10 个最佳数据科学 Python 库

Python 已成为当今使用最广泛的编程语言，并且是处理数据科学任务的首选。 数据科学家每天都在使用 Python，由于其易于学习的特性，它对于业余爱好者和专家来说都是一个不错的选择。 Python 在数据科学领域如此受欢迎的其他一些特性是它是开源的、面向对象的、高性能的语言。 

但Python对于数据科学的最大卖点是其种类繁多的库，可以帮助程序员解决一系列问题。 

让我们来看看 10 个最适合数据科学的 Python 库： 

1. TensorFlow

在我们的 10 个最佳数据科学 Python 库列表中名列前茅的是由 Google Brain 团队开发的 TensorFlow。 TensorFlow 对于初学者和专业人士来说都是一个绝佳的选择，它提供了广泛的灵活工具、库和社区资源。 

该库旨在实现高性能数值计算，拥有约 35,000 条评论和由 1,500 多名贡献者组成的社区。 它的应用程序广泛用于科学领域，其框架为定义和运行涉及张量的计算奠定了基础，张量是部分定义的计算对象，最终产生一个值。 

TensorFlow 对于语音和图像识别、基于文本的应用程序、时间序列分析和视频检测等任务特别有用。 

以下是用于数据科学的 TensorFlow 的一些主要功能： 

• 将神经机器学习中的错误减少 50% 至 60%
• 优秀的图书馆管理
• 灵活的架构和框架
• 可在多种计算平台上运行

2. SciPy的

数据科学的另一个顶级 Python 库是 SciPy，它是一个用于高级计算的免费开源 Python 库。 与 TensorFlow 一样，SciPy 拥有一个庞大且活跃的社区，拥有数百名贡献者。 SciPy 对于科学和技术计算特别有用，它为科学计算提供了各种用户友好且高效的例程。 

SciPy 基于 Numpy，它包含所有功能，同时将它们变成用户友好的科学工具。 SciPy 非常擅长在大型数据集上执行科学和技术计算，并且通常应用于多维图像操作、优化算法和线性代数。 

以下是 SciPy 用于数据科学的一些主要功能： 

• 用于数据操作和可视化的高级命令
• 用于求解微分方程的内置函数
• 多维图像处理
• 大数据集计算

3. 熊猫

数据科学中使用最广泛的 Python 库之一是 Pandas，它提供了可用于分析数据的数据操作和分析工具。 该库包含自己强大的数据结构，用于操作数值表和时间序列分析。 

Pandas 库的两个主要功能是其 Series 和 DataFrame，它们是管理和探索数据的快速有效的方法。 它们有效地表示数据并以不同的方式操作它。 

Pandas 的一些主要应用包括一般数据整理和数据清理、统计、金融、日期范围生成、线性回归等等。 

以下是 Pandas 用于数据科学的一些主要功能： 

• 创建您自己的函数并在一系列数据上运行它
• 高级抽象
• 高级结构和操作工具
• 数据集的合并/连接 

4. NumPy的

Numpy 是一个 Python 库，可以无缝地用于大型多维数组和矩阵处理。 它使用大量高级数学函数，这使得它对于高效的基础科学计算特别有用。 

NumPy 是一个通用数组处理包，提供高性能数组和工具，它通过提供多维数组以及对其进行高效操作的函数和运算符来解决缓慢问题。 

Python 库通常用于数据分析、创建强大的 N 维数组，并构成 SciPy 和 scikit-learn 等其他库的基础。 

以下是 NumPy 用于数据科学的一些主要功能： 

• 用于数值例程的快速预编译函数
• 支持面向对象的方法
• 面向数组以提高计算效率
• 数据清理和操作

5.Matplotlib

Matplotlib 是一个 Python 绘图库，拥有超过 700 名贡献者的社区。 它生成可用于数据可视化的图形和绘图，以及用于将绘图嵌入到应用程序中的面向对象的 API。 

Matplotlib 是数据科学中最受欢迎的选择之一，具有多种应用程序。 它可用于变量的相关性分析、可视化模型的置信区间和数据分布以获得见解，以及使用散点图进行异常值检测。 

以下是 Matplotlib 用于数据科学的一些主要功能： 

• 可以替代 MATLAB
• 自由和开放源码
• 支持数十种后端和输出类型
• 内存消耗低

6. Scikit学习

Scikit-learn 是另一个出色的数据科学 Python 库。 机器学习库提供了各种有用的机器学习算法，它被设计为可以插值到 SciPy 和 NumPy 中。 

Scikit-learn 包括梯度提升、DBSCAN、分类内的随机森林、回归、聚类方法和支持向量机。 

Python 库通常用于聚类、分类、模型选择、回归和降维等应用。 

以下是 Scikit-learn 在数据科学方面的一些主要功能： 

• 数据分类和建模
• 数据预处理
• 选型
• 端到端机器学习算法 

7. Keras

Keras 是一个非常流行的 Python 库，通常用于深度学习和神经网络模块，类似于 TensorFlow。 该库支持 TensorFlow 和 Theano 后端，这对于那些不想过多参与 TensorFlow 的人来说是一个不错的选择。 

该开源库为您提供了构建模型、分析数据集和可视化图形所需的所有工具，并且包含可以直接导入和加载的预标记数据集。 Keras 库是模块化、可扩展且灵活的，使其成为初学者的用户友好选择。 最重要的是，它还提供最广泛的数据类型之一。 

Keras 经常因具有预训练权重的深度学习模型而受到青睐，这些模型可用于进行预测或提取其特征，而无需创建或训练您自己的模型。

以下是 Keras 在数据科学方面的一些主要功能： 

• 开发神经层
• 数据池
• 激活函数和成本函数
• 深度学习和机器学习模型

8. Scrapy

Scrapy 是最著名的数据科学 Python 库之一。 快速且开源的 Web 爬行 Python 框架通常用于借助基于 XPath 的选择器从网页中提取数据。 

该库具有广泛的应用程序，包括用于构建从网络检索结构化数据的爬行程序。 它还用于从 API 收集数据，并使用户能够编写可重复用于构建和扩展大型爬虫的通用代码。 

以下是 Scrapy 用于数据科学的一些主要功能： 

• 轻量级和开源
• 强大的网页抓取库
• 使用 XPath 选择器从在线页面中提取数据 
• 内置支持

9. PyTorch

接近我们列表的最后的是 PyTorch，它是数据科学的另一个顶级 Python 库。 基于Python的科学计算包依赖于图形处理单元的强大功能，通常被选为具有最大灵活性和速度的深度学习研究平台。 

PyTorch 由 Facebook 的人工智能研究团队于 2016 年创建，其最佳功能包括其高执行速度，即使在处理繁重的图形时也能实现这一速度。 它高度灵活，能够在简化的处理器或 CPU 和 GPU 上运行。 

以下是 PyTorch 用于数据科学的一些主要功能： 

• 控制数据集
• 高度灵活且快速
• 深度学习模型的开发
• 统计分布及运算

10. 美丽汤

BeautifulSoup 是我们列出的 10 个最佳数据科学 Python 库的列表，它最常用于网络爬行和数据抓取。 借助 BeautifulSoup，用户可以收集网站上可用的数据，而无需适当的 CSV 或 API。 同时，Python 库帮助抓取数据并将其排列成所需的格式。 

BeautifulSoup 还拥有一个成熟的支持社区和全面的文档，可以轻松学习。 

以下是用于数据科学的 BeautifulSoup 的一些主要功能： 

• 社区支持
• 网络爬行和数据抓取
• 操作简单
• 在没有适当的 CSV 或 API 的情况下收集数据