Python 近幾年在數(shù)據(jù)科學行業(yè)獲得了人們的極大青睞，各種資源也層出不窮。數(shù)據(jù)科學解決方案公司 ActiveWizards 近日根據(jù)他們自己的應用開發(fā)經(jīng)驗，總結了數(shù)據(jù)科學家和工程師將在 2017 年最常使用的 Python 庫。

核心庫

1)NumPy

地址：http://www.numpy.org

當使用 Python 開始處理科學任務時，不可避免地需要求助 Python 的 SciPy Stack，它是專門為 Python 中的科學計算而設計的軟件的集合(不要與 SciPy 混淆，它只是這個 stack 的一部分，以及圍繞這個 stack 的社區(qū))。這個 stack 相當龐大，其中有十幾個庫，所以我們想聚焦在核心包上(特別是最重要的)。

NumPy(代表 Numerical Python)是構建科學計算 stack 的最基礎的包。它為 Python 中的 n 維數(shù)組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫還提供了 NumPy 數(shù)組類型的數(shù)學運算向量化，可以提升性能，從而加快執(zhí)行速度。

2)SciPy

地址：https://www.scipy.orghttps://www.scipy.org

SciPy 是一個工程和科學軟件庫。除此以外，你還要了解 SciPy Stack 和 SciPy 庫之間的區(qū)別。SciPy 包含線性代數(shù)、優(yōu)化、集成和統(tǒng)計的模塊。SciPy 庫的主要功能建立在 NumPy 的基礎之上，因此它的數(shù)組大量使用了 NumPy。它通過其特定的子模塊提供高效的數(shù)值例程操作，比如數(shù)值積分、優(yōu)化和許多其他例程。SciPy 的所有子模塊中的函數(shù)都有詳細的文檔，這也是一個優(yōu)勢。

3)Pandas

地址：http://pandas.pydata.org

Pandas 是一個 Python 包，旨在通過「標記(labeled)」和「關系(relational)」數(shù)據(jù)進行工作，簡單直觀。Pandas 是 data wrangling 的***工具。它設計用于快速簡單的數(shù)據(jù)操作、聚合和可視化。庫中有兩個主要的數(shù)據(jù)結構：

例如，當你要從這兩種類型的結構中接收到一個新的「Dataframe」類型的數(shù)據(jù)時，你將通過傳遞一個「Series」來將一行添加到「Dataframe」中來接收這樣的 Dataframe：

這里只是一小撮你可以用 Pandas 做的事情：

• 輕松刪除并添加「Dataframe」中的列
• 將數(shù)據(jù)結構轉換為「Dataframe」對象
• 處理丟失數(shù)據(jù)，表示為 NaN(Not a Number)
• 功能強大的分組

可視化

4)Matplotlib

地址：https://matplotlib.org

Matplotlib 是另一個 SciPy Stack 核心軟件包和另一個 Python 庫，專為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定制。它是一個***的軟件，使得 Python(在 NumPy、SciPy 和 Pandas 的幫助下)成為 MatLab 或 Mathematica 等科學工具的顯著競爭對手。然而，這個庫比較底層，這意味著你需要編寫更多的代碼才能達到高級的可視化效果，通常會比使用更高級工具付出更多努力，但總的來說值得一試。花一點力氣，你就可以做到任何可視化：

• 線圖
• 散點圖
• 條形圖和直方圖
• 餅狀圖
• 莖圖
• 輪廓圖
• 場圖
• 頻譜圖

還有使用 Matplotlib 創(chuàng)建標簽、網(wǎng)格、圖例和許多其他格式化實體的功能。基本上，一切都是可定制的。

該庫支持不同的平臺，并可使用不同的 GUI 工具套件來描述所得到的可視化。許多不同的 IDE(如 IPython)都支持 Matplotlib 的功能。

還有一些額外的庫可以使可視化變得更加容易。

5)Seaborn

地址：https://seaborn.pydata.org

Seaborn 主要關注統(tǒng)計模型的可視化;這種可視化包括熱度圖(heat map)，可以總結數(shù)據(jù)但也描繪總體分布。Seaborn 基于 Matplotlib，并高度依賴于它。

