10种最佳Python数据科学库

Python已经成为当今最广泛使用的编程语言，并且是处理数据科学任务的首选语言。数据科学家每天都在使用Python，它对于初学者和专家来说都是一个很好的选择，因为它易于学习。Python在数据科学中流行的其他特点包括它是开源的、面向对象的和高性能语言。

但是，Python在数据科学中最大的卖点是它有大量的库，可以帮助程序员解决各种问题。

让我们来看看10种最佳的Python数据科学库：

1. TensorFlow

我们列出的10种最佳Python数据科学库中的第一个是TensorFlow，由Google Brain团队开发。TensorFlow是初学者和专业人员的绝佳选择，它提供了广泛的灵活工具、库和社区资源。

该库专注于高性能数值计算，并且有大约35,000个评论和超过1,500个贡献者的社区。其应用程序在科学领域中被广泛使用，其框架为定义和运行涉及张量的计算提供了基础，这些张量是部分定义的计算对象，最终会产生一个值。

TensorFlow特别适合语音和图像识别、基于文本的应用程序、时间序列分析和视频检测等任务。

以下是TensorFlow在数据科学中的主要特性：

• 减少神经机器学习中的错误50-60%
• 优秀的库管理
• 灵活的架构和框架
• 可以在各种计算平台上运行

2. SciPy

另一个顶级的Python数据科学库是SciPy，它是一个免费和开源的Python库，用于高级计算。像TensorFlow一样，SciPy拥有数百名贡献者的庞大和活跃的社区。SciPy特别适合科学和技术计算，并提供了各种用户友好和高效的例程用于科学计算。

SciPy基于Numpy，并且包括所有函数，同时将它们转换为用户友好的科学工具。SciPy在大型数据集上执行科学和技术计算方面非常出色，并且常用于多维图像操作、优化算法和线性代数。

以下是SciPy在数据科学中的主要特性：

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

3. Pandas

另一个最广泛使用的Python数据科学库是Pandas，它提供了数据操作和分析工具，可以用于分析数据。该库包含自己的强大数据结构，用于处理数字表和时间序列分析。

Pandas库的两个主要特性是其Series和DataFrames，它们是管理和探索数据的快速和高效方式。它们代表数据高效，并以不同方式操纵它。

Pandas的一些主要应用包括一般数据处理和数据清理、统计、金融、日期范围生成、线性回归等。

以下是Pandas在数据科学中的主要特性：

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

4. NumPy

NumPy是一个可以无缝地用于大型多维数组和矩阵处理的Python库。它使用一组高级数学函数，使其特别适合高效的基本科学计算。NumPy是一个通用数组处理包，提供高性能数组和工具，并通过提供多维数组和函数和操作符来解决缓慢的问题，这些操作符可以高效地作用于这些数组。

NumPy通常用于数据分析、创建强大的N维数组和形成其他库如SciPy和scikit-learn的基础。

以下是NumPy在数据科学中的主要特性：

• 快速、预编译的数值例程函数
• 支持面向对象方法
• 数组导向的计算
• 数据清理和操作

5. Matplotlib

Matplotlib是一个Python绘图库，拥有超过700名贡献者的社区。它可以生成图表和绘图，用于数据可视化，以及一个面向对象的API，用于将绘图嵌入到应用程序中。

Matplotlib最流行的应用之一是用于相关性分析、可视化模型的置信区间和数据分布以获得洞察力，以及使用散点图进行异常值检测。

以下是Matplotlib在数据科学中的主要特性：

• 可以替代MATLAB
• 免费和开源
• 支持数十种后端和输出类型
• 低内存消耗

6. Scikit-learn

Scikit-learn是另一个伟大的Python数据科学库。该机器学习库提供了各种有用的机器学习算法，并且它的设计目的是与SciPy和NumPy一起使用。Scikit-learn包括梯度提升、DBSCAN、随机森林、支持向量机等分类、回归、聚类方法。

Scikit-learn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，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，这使得它成为那些不想深入TensorFlow的人的绝佳选择。

Keras库提供了构建模型、分析数据集和可视化图表的所有工具，并且包括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，使其成为初学者的用户友好选项。此外，它还提供了最广泛的数据类型范围。

Keras通常用于具有预训练权重的深度学习模型，这些模型可以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在数据科学中的主要特性：

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

8. Scrapy

Scrapy是最著名的Python数据科学库之一。快速和开源的Web爬虫Python框架通常用于通过XPath选择器从网页中提取数据。Scrapy具有广泛的应用，包括构建爬虫程序以从Web中检索结构化数据，并用于从API中收集数据，允许用户编写通用代码以构建和扩展大型爬虫。

以下是Scrapy在数据科学中的主要特性：

• 轻量级和开源
• 强大的Web爬虫库
• 使用XPath选择器从在线页面提取数据
• 内置支持

9. PyTorch

我们列表中的下一个是PyTorch，它是又一个顶级Python数据科学库。PyTorch是一个基于Python的科学计算包，依赖于图形处理单元的强大功能，并且经常被选择作为具有最大灵活性和速度的深度学习研究平台。PyTorch由Facebook的AI研究团队于2016年创建，其最佳功能包括其执行速度，即使处理重载图形时也能实现高速度。它高度灵活，可以在简化处理器或CPU和GPU上运行。

以下是PyTorch在数据科学中的主要特性：

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

10. BeautifulSoup

我们10种最佳Python数据科学库的最后一个是BeautifulSoup，它最常用于Web爬虫和数据抓取。使用BeautifulSoup，用户可以在没有适当的CSV或API的情况下从网站上收集数据。同时，该Python库有助于抓取数据并将其排列成所需的格式。BeautifulSoup还具有一个成熟的社区和全面的文档，以实现易于学习。

以下是BeautifulSoup在数据科学中的主要特性：

• 社区支持
• Web爬虫和数据抓取
• 易于使用
• 在没有适当的CSV或API的情况下收集数据