在本文中，我們介紹了2020年很有用的Python庫(kù)，用于數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)庫(kù)，部署和數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域。

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1.開(kāi)源Pandas庫(kù)

它是Python中數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的很受歡迎選擇之一。如果您打算從事數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)并使用Python，那么此非常重要的工具值得學(xué)習(xí)。

Pandas提供了高性能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使數(shù)據(jù)處理變得輕松，快速和直觀。圖書(shū)館的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(系列(一維)和DataFrame(二維))在金融，統(tǒng)計(jì)計(jì)算，社會(huì)科學(xué)和工程學(xué)中經(jīng)常使用。

Pandas提供哪些特殊功能?

• 促進(jìn)數(shù)據(jù)的清理，轉(zhuǎn)換和分析。
• 從各種文件格式導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
• 輕松克服丟失的數(shù)據(jù)。
• 在數(shù)據(jù)框中刪除和插入數(shù)據(jù)列。
• 靈活的分組依據(jù)功能。
• 輕松將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為其他結(jié)構(gòu)。
• 基于智能標(biāo)簽的切片，索引和子集。
• 直觀地合并，聯(lián)接，重塑和旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)集。

Pandas可與其他庫(kù)(例如NumPy，SciPy和Matplotlib)結(jié)合使用。在其 官方網(wǎng)站 上了解有關(guān)熊貓的更多信息。

2. NumPy

NumPy是另一個(gè)有用的Python庫(kù)，它是科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)。這是一個(gè)為高效數(shù)值計(jì)算而設(shè)計(jì)的開(kāi)源工具。NumPy提供了高性能的多維數(shù)組和矩陣以及用于對(duì)其進(jìn)行操作的工具。它還包含用于線性代數(shù)，傅立葉變換和隨機(jī)數(shù)的有用函數(shù)。

NumPy與各種數(shù)據(jù)庫(kù)集成。要了解有關(guān)此庫(kù)的更多信息，請(qǐng)參見(jiàn) NumPy官方網(wǎng)站 。

3.SciPy

SciPy是一個(gè)專為科學(xué)計(jì)算而設(shè)計(jì)的開(kāi)源庫(kù)。它包含促進(jìn)線性代數(shù)，積分，圖像處理和優(yōu)化的功能。對(duì)于需要一些數(shù)字操作的各種科學(xué)，數(shù)學(xué)和工程任務(wù)，它是一個(gè)很好的工具。

SciPy依賴于NumPy。在 SciPy官方網(wǎng)站 上找到更多 信息 。

4.Matplotlib

Matplotlib是比較流行的用于數(shù)據(jù)可視化的開(kāi)源庫(kù)。只需幾行代碼，它就可以生成多種類型的圖-包括條形圖，散點(diǎn)圖和直方圖。

該庫(kù)還提供了用于將圖嵌入到應(yīng)用程序中的API。Matplotlib允許程序員可視化大量數(shù)據(jù)并以各種格式生成高質(zhì)量圖像。有關(guān)Matplotlib的更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn) 官方網(wǎng)站 。

5.Pygal

Pygal設(shè)計(jì)用于創(chuàng)建矢量圖形，主要是在網(wǎng)站上。它允許用戶以相當(dāng)簡(jiǎn)單的方式制作有吸引力的交互式圖表。它專門用于創(chuàng)建可縮放矢量圖形(SVG)，該圖形與flask或Django等Python框架很好地集成在一起。Pygal還允許您使用CairoSVG轉(zhuǎn)換器將文件保存為PNG格式。

查看 Pygal的官方網(wǎng)站 以了解更多信息。

6. Seaborn

Seaborn是一個(gè)專為數(shù)據(jù)可視化而設(shè)計(jì)的開(kāi)源庫(kù)。該庫(kù)基于Matplotlib，但它為用戶提供了一種更簡(jiǎn)單的方法來(lái)創(chuàng)建復(fù)雜的圖。Seaborn具有許多內(nèi)置樣式，這意味著您可以快速更改圖表的外觀。(它還與Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)很好地集成在一起。)Seaborn提供線性回歸模型的自動(dòng)估計(jì)和繪圖。

