对数据科学最有用的 10 个 Python 库

数据科学是一种多学科方法,可从大量且不断增加的收集数据中提取可操作的见解。它包括准备用于分析和处理的数据,执行高级数据分析,并呈现结果以揭示模式并使利益相关者能够得出明智的结论。机器学习是通过大量从数据科学和体育运动中获得的数据进行精确预测的有效技术之一。 用例。 机器学习在 Python 中找到了突出的应用。

Python 是一种通用编程语言,在数据科学领域越来越流行。它已被用于数据科学、物联网、人工智能和其他技术,这增加了它的知名度。世界各地的公司都在使用 Python 来提取洞察力 算法 from their data.

如果您跟踪过去几年的趋势,您会注意到 Python 已成为首选的编程语言,尤其是对于数据科学而言。

但问题是——

是什么让 Python 对数据科学家如此特别?

就像人体由执行多项任务的多个器官和保持它们运转的心脏组成一样,核心 Python 为我们提供了易于编码、面向对象的高级语言。

有不同的 图书馆 对于每种类型的工作,如数学、数据挖掘、数据探索和可视化。

最重要的是每个图书馆都有其特定的功能和特点。这些是核心库,它们不会在一夜之间改变。

让我们深入了解对数据科学最有用的 10 个 Python 库。

1. 刮痧

它是最受欢迎的 Python 数据科学库之一。它有助于开发可以从网络或应用程序获取结构化数据的蜘蛛机器人(爬行蜘蛛),例如 URL、联系信息。此外,它还是用于检索 Python 机器学习模型中使用的数据的绝佳工具。

大多数开发人员使用它来从 API 收集数据(API 是一组用于构建和集成网站或软件的定义和协议)。这是一个成熟的框架,在其界面设计中遵循不要重复自己的原则。因此,它可以帮助开发人员编写可重复用于开发大型爬虫的通用代码。

2. 美汤

它是一个很棒的 Python 解析库,可以从 HTML 或 XML 页面进行网页抓取。 BeautifulSoup 会自动检测编码并处理 HTML 页面,即使包含特殊字符也是如此。

这可以帮助导航已解析的文档并找到我们需要的内容,并可以更快地从页面中提取数据。 BeautifulSoup 在 iXML 和 HTML5lib 等流行的 Python 解析器中排名第一,允许开发人员尝试不同的解析策略。

如果您想收集网站上可用但不能通过 CSV 或 API 获取的数据,BeautifulSoup 可以帮助您抓取并整理成您想要的格式。

3. NumPy

NumPy 代表 NUMerical PYthon。如果你想创建一个科学计算工具并执行基本和高级的数组操作,那么 NumPy 是一个理想的工具。例如,我们知道机器学习算法计算复杂,需要多维数组。但是这个库提供了许多有价值的功能,可以在 Python 中对 n 数组和矩阵执行操作。它还支持大量、多方面的对象和工具来使用它们。

4. SciPy

NumPy 代表 NUMerical PYthon。如果您想创建一个科学计算工具并执行基本和高级

SciPy 以其优化、插值和集成而闻名。因此,对于希望专注于统计、集成、线性代数和优化的应用程序开发人员来说,它是一个重要的机器学习库。此外,由于它是用 NumPy 构建的,因此数组受益于 NumPy 的使用。

除此之外,SciPy 使用 NumPy 来解决复杂的数学函数。此外,它利用 NumPy 数组作为基本数据结构,并且经常用作科学编程中的任务。

5. 熊猫

熊猫 的熟练程度涵盖数据探索、可视化和分析。它是一个开源包。它可以在 Python 中轻松执行数据分析和操作。除此之外,Pandas 还提供灵活快速的数据结构,可以轻松处理关系和结构化数据。 Python 中的 Pandas 是一个二维大小可变的结构。鉴于其在处理数据方面的多功能性和效率,它是一个流行的 Python 库。

6. Matplotlib

Python 中的 Matplotib 具有数据可视化和数值扩展功能。因此,它是在 GUI 应用程序中嵌入绘图的最可行的开源替代方案之一。 Matplotib 建立在 NumPy 数组上,该数组旨在与 SciPy 一起运行。除此之外,Python 库还支持对大量数据进行可视化访问,并将其转化为易于理解的视觉效果。它由各种图组成,例如条形图、折线图、直方图、散点图等。

7. 情节

情节 提供在线绘图、统计分析、分析、三维图表、财务图表等。它是一种更复杂的数据可视化技术工具,用于更有效地构建精细绘图。它允许对 python 开发人员进行无限的定制,使绘图具有丰富的意义和可解释性。

情节 还以其交互性而闻名。开源库提供了用于简化数据和数据可视化的工具。它可以检测大量数据中的异常,这有助于确保高水平的准确性。

8. 海伯恩

海伯恩 是最受欢迎的 Python 库之一,基于 Matplotib 构建。这是一个了不起的库,可以可视化在 Python 中绘制的统计图形。它提供了默认样式和众多调色板,以吸引人的方式制作统计图。 Seaborn 提供面向数据集的 API 来确定多个变量之间的关系。

Python 库提供了自动估计以及线性回归图的绘制。它还支持多图网格的高级抽象。

9. Scikit 学习

Scikit 学习 是用于机器学习的强大且有用的 Python 库之一。它为统计建模和机器学习提供了一系列有用的工具。它包括通过一致接口进行的回归、分类、降维和聚类。除了专注于加载、汇总数据和操作之外,Scikit Learn 还专注于数据建模。

Scikit 学习 结合了对众多多个监督模型的预测。它可以确定用于创建监督模型的有用属性。

10. PyCaret

PyCaret 被称为开源 Python 库,它使 Python 开发人员能够在几分钟内准备数据和部署数据模型。它是一种业务就绪的解决方案,可实现高效的原型设计。 Python 库易于解释并使用机器学习技术。它还有助于使用更少的代码执行端到端的实验,以节省应用程序的大小。

它鼓励生产力。由于花在编码上的时间更少,您的 Python 团队可以专注于他们的业务问题。

关键外卖

如果您期待启动专注于机器学习的项目,那么这 10 大 Python 库将助您一臂之力。但是,在为您的项目选择正确的 Python 库之前,您应该很好地分析您的项目需求。此分析将帮助您挑选出应在 Python 库中查找的功能。

或者,您可以向专业的 Python 开发公司寻求咨询。

欢迎您提出意见!

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