你对那些作用于数据科学的Python库了 [复制链接]

Python编程语言正在帮助开发人员创建独立的PC游戏，手机和其他类似的企业应用程序。Python拥有超过1个，37,个库，这些库可以通过多种方式提供帮助。在这个以数据为中心的世界中，大多数消费者在购买过程中都需要相关信息。两家公司还需要数据科学家，以通过处理大数据来获得深刻的见解。

此信息将指导数据科学家，同时就简化业务运营和其他一些需要有效信息以获取宝贵信息的相关任务做出重要决策。因此，随着对数据科学家的需求的增加，初学者和专业人士正在寻求获得资源来学习这种分析和表示数据的技巧。在线提供了一些认证计划，这些计划可能会对培训有所帮助。您还可以在线找到博客，视频和其他资源。

让我们看一些对您有帮助的Python数据科学库。

1.NumPy：

NumPy是了解数据处理相关技术的数据科学家和开发人员的首选。这是一个Python软件包，可用于执行科学计算。通过使用NumPy，您可以利用基于集成工具的n维数组对象，C，C++，FORTRAN程序，用于困难的数学运算的函数（例如，傅立叶变换，线性代数和随机数）。因此，您可以通过选择各种要执行的操作来有效地集成数据库。

NumPy被安装在TensorFlow和其他此类机器学习平台下，从而在内部增强了其运行能力。由于这是一个数组接口，因此将允许使用多个选项来重塑大型数据集。

NumPy可用于处理图像，声波表示和其他二进制操作。如果您刚刚进入数据科学和机器学习领域，则必须对NumPy有很好的了解，以便处理现实世界的数据集。

2.Theano：

另一个有用的Python库是Theano，它可以帮助数据科学家创建与计算操作相关的大型多维数组。这类似于TensorFlow;但是，唯一的区别是效率不是很高。它涉及适应并行和分布式计算相关任务。通过使用它，您可以优化，评估或表达启用数据的数学运算。

由于其基于GPU的基础架构，该库具有比CPU更快的方式处理操作的能力。该库适合进行稳定性和速度优化，并为您提供预期的结果。为了更快地进行评估，使用的C代码生成器是动态的，并且在数据科学家中非常受欢迎。他们可以在此处进行单元测试以识别模型中的缺陷。

3.Keras：

Keras是功能最强大的Python库之一，它允许更高级别的神经网络API进行集成。这些API将在TensorFlow，CNTK和Theano的顶部执行。Keras的开发旨在减少艰巨研究中面临的挑战，从而使它们能够更快地进行计算。对于使用深度学习库进行工作的人来说，Keras将是他们的最佳选择。Keras允许更快的原型制作，并独立支持循环和复杂的网络。它还允许在CPU和GPU上进行各种混合和执行。

Keras为您提供了一个用户友好的环境，从而通过使用简单的API减少了认知负荷所需的工作量，从而提供了必要的结果。由于Keras的模块化性质，您可以使用一系列来自优化器，神经层和激活函数等的模块来准备较新的模型。Keras是一个开源库，是用Python编写的。对于难以添加新模型的数据科学家来说，这是一个特别好的选择，因为他们可能会轻松添加新模块作为函数和类。

4.PyTorch：

它是可供数据科学家和研究人员使用的最大的机器学习库之一。该库可帮助他们进行动态计算图设计；通过GPU和其他复杂任务加速了快速张量计算。对于神经网络算法，PyTorchAPI将发挥有效作用。

这个前端平台易于使用，并允许过渡到图形模式进行优化。为了在异步集体操作中获得准确的结果并建立对等通信，该库向其用户提供了本机支持。通过使用ONNX（开放神经网络交换），您可以导出模型以利用可视化工具，运行时间，平台和许多其他资源。PyTorch最重要的部分是它启用了基于云的环境分批处理，可轻松扩展用于部署测试的资源。

PyTorch的开发理念与另一个称为Torch的机器学习库类似。在过去的几年中，由于以数据为中心的需求不断增长，Python已逐渐在数据科学家中变得越来越流行。

5.SciPy：

这是研究人员，数据科学家和开发人员都使用的Python数据科学库。但是，请勿将SciPy堆栈与该库混淆。SciPy为您提供了优化，积分，统计和线性代数程序包。SciPy基于NumPy概念，用于处理困难的数学问题。SciPy提供了可用于集成和优化的数值例程。SciPy将继承一系列子模块供您选择。如果您最近开始从事数据科学事业，SciPy将对指导您完成整个数值计算非常有帮助。

到目前为止，我们已经看到了Python编程如何帮助数据科学家分析和处理大型和非结构化数据集。在此过程中，还可以使用Scikit-Learn，TensorFlow和Eli5等其他库来提供帮助。

6.PANDAS：

Python数据分析库称为PANDAS。它是Python中的一个开放源代码库，用于利用分析工具和高性能数据结构。PANDAS是在NumPy软件包上开发的，其主要数据结构是DataFrame。通过使用DataFrame，您可以通过对行和列进行操作来管理和存储表中的数据。

方括号表示法之类的方法减少了诸如方括号表示法之类的数据分析任务中涉及的个人工作量。在这种情况下，您将拥有用于访问内存数据结构中的数据并执行读取和写入任务的工具，即使它们具有多种格式，例如SQL，CSV，Excel或HDFS等。

7.PyBrain：

这是一个功能强大的模块化机器学习库，可在Python中使用。PyBrain的长形式类似于基于Python的增强学习人工人工智能和神经网络库。对于入门级数据科学家而言，这为高级研究提供了灵活的算法和模块。它具有一系列可用于进化，有监督和无监督学习以及神经网络的算法。对于现实生活中的任务，PyBrain已经成为一种出色的工具，并且它是通过内核中的神经网络开发的。

