每位数据科学新人必须知道的13大Python库

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每位数据科学新人必须知道的13大Python库
Python已迅速成为数据科学领域的入门语言，并且是招聘人员首先在数据科学家的技能中寻求的东西之一，这是毫无疑问的。它一直在全球数据科学调查中名列前茅，并且其广泛的普及仅在不断增加！
但是，什么使Python对数据科学家如此特别呢？
就像我们的人体由执行多个任务的多个器官和使它们保持运行的心脏一样，核心Python为我们提供了易于编写的，面向对象的高级语言（心脏）。对于每种工作，我们都有不同的库，例如数学，数据挖掘，数据探索和可视化（器官）。
掌握每个库至关重要，它们是核心库，不会一overnight而就。在AI和ML黑带+程序帮助您掌握这13个图书馆多了很多一起。
不仅如此，您还将获得个性化的指导课程，专家指导将在其中根据您的职业需求定制学习路径。
让我们了解您必须掌握的数据科学的前13个Python库！
在开始之前，我为您提供了一项额外资源！Python是一种多样的语言，很难记住每一行语法，因此，这里是Python备忘单的链接，可帮助您-
NumPy
SciPy
BeautifulSoup
Scrappy
Pandas
Matplotlib
Plotly
Seaborn
Scikit Learn
PyCaret
TensorFlow
Keras
PyTorch
数学
NumPy
数据科学图书馆-numpy
NumPy是用于科学计算的最重要的Python库之一，它大量用于机器学习和深度学习的应用程序。NumPy代表数值PYthon。机器学习算法计算复杂，需要多维数组操作。NumPy支持大型多维数组对象以及与之配合使用的各种工具。
我们将在这个令人惊叹的库之上构建其他各种库，例如Pandas，Matplotlib和Scikit-learn。我有合适的资源供您开始使用NumPy –
面向数据科学初学者的终极NumPy教程
科学
数据科学图书馆-Scipy
当涉及到数学，科学和工程领域中广泛使用的科学计算时，SciPy（科学Python）是首选库。它等效于使用Matlab，这是一种付费工具。
正如文档所说，SciPy –“提供了许多用户友好且高效的数值例程，例如用于数值积分和优化的例程。” 它基于NumPy库。
数据挖掘
美丽汤
网站刮工具美丽汤
BeautifulSoup是Python中一个了不起的解析库，可从HTML和XML文档进行Web抓取。
BeautifulSoup会自动检测编码并优雅地处理HTML文档，即使带有特殊字符也是如此。我们可以浏览已解析的文档并找到所需的内容，这使得从网页中提取数据变得快捷而轻松。在本文中，我们将详细学习如何使用Beautiful Soup构建刮板。
cra草
网页抓取工具scrapy
Scrapy是用于大规模Web抓取的 Python框架。它为您提供了 从网站高效提取数据，根据需要进行处理 并以您喜欢的结构 和格式存储 数据 所需的所有工具。
您可以在本文中了解有关Web抓取和数据挖掘的所有信息–
Python Web Scrap的动手入门：一种为数据科学项目提取数据的有效方法
数据探索和可视化
大熊猫
数据科学图书馆-熊猫
从数据探索到可视化再到分析，Pandas是您必须掌握的全能库！
Pandas是一个开源软件包。它可以帮助您以Python语言执行数据分析和数据处理。此外，它为我们提供了快速灵活的数据结构，使您可以轻松处理关系数据和结构化数据。
如果您不熟悉Pandas，则一定要查看此免费课程–
熊猫数据分析
Matplotlib
Matplotlib是Python生态系统中最受欢迎的用于探索和数据可视化的库。其他所有库均基于此库。
Matplotlib提供了无尽的图表和自直方图到散点图的自定义设置，matplotlib设置了一系列颜色，主题，调色板和其他选项以自定义和个性化我们的图。无论您是为机器学习项目执行数据探索还是为利益相关者构建报告，matplotlib都非常有用，它无疑是最方便的库！
如果您刚刚起步，我有一些资源可以帮助您入门-
matplotlib的Python数据可视化和探索入门指南
