低内存消耗

6. Scikit-learn Scikit-learn是另一个优秀的数据科学Python库。这个机器学习库提供了各种有用的机器学习算法，并且设计为可与SciPy和NumPy互操作。 Scikit-learn包括梯度提升、DBSCAN、分类和回归方法中的随机森林，以及支持向量机。 该Python库通常用于聚类、分类、模型选择、回归和降维等应用。 以下是Scikit-learn在数据科学中的一些主要特性：

• 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 Keras是一个非常流行的Python库，通常用于深度学习和神经网络模块，类似于TensorFlow。该库支持TensorFlow和Theano后端，这使其成为那些不想过多涉及TensorFlow的人的绝佳选择。 这个开源库为您提供了构建模型、分析数据集和可视化图形所需的所有工具，并且包含可以直接导入和加载的预标记数据集。Keras库是模块化、可扩展和灵活的，使其成为对初学者友好的选择。除此之外，它还提供了最广泛的数据类型范围之一。 Keras经常因其提供的带有预训练权重的深度学习模型而受到青睐，这些模型可用于进行预测或提取其特征，而无需创建或训练自己的模型。 以下是Keras在数据科学中的一些主要特性：

• 开发神经层
• 数据池化
• 激活函数和成本函数
• 深度学习和机器学习模型

8. Scrapy Scrapy是最知名的数据科学Python库之一。这个快速、开源的网络爬虫Python框架通常用于借助基于XPath的选择器从网页中提取数据。 该库具有广泛的应用，包括用于构建从网络检索结构化数据的爬虫程序。它还用于从API收集数据，并且使用户能够编写通用代码，这些代码可以重复用于构建和扩展大型爬虫。 以下是Scrapy在数据科学中的一些主要特性：

• 轻量级且开源
• 强大的网络抓取库
• 使用XPath选择器从在线页面提取数据
• 内置支持

9. PyTorch 接近我们列表末尾的是PyTorch，这是另一个顶级的数据科学Python库。这个基于Python的科学计算包依赖于图形处理单元的能力，通常被选为具有最大灵活性和速度的深度学习研究平台。 由Facebook的AI研究团队于2016年创建，PyTorch的最佳特性包括其高执行速度，即使在处理繁重的计算图时也能实现。它高度灵活，能够在简化的处理器或CPU和GPU上运行。 以下是PyTorch在数据科学中的一些主要特性：

• 对数据集的控制
• 高度灵活且快速
• 深度学习模型的开发
• 统计分布和操作

10. BeautifulSoup 为我们列出的10个最佳数据科学Python库收尾的是BeautifulSoup，它最常用于网络爬虫和数据抓取。使用BeautifulSoup，用户可以收集网站上可用的数据，即使没有合适的CSV或API。同时，该Python库有助于抓取数据并将其排列成所需的格式。 BeautifulSoup还拥有一个成熟的社区提供支持，以及全面的文档，便于学习。 以下是BeautifulSoup在数据科学中的一些主要特性：

• 社区支持
• 网络爬虫和数据抓取
• 易于使用
• 在没有合适CSV或API的情况下收集数据