8.SciKit-Learn：

这是用于数据分析和与数据挖掘相关的任务的简单工具。它已获得BSD的许可，并且是一种开源工具。任何人都可以在不同的上下文中重用或访问它。SciKit是在NumPy，Matplottlib和SciPy之上开发的。该工具用于回归，分类，聚类或管理邮件，图像识别，客户细分等。SciKit-Learn允许减少尺寸，进行预处理和模型选择。

9.Matplotlib：

这个Python库用于2D绘图，并且在数据科学家中非常流行，因为它们在各个平台上设计了多种格式的不同图形。它可以轻松地用于Python代码，Jupyter笔记本或IPythonShell应用程序服务器中。通过使用Matplotlib，您将能够制作直方图，条形图，图和散点图等。

10.TensorFlow：

TensorFlow是Google设计的一个开源库，用于通过使用授权的ML算法来计算数据不足的图形。该图书馆被指定为满足对神经网络工作培训的高要求。TensorFlow不仅限于Google评估者进行的科学计算。它广泛用于流行的实际应用中。由于具有灵活的高性能架构，您可以轻松地将其部署到所有GPU，CPU或TPU，并且可以为边缘设备执行PC服务器群集。

11.Seaborn：

它设计用于可视化复杂的统计模型。Seaborn具有提供准确的图形（如热图）的潜力。Seaborn是基于Matplotlib概念开发的，因此，它高度依赖于此。使用该库，甚至可以看到很小的数据分布，这就是该库在开发人员和数据科学家中越来越受欢迎的原因。

12.Bokeh：

它是用于交互式绘图设计的更具可视化目的的库之一。与上述库类似，该库也是在Matplotlib上开发的。由于使用了数据驱动的组件（例如D3.js），因此该库可以在您的Web浏览器中呈现交互式设计。

13.Plotly：

现在，让我们看一下Plotly的描述，它恰好是数据科学家使用的最流行的基于Web的框架之一。该工具箱通过使用范围来提供可视化模型的设计。InterInteractive图形可通过主站点plot.ly轻松地与众多坚固的附件一起使用。为了在工作模型中利用Plotly，您将必须正确设置可用的API密钥。图形在服务器端进行处理，一旦成功执行，它们将开始出现在浏览器屏幕上。

14.NLTK：

NLTK的长形式是自然语言工具包。顾名思义，该库可用于完成自然语言处理任务。最初，它是为了促进教学模型以及其他支持NLP的研究而创建的，例如AI和语言模型中使用的认知理论。它一直是该领域的成功资源，并推动了人工智能的现实世界创新。通过使用NLTK，您可以执行诸如词干，文本标记，回归，语料库树创建，语义推理，命名实体识别，标记化，分类以及一系列其他与AI相关的困难任务的操作。现在，具有挑战性的工作将需要庞大的构建块，例如语义分析，摘要和自动化。但是，这项工作变得更加容易，并且可以通过使用NLTK轻松完成。

15.Gensim：

它是基于Python的开放源代码库，允许使用已实现的一系列工具来进行主题建模和空间矢量计算。与大型测试兼容，可实现高效的操作和内存处理。它利用SciPy和NumPy模块来提供对环境的简单而有效的处理。Gensim利用非结构化数字文本，并通过内置算法（例如word2vec，潜在狄利克雷分配（LDA），分层狄利克雷进程（HDP）和潜在语义分析（LSA））对其进行处理。

16.Scrapy：

Scrapy也被称为蜘蛛机器人。Scrapy是一个数据科学图书馆，负责对程序进行爬网并从Web应用程序中检索结构化数据。Scrapy是Python编写的开源库。这恰好是一个完整的框架，有可能通过API收集数据并充当爬网程序。您可以使用Scrapy编写代码，重新利用通用程序，并为应用程序开发可伸缩的搜寻器。它是在包含爬虫指令的Spider类中创建的。

17.Statsmodels：

Statsmodels是另一个Python库，它负责通过使用多种方法执行断言和统计分析来提供探索模块。它使用了健壮的线性模型，时间序列，分析模型，回归技术和离散选择模型，从而使其在相似的数据科学库中占据重要地位。它带有用于统计分析的绘图功能，可在处理大型统计数据集时实现高性能。

18.Kivy：

这是另一个开源Python库，提供了自然的用户界面，可以通过Linux，Windows或Android轻松访问。该开放源代码库是由MIT许可的，对于构建移动应用程序以及多点触控应用程序非常有帮助。最初，该库是针对KivyiOS开发的，并具有图形库等功能。通过键盘，鼠标和一系列小部件为硬件提供了广泛的支持。您也可以使用Kivy通过将其用作中间语言来创建自定义窗口小部件。

19.PyQt：

另一个可用作跨平台GUI的Python绑定工具包是PyQt。PyQt被实现为Python插件。它是根据通用公共许可证（GNU）许可的免费应用程序。它带有大约个类和超过6个功能，以使用户体验更简单。PyQt具有访问SQL数据库的类，活动的X控制器类，XML解析器，SVG支持以及其他用于减少用户挑战的有用资源。

20.OpenCV：

该库旨在推动实时计算应用程序开发的增长。该库是由Intel创建的，并且该开源平台已获得BSD的许可。任何人都可以免费使用。OpenCV带有2D和3D功能工具包，移动机器人，手势识别，SFM，朴素贝叶斯分类器，梯度增强树，AR增强，运动跟踪，分割，面部识别和对象识别算法。尽管OpenCV是使用C++编写的，但它将提供与Python，Octave和Java的绑定。

好了，本文到此结束。如果对编程、计算机、程序员方面感兴趣的话，欢迎私信联系我，随时交流！点个