這十大Python庫你真應該知道
01、Pandas
在數(shù)據(jù)分析師的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理數(shù)據(jù)，也就是數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)挖掘。
Pandas主要用于數(shù)據(jù)分析，這是最常用的Python庫之一。它為你提供了一些最有用的工具來對數(shù)據(jù)進行探索、清理和分析。使用Pandas，你可以加載、準備、操作和分析各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
02、NumPy
NumPy主要用于支持N維數(shù)組。這些多維數(shù)組的穩(wěn)健性是Python列表的50倍，這也讓NumPy成為許多數(shù)據(jù)科學家的最愛。
NumPy被TensorFlow等其他庫用于張量的內(nèi)部計算。NumPy為數(shù)值例程提供了快速的預編譯函數(shù)，這些函數(shù)可能很難手動求解。為了獲得更好的效率，NumPy使用面向數(shù)組的計算，從而能夠輕松的處理多個類。
03、Scikit-learn
Scikit-learn可以說是Python中最重要的機器學習庫。在使用Pandas或NumPy清理和處理數(shù)據(jù)之后，可以通過Scikit-learn用于構(gòu)建機器學習模型，這是由于Scikit-learn包含了大量用于預測建模和分析的工具。
使用Scikit-learn有很多優(yōu)勢。比如，你可以使用Scikit-learn構(gòu)建幾種類型的機器學習模型，包括監(jiān)督和非監(jiān)督模型，交叉驗證模型的準確性，進行特征重要性分析。
04、Gradio
Gradio讓你只需三行代碼即可為機器學習模型構(gòu)建和部署web應用程序。它的用途與Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多。
Gradio的優(yōu)勢在于以下幾點：
- 允許進一步的模型驗證。具體來說，可以用交互方式測試模型中的不同輸入
- 易于進行演示
- 易于實現(xiàn)和分發(fā)，任何人都可以通過公共鏈接訪問web應用程序。
05、TensorFlow
TensorFlow是用于實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最流行的 Python 庫之一。它使用多維數(shù)組，也稱為張量，能對特定輸入執(zhí)行多個操作。
因為它本質(zhì)上是高度并行的，因此可以訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GPU以獲得高效和可伸縮的模型。TensorFlow的這一特性也稱為流水線。
06、Keras
Keras主要用于創(chuàng)建深度學習模型，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它建立在TensorFlow和Theano之上，能夠用它簡單地構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于Keras使用后端基礎(chǔ)設(shè)施生成計算圖，因此與其他庫相比，它的速度相對較慢。
07、SciPy
SciPy主要用于其科學函數(shù)和從NumPy派生的數(shù)學函數(shù)。該庫提供的功能有統(tǒng)計功能、優(yōu)化功能和信號處理功能。為了求解微分方程并提供優(yōu)化，它包括數(shù)值計算積分的函數(shù)。SciPy的優(yōu)勢在于：
- 多維圖像處理
- 解決傅里葉變換和微分方程的能力
- 由于其優(yōu)化算法，可以非常穩(wěn)健和高效地進行線性代數(shù)計算
08、Statsmodels
Statsmodels是擅長進行核心統(tǒng)計的庫。這個多功能庫混合了許多 Python 庫的功能，比如從 Matplotlib 中獲取圖形特性和函數(shù)；數(shù)據(jù)處理；使用 Pandas，處理類似 R 的公式；使用 Pasty，并基于 NumPy 和 SciPy 構(gòu)建。
具體來說，它對于創(chuàng)建OLS等統(tǒng)計模型以及執(zhí)行統(tǒng)計測試非常有用。
09、Plotly
Plotly絕對是構(gòu)建可視化的必備工具，它非常強大，易于使用，并且能夠與可視化交互。
與Plotly一起使用的還有Dash，它是能使用Plotly可視化構(gòu)建動態(tài)儀表板的工具。Dash是基于web的Python接口，它解決了這類分析web應用程序中對JavaScript的需求，并讓你能在線和離線狀態(tài)下進行繪圖。
10、Seaborn
Seaborn建立在Matplotlib上，是能夠創(chuàng)建不同可視化效果的庫。
Seaborn最重要的功能之一是創(chuàng)建放大的數(shù)據(jù)視覺效果。從而讓最初不明顯的相關(guān)性能突顯出來，使數(shù)據(jù)工作人員能夠更正確地理解模型。
Seaborn還有可定制的主題和界面，并且提供了具有設(shè)計感的數(shù)據(jù)可視化效果，能更好地在進行數(shù)據(jù)匯報。
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
相關(guān)文章
python調(diào)用百度語音識別實現(xiàn)大音頻文件語音識別功能
這篇文章主要為大家詳細介紹了python調(diào)用百度語音識別實現(xiàn)大音頻文件語音識別功能，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-08-08
蜂群圖可以不重疊的顯示各數(shù)據(jù)點的分布,相對于散點圖,所繪制的點彼此靠近且不會重疊,能有效呈現(xiàn)出點分布的局部密度信息,本文給大家介紹了如何利用python繪制蜂群圖,文中有詳細的代碼示例供大家參考,需要的朋友可以參考下2024-03-03
這篇文章主要介紹了安裝Anaconda3及使用Jupyter的方法,本文通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2020-10-10
這篇文章主要介紹了Python獲取對象屬性的幾種方式小結(jié)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-03-03
Python Faker批量生成測試數(shù)據(jù)的實現(xiàn)
本文主要介紹了Python Faker批量生成測試數(shù)據(jù)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2023-11-11
在系統(tǒng)的穩(wěn)定性設(shè)計中,需要考慮到的就是限流,避免高并發(fā)環(huán)境下一下子把服務整垮了,本文為大家整理了一些Python實現(xiàn)的常見限流算法,希望對大家有所幫助2024-03-03
利用python實現(xiàn)簡單的郵件發(fā)送客戶端示例
下面小編就為大家分享一篇利用python實現(xiàn)簡單的郵件發(fā)送客戶端示例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2017-12-12
Pexpect使Python成為控制其他應用程序的更好工具，這篇文章主要介紹了Python模塊之pexpect的安裝及使用流程,需要的朋友可以參考下2022-02-02
這篇文章主要為大家詳細介紹了python批量修改圖片大小的方法，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-07-07
這篇文章主要介紹了詳解Django通用視圖中的函數(shù)包裝,Django是最具人氣的Python web開發(fā)框架,需要的朋友可以參考下2015-07-07