Python有許多吸引力，如效率，代碼可讀性和速度，使其成為數(shù)據(jù)科學愛好者的首選編程語言。Python通常是希望升級其應用程序功能的數(shù)據(jù)科學家和機器學習專家的首選。

由于其廣泛的用途，Python擁有大量的庫，使數(shù)據(jù)科學家可以更輕松地完成復雜的任務，而無需很多編寫代碼的麻煩。以下是數(shù)據(jù)科學的前3個Python庫。

1. NumPy

NumPy(Numerical Python的縮寫)是配備有用資源的頂級庫之一，可幫助數(shù)據(jù)科學家將Python轉(zhuǎn)變?yōu)閺姶蟮目茖W分析和建模工具。流行的開源庫可以在BSD許可下使用。它是用于在科學計算中執(zhí)行任務的基礎Python庫。NumPy是一個更大的基于Python的開源工具生態(tài)系統(tǒng)的一部分，稱為SciPy。

他的庫為Python提供了大量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以毫不費力地執(zhí)行多維數(shù)組和矩陣計算。除了用于求解線性代數(shù)方程和其他數(shù)學計算外，NumPy還可用作不同類型通用數(shù)據(jù)的通用多維容器。

此外，它與其他編程語言(如C / C ++和Fortran)完美集成。NumPy庫的多功能性使其能夠輕松快速地與各種數(shù)據(jù)庫和工具結(jié)合使用。

2. Pandas

Pandas是另一個很棒的庫，可以增強你的數(shù)據(jù)科學Python技能。與NumPy一樣，它屬于SciPy開源軟件系列，可在BSD免費軟件許可下使用。

Pandas提供多功能和強大的工具，用于整理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和執(zhí)行大量數(shù)據(jù)分析。該庫適用于不完整，非結(jié)構(gòu)化和無序的實際數(shù)據(jù)，并附帶用于整形，聚合，分析和可視化數(shù)據(jù)集的工具。

此庫中有三種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

• Series：單維，均勻陣列
• DataFrame：具有異構(gòu)類型列的二維
• Panel：三維，大小可變陣列

3. Matplotlib

Matplotlib也是SciPy核心軟件包的一部分，并在BSD許可下提供。它是一個流行的Python科學庫，用于生成簡單而強大的可視化。你可以使用Python框架進行數(shù)據(jù)科學生成創(chuàng)意圖形，圖表，直方圖以及其他形狀和圖形，而無需擔心編寫多行代碼。

結(jié)語：

Python編程語言在數(shù)據(jù)處理和準備方面做得很好，但對于復雜的科學數(shù)據(jù)分析和建模卻不那么重要。用于數(shù)據(jù)科學的頂級Python框架有助于填補這一空白，允許你執(zhí)行復雜的數(shù)學計算并創(chuàng)建能夠理解數(shù)據(jù)的復雜模型。