6)Bokeh

地址：http://bokeh.pydata.org

Bokeh 也是一個很好的可視化庫，其目的是交互式可視化。與之前的庫相反，這個庫獨立于 Matplotlib。正如我們已經(jīng)提到的那樣，Bokeh 的重點是交互性，它通過現(xiàn)代瀏覽器以數(shù)據(jù)驅動文檔(D3.js)的風格呈現(xiàn)。

7)Plotly

地址：https://plot.ly

***談談 Plotly。它是一個基于 Web 的工具箱，用于構建可視化，將 API 呈現(xiàn)給某些編程語言(其中包括 Python)。在 plot.ly 網(wǎng)站上有一些強大的、開箱即用的圖形。為了使用 Plotly，你需要設置你的 API 密鑰。圖形處理會放在服務器端，并在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布，但也有一種方法可以避免這么做。

機器學習

8)SciKit-Learn

地址：http://scikit-learn.orghttp://scikit-learn.org

Scikits 是 SciPy Stack 的附加軟件包，專為特定功能(如圖像處理和輔助機器學習)而設計。在后者方面，其中最突出的一個是 scikit-learn。該軟件包構建于 SciPy 之上，并大量使用其數(shù)學操作。

scikit-learn 有一個簡潔和一致的接口，可利用常見的機器學習算法，讓我們可以簡單地在生產中應用機器學習。該庫結合了質量很好的代碼和良好的文檔，易于使用且有著非常高的性能，是使用 Python 進行機器學習的實際上的行業(yè)標準。

深度學習：Keras / TensorFlow / Theano

在深度學習方面，Python 中最突出和最方便的庫之一是 Keras，它可以在 TensorFlow 或者 Theano 之上運行。讓我們來看一下它們的一些細節(jié)。

9)Theano

地址：https://github.com/Theano

首先，讓我們談談 Theano。Theano 是一個 Python 包，它定義了與 NumPy 類似的多維數(shù)組，以及數(shù)學運算和表達式。該庫是經(jīng)過編譯的，使其在所有架構上能夠高效運行。這個庫最初由蒙特利爾大學機器學習組開發(fā)，主要是為了滿足機器學習的需求。

要注意的是，Theano 與 NumPy 在底層的操作上緊密集成。該庫還優(yōu)化了 GPU 和 CPU 的使用，使數(shù)據(jù)密集型計算的性能更快。

效率和穩(wěn)定性調整允許更精確的結果，即使是非常小的值也可以，例如，即使 x 很小，log(1+x) 也能得到很好的結果。

10)TensorFlow

地址：https://www.tensorflow.org

TensorFlow 來自 Google 的開發(fā)人員，它是用于數(shù)據(jù)流圖計算的開源庫，專門為機器學習設計。它是為滿足 Google 對訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的高要求而設計的，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習系統(tǒng) DistBelief 的繼任者。然而，TensorFlow 并不是谷歌的科學專用的——它也足以支持許多真實世界的應用。

TensorFlow 的關鍵特征是其多層節(jié)點系統(tǒng)，可以在大型數(shù)據(jù)集上快速訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡。這為 Google 的語音識別和圖像識別提供了支持。

11)Keras

地址：https://keras.io

***，我們來看看 Keras。它是一個使用高層接口構建神經(jīng)網(wǎng)絡的開源庫，它是用 Python 編寫的。它簡單易懂，具有高級可擴展性。它使用 Theano 或 TensorFlow 作為后端，但 Microsoft 現(xiàn)在已將 CNTK(Microsoft 的認知工具包)集成為新的后端。