在此處 了解有關(guān)Seaborn的更多信息。

7.Scrapy

Scrapy是一個(gè)開(kāi)放源代碼Python框架，旨在用于爬網(wǎng)網(wǎng)站和提取其數(shù)據(jù)。使用Scrapy，這些任務(wù)既簡(jiǎn)單又快速。在此框架中插入新功能也很容易。由于具有這種靈活性，Scrapy還可以用于數(shù)據(jù)挖掘，自動(dòng)測(cè)試和信息處理。

訪問(wèn) Scrapy.org 了解更多信息。

8.Flask

Flask是另一個(gè)非常流行的Python框架。它用于部署數(shù)據(jù)科學(xué)模型。這個(gè)開(kāi)源工具輕巧，旨在輕松快速地部署復(fù)雜的應(yīng)用程序。由于它是一個(gè)微框架，因此不需要特定的庫(kù)或工具。您可以通過(guò)其許多擴(kuò)展來(lái)添加更多功能。

您可以在其 官方網(wǎng)站 上找到有關(guān)Flask的更多信息。

9.SQLAlchemy

SQLAlchemy是開(kāi)源的，也是最有用的Python庫(kù)之一。它提供了一個(gè)對(duì)象關(guān)系映射器，允許將類映射到數(shù)據(jù)庫(kù)。使用SQLAlchemy，您可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行高效，高性能的工作，并自動(dòng)執(zhí)行冗余任務(wù)。有一個(gè)原因使SQLAlchemy成為Python開(kāi)發(fā)人員中流行的對(duì)象關(guān)系映射工具。

要了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn) SQLAlchemy官方網(wǎng)站 。

10.TensorFlow

另一個(gè)最有用的Python庫(kù)是TensorFlow。它是開(kāi)源的，專為數(shù)據(jù)流，機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目而設(shè)計(jì)。它幫助開(kāi)發(fā)人員輕松，快速地構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，并為構(gòu)建和訓(xùn)練模型提供了非常直觀的高級(jí)API。您可以在云，瀏覽器或設(shè)備中部署模型。TensorFlow的簡(jiǎn)單靈活的體系結(jié)構(gòu)使其成為研究人員的理想工具，因?yàn)樗寡芯咳藛T可以快速地將其從構(gòu)想轉(zhuǎn)換為代碼再進(jìn)行發(fā)布。TensorFlow改進(jìn)了預(yù)處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建，訓(xùn)練和評(píng)估模型準(zhǔn)確性的工作流程。

11.PyTorch

PyTorch是用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的流行開(kāi)源框架。這是構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好工具。它優(yōu)化了使用CPU和GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的張量，并且還加快了從研究到原型制作到生產(chǎn)部署的過(guò)程。

在 官方網(wǎng)站 上了解有關(guān)PyTorch的更多信息。

12.Scikit-learn

Scikit-learn是面向機(jī)器學(xué)習(xí)新手和專業(yè)人士的優(yōu)秀開(kāi)源庫(kù)。它支持支持向量機(jī)，KNN映射，KNN分類器和回歸算法。它是用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)建模，分類和聚類的有效工具。對(duì)于小型項(xiàng)目，這也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。在 Scikit-Learn.org上 了解更多信息。

13.Keras

Keras是另一個(gè)很受歡迎的Python庫(kù)。這個(gè)開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)庫(kù)允許用戶快速構(gòu)建原型并創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目。它還包括用于歸一化，優(yōu)化器和激活層的算法。這個(gè)用戶友好的可擴(kuò)展工具使深度學(xué)習(xí)模型的開(kāi)發(fā)更加容易。對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，它也是一個(gè)很好的有用工具，可以在CPU和GPU上無(wú)縫運(yùn)行。