今年將大放異彩的數(shù)據(jù)科學庫。

Python被認為是初學者最容易學習的語言。不僅如此，Python還因為它擁有的動態(tài)應用程序集而受歡迎。隨著在人工智能、機器學習、web開發(fā)和桌面應用程序開發(fā)等領域的廣泛使用，Python在數(shù)據(jù)分析市場上占據(jù)了壟斷地位。

考慮到Python廣泛的普及和認可，那么它具有歸因于數(shù)據(jù)科學的豐富庫也就不足為奇了?？茖W庫是Python的代名詞! 您只要給它起個名字，就有幾乎所有囊括了所有。

考慮到目前的市場趨勢，數(shù)據(jù)科學是最受歡迎的職業(yè)選擇之一。如果研究數(shù)據(jù)并從中得出有用的結論讓你著迷，那么這就是津津樂道的事情了!Python作為最流行的編程語言之一，擁有豐富的數(shù)據(jù)科學庫集。Python主要用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理和建模、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)提取。因此，我們列出了數(shù)據(jù)科學中使用的10個最流行的Python庫。獻給所有的數(shù)據(jù)愛好者和數(shù)據(jù)科學家，我們希望這篇清單體文章能為你帶來價值!

往前看，前10名的數(shù)據(jù)科學庫是：

NumPy

NumPy是一個主要用于數(shù)據(jù)分析、科學計算和數(shù)據(jù)科學的Python庫。NumPy主要支持多維數(shù)組和矩陣。它是Python中最基礎的數(shù)據(jù)科學庫之一。在內(nèi)部，Tensorflow和許多其他Python庫也使用NumPy對張量執(zhí)行操作。NumPy更像是一個通用的Python包。

Pandas

Pandas是另一個Python庫，最適合于整理和合并數(shù)據(jù)。 Pandas主要用于輕松快速地進行數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)可視化。 Pandas用于從CSV文件創(chuàng)建數(shù)據(jù)框(Python對象)。

Matplotlib

Matplolib是另一個用于數(shù)據(jù)可視化的有用Python庫。描述性分析和可視化數(shù)據(jù)對任何組織都是非常重要的。Matplotlib提供了各種方法來有效地可視化數(shù)據(jù)。Matplotlib允許您快速制作線形圖、餅狀圖、直方圖和其他專業(yè)級圖形。使用Matplotlib，可以定制圖形的每個方面。Matplotlib具有縮放、規(guī)劃和以圖形格式保存圖形等交互式功能。

Scikit-Learn

Scikit-Learn是經(jīng)典ML算法中最動態(tài)、最廣泛的機器學習庫之一。它構建在兩個基本的Python庫之上，即NumPy和SciPy。Scikit-Learn為大多數(shù)監(jiān)督和非監(jiān)督學習算法提供了支持。這個庫還可以用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析，這使得它成為學習ML的初學者的一個很好的工具。

Scikit-learn是一個免費的機器學習庫，歸功于Python。包括分類、回歸、聚類等算法，以及支持向量機、梯度增強、隨機森林、k-means等。

Tensorflow

根據(jù)維基百科，TensorFlow是一種免費和開放源碼的編程構造，通常被稱為數(shù)據(jù)流和可微分編程的庫，可用于廣泛的任務。它是一個用于機器學習應用的庫，如神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯和遺傳算法。

Keras

Keras是Python的一個重要機器學習庫。它是一個高級的神經(jīng)網(wǎng)絡API，有可能運行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。它可以在CPU和GPU上平穩(wěn)運行。Keras使ML初學者可以毫不費力地構建、設計和構建神經(jīng)網(wǎng)絡。簡易和快速的原型是Keras的一個強大的特色。

Keras是一個深度學習庫，它包含了其他庫(如Tensorflow、Theano或CNTK)的功能。用Python編寫的。因為它運行在Tensorflow之上。，Keras比scikiti -learn和PyTorch等競爭對手更有優(yōu)勢。

Scrapy

Scrapy是一個Python框架，廣泛用于Web抓取。 Scrapy被廣泛用于提取，存儲和處理大量Web數(shù)據(jù)。 Scrapy使我們能夠輕松處理大量數(shù)據(jù)。

Scrapy的一些主要應用包括web抓取、數(shù)據(jù)提取和其他信息，這些數(shù)據(jù)最終用于決策目的。Scrapy是數(shù)據(jù)科學中不可缺少的一個組成部分，它幫助我們收集數(shù)據(jù)，緊湊地存儲數(shù)據(jù)，并分析數(shù)據(jù)得出有意義的結論。

Seaborn

Seaborn主要是基于Matplotlib構建的數(shù)據(jù)可視化庫。該庫可以讓你能夠整理信息性和統(tǒng)計性的視覺效果以及說明性圖表。Seaborn使數(shù)據(jù)可視化成為數(shù)據(jù)探索和分析不可或缺的一部分。該庫最適合檢查多個變量之間的關系。

Seaborn在內(nèi)部執(zhí)行所有重要的語義映射和統(tǒng)計匯總，以生成信息圖。 這個用于數(shù)據(jù)可視化的Python庫還具有用于拾取顏色以自定義圖形中的數(shù)據(jù)集的工具。

SciPy

SciPy包含了積分，線性代數(shù)，數(shù)學計算，優(yōu)化和統(tǒng)計在內(nèi)的大量模組。這個開源的Python庫允許開發(fā)者和數(shù)據(jù)工程師親力親為傅里葉變換，ODE求解，信號和圖像處理等。

Plotly

Plotly python庫 (plotly.py)是一個交互性的開源繪圖庫。它支持超過40種不同的圖標類型，廣泛涵蓋了統(tǒng)計，金融，地理，科學和3維的用戶用例。

因為它基于Plotly JavaScript庫(plotly.js)，plotly.py支持Python用戶創(chuàng)建漂亮的交互性的基于網(wǎng)絡的可視化，并可以在Jupyter Notebooks內(nèi)展示，保存為獨立的HTML文件，或者作為一個使用Dash的純Python開發(fā)的網(wǎng)絡應用的一部分。

結論

因此，總結一下，如果你想在數(shù)據(jù)分析等領域開啟職業(yè)生涯，我們可以說，上面所提到的前10大數(shù)據(jù)科學庫是必不可少的。今天，數(shù)據(jù)正在接管世界，在IT行業(yè)中，數(shù)據(jù)比任何資源都要珍貴。對于數(shù)據(jù)來說，如果正確地清理和處理，你就可以從中獲取很大的價值。你從數(shù)據(jù)中獲得的見解，這可以幫助你為公司及其產(chǎn)品的成功執(zhí)行鋪平道路。

因此，了解這一前沿技術，當然會幫助你在這個行業(yè)有一個很有前途的職業(yè)生涯和豐厚的回報!