其簡約的設計旨在通過建立緊湊型系統(tǒng)進行快速和容易的實驗。

Keras 極其容易上手，而且可以進行快速的原型設計。它完全使用 Python 編寫的，所以本質上很高層。它是高度模塊化和可擴展的。盡管它簡單易用且面向高層，但 Keras 也非常深度和強大，足以用于嚴肅的建模。

Keras 的一般思想是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的層，然后圍繞層構建一切。數(shù)據(jù)以張量的形式進行準備，***層負責輸入張量，***一層用于輸出。模型構建于兩者之間。

自然語言處理

12)NLTK

地址：http://www.nltk.org

這套庫的名稱是 Natural Language Toolkit(自然語言工具包)，顧名思義，它可用于符號和統(tǒng)計自然語言處理的常見任務。NLTK 旨在促進 NLP 及相關領域(語言學、認知科學和人工智能等)的教學和研究，目前正被重點關注。

NLTK 允許許多操作，例如文本標記、分類和 tokenizing、命名實體識別、建立語語料庫樹(揭示句子間和句子內的依存性)、詞干提取、語義推理。所有的構建塊都可以為不同的任務構建復雜的研究系統(tǒng)，例如情緒分析、自動摘要。

13)Gensim

地址：http://radimrehurek.com/gensim

這是一個用于 Python 的開源庫，實現(xiàn)了用于向量空間建模和主題建模的工具。這個庫為大文本進行了有效的設計，而不僅僅可以處理內存中內容。其通過廣泛使用 NumPy 數(shù)據(jù)結構和 SciPy 操作而實現(xiàn)了效率。它既高效又易于使用。

Gensim 的目標是可以應用原始的和非結構化的數(shù)字文本。Gensim 實現(xiàn)了諸如分層 Dirichlet 進程(HDP)、潛在語義分析(LSA)和潛在 Dirichlet 分配(LDA)等算法，還有 tf-idf、隨機投影、word2vec 和 document2vec，以便于檢查一組文檔(通常稱為語料庫)中文本的重復模式。所有這些算法是無監(jiān)督的——不需要任何參數(shù)，唯一的輸入是語料庫。

數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計

14)Scrapy

地址：https://scrapy.org

Scrapy 是用于從網(wǎng)絡檢索結構化數(shù)據(jù)(如聯(lián)系人信息或 URL)的爬蟲程序(也稱為 spider bots)的庫。它是開源的，用 Python 編寫。它最初是為 scraping 設計的，正如其名字所示的那樣，但它現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展成了一個完整的框架，可以從 API 收集數(shù)據(jù)，也可以用作通用的爬蟲。

該庫在接口設計上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原則——提醒用戶編寫通用的可復用的代碼，因此可以用來開發(fā)和擴展大型爬蟲。

Scrapy 的架構圍繞 Spider 類構建，該類包含了一套爬蟲所遵循的指令。

15)Statsmodels

地址：http://www.statsmodels.org

statsmodels 是一個用于 Python 的庫，正如你可能從名稱中猜出的那樣，其讓用戶能夠通過使用各種統(tǒng)計模型估計方法以及執(zhí)行統(tǒng)計斷言和分析來進行數(shù)據(jù)探索。

許多有用的特征是描述性的，并可通過使用線性回歸模型、廣義線性模型、離散選擇模型、穩(wěn)健的線性模型、時序分析模型、各種估計器進行統(tǒng)計。

該庫還提供了廣泛的繪圖函數(shù)，專門用于統(tǒng)計分析和調整使用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的良好性能。

結論

這個列表中的庫被很多數(shù)據(jù)科學家和工程師認為是最***的，了解和熟悉它們是很有價值的。這里有這些庫在 GitHub 上活動的詳細統(tǒng)計：

當然，這并不是一份完全詳盡的列表，還有其它很多值得關注的庫、工具包和框架。比如說用于特定任務的 SciKit 包，其中包括用于圖像的 SciKit-Image。如果你也有好想法，不妨與我們分享。