10 个最好的 Python 数据科学库

Python 已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。数据科学家每天都在使用 Python，它是初学者和专家的最佳选择，因为它易于学习。Python 之所以在数据科学中如此受欢迎的其他特点是，它是开源的、面向对象的和高性能语言。

但是，Python 在数据科学中的最大卖点是其广泛的库，可以帮助程序员解决一系列问题。

让我们来看看 10 个最好的 Python 数据科学库：

1. TensorFlow

排在我们 10 个最佳 Python 数据科学库列表首位的是由 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。TensorFlow 是初学者和专业人士的最佳选择，它提供了一系列灵活的工具、库和社区资源。

该库旨在进行高性能的数值计算，它拥有超过 35,000 条评论和 1,500 多名贡献者的社区。其应用程序被用于各个科学领域，其框架为定义和运行涉及张量的计算提供了基础，张量是部分定义的计算对象，最后会产生一个值。

TensorFlow 特别适用于诸如语音和图像识别、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：

• 将神经机器学习中的错误减少 50% 至 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，它是一种免费和开源的 Python 库，用于高级计算。与 TensorFlow 类似，SciPy 拥有数百名贡献者的庞大和活跃的社区。SciPy 特别适用于科学和技术计算，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，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：

• 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 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。该库包含了自己的强大的数据结构，用于处理数字表格和时间序列分析。

Pandas 库的两个主要特性是其 Series 和 DataFrames，它们是快速高效的数据管理和探索方式。这些代表数据并以不同方式操作数据。

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 是一种可以无缝地用于大型多维数组和矩阵处理的 Python 库。它使用了一组高级数学函数，使其特别适用于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，并通过提供高效操作的多维数组和函数来解决缓慢的问题。它通常用于数据分析、创建强大的 N 维数组以及为其他库如 SciPy 和 scikit-learn 提供基础。

以下是 NumPy 在数据科学中的主要特性：

• 用于数值例程的快速预编译函数
• 支持面向对象方法
• 针对更高效计算的数组导向方法
• 数据清理和操作

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。它生成图表和图形，可以用于数据可视化，以及用于将图表嵌入应用程序的面向对象 API。

Matplotlib 是数据科学中最受欢迎的选择之一，具有多种应用。它可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见解，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 是另一个优秀的 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 无缝集成。

Scikit-learn 包括梯度提升、DBSCAN、随机森林、分类、回归、聚类方法和支持向量机。

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过多涉足 TensorFlow 的人的最佳选择。

该开源库为您提供了构建模型、分析数据集和可视化图表所需的所有工具，并且包含可以直接导入和加载的预标记数据集。Keras 库是模块化的、可扩展的和灵活的，使其成为初学者的用户友好选项。另外，它还提供了最广泛的数据类型范围。

Keras 经常被用于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。快速且开源的 web 爬虫 Python 框架经常用于 XPath 选择器的帮助下从网页中提取数据。

该库具有广泛的应用，包括用于构建可以从 web 检索结构化数据的爬行程序。它还用于从 API 收集数据，并允许用户编写通用代码以构建和扩展大型爬行程序。

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 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，它是又一个顶级的 Python 数据科学库。该基于 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。

由 Facebook 的 AI 研究团队于 2016 年创建，PyTorch 的最佳特性包括其执行速度快，即使处理重型图形也能实现这一点。它具有高度的灵活性，可以在简化的处理器或 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
• 统计分布和运算

10. BeautifulSoup

我们 10 个最佳 Python 数据科学库列表的最后一个是 BeautifulSoup，它最常用于 web 爬行和数据抓取。使用 BeautifulSoup，用户可以在没有适当的 CSV 或 API 的情况下收集网站上可用的数据。同时，该 Python 库有助于抓取数据并将其排列成所需的格式。

BeautifulSoup 还拥有一个成熟的社区用于支持和全面文档，使其易于学习。

以下是 BeautifulSoup 在数据科学中的主要特性：

• 社区支持
• web 爬行和数据抓取
• 易于使用
• 无需适当的 CSV 或 API 即可收集数据