使用Python掌握数据可视化的10个matplotlib技巧
密谋
数据科学图书馆-密谋
Plotly是一个免费的开源数据可视化库。我个人喜欢这个库，因为它具有高质量，可随时发布的交互式图表。箱线图，热图，气泡图是可用图表类型的一些示例。
它是在可视化库D3.js，HTML和CSS之上构建的最佳数据可视化工具之一。它是使用Python和Django框架创建的。因此，如果您正在寻找数据或只是想打动您的利益相关者，那么图谋是必经之路！
这是入门的绝佳动手资源–
如何在R和Python中使用Plotly创建漂亮的交互式数据可视化？
海生
海生的
Seaborn是基于Matplotlib的免费开源数据可视化库。与matplotlib相比，许多数据科学家更喜欢使用seaborn，因为它具有用于绘制引人入胜且信息丰富的统计图形的高级界面。
Seaborn提供了简单的功能，可帮助您专注于绘图以及现在如何绘图。Seaborn是您必须掌握的基本图书馆。这是结帐的绝佳资源–
借助此《 Python Seaborn综合指南》，成为数据可视化专家
机器学习
Scikit学习
Sklearn是数据科学图书馆的瑞士军刀。它是数据科学领域不可或缺的工具，它将为看似无懈可击的障碍开辟一条道路。简而言之，它用于建立机器学习模型。
Scikit-learn可能是Python中机器学习最有用的库。sklearn库包含许多用于机器学习和统计建模的有效工具，包括分类，回归，聚类和降维。
Sklearn是您必须掌握的强制性Python库。Analytics Vidhya提供免费课程。您可以在此处查看资源–
scikit-learn（sklearn）机器学习入门
7个令人印象深刻的Scikit学习技巧，数据科学技巧和窍门
PyCaret
厌倦了编写无数行代码来构建您的机器学习模型？PyCaret是必经之路！
PyCaret是Python中的开源机器学习库，可帮助您从数据准备到模型部署。它是一个低代码库，可帮助您节省大量时间。
它是一个易于使用的机器学习库，可帮助您执行端到端的机器学习实验，无论是估算缺失值，对分类数据进行编码，特征工程，超参数调整还是构建集成模型。这是您从头开始学习PyCaret的绝佳资源–
时间不够用？使用PyCaret在几秒钟内构建您的机器学习模型
TensorFlow
张量流
多年来，由Google Brain团队开发的TensorFlow在机器学习和深度学习方面获得了广泛的关注，并成为了最先进的库。TensorFlow于2015年首次公开发布。当时，Caffe和Theano占据了开发人员和研究人员不断发展的深度学习领域。在很短的时间内，TensorFlow成为最受欢迎的深度学习库。
TensorFlow是一个端到端的机器学习库，其中包括用于研究团体的工具，库和资源，以推动深度学习的最新发展，并为行业中的开发人员构建基于ML和DL的应用程序。
成为未来的数据科学家，这里有一些学习TensorFlow的资源–
深度学习指南：在Python中使用TensorFlow实施神经网络的简介
TensorFlow 2.0深度学习教程
凯拉斯
Keras是用Python编写的深度学习API，它在机器学习平台TensorFlow上运行。它的开发着眼于实现快速实验。根据Keras的说法，“能够尽快地从构想转变为结果是进行良好研究的关键。”
在许多方面，Keras优于TensorFlow，因为Keras是更好的“用户体验”，它是用Python开发的，因此易于Python开发人员理解。它简单易用，但功能强大。
一些参考资料–
教程：使用Keras优化神经网络（带有图像识别案例研究）
火炬
图片将很快上传。
许多数据科学爱好者将Pytorch称为最佳的深度学习框架（这是以后的辩论）。它通过使计算速度更快，成本更低廉，帮助加速了深度学习模型的研究。
PyTorch是基于Python的库，可提供最大的灵活性和速度。Pytorch的某些功能如下-
准备生产
分布式培训
强大的生态系统
云端支援
激动吗 您可以在此处了解有关PyTorch的更多信息–
PyTorch深度学习简介[免费课程]
PyTorch入门指南-从零开始
尾注
Python是用于所有机器学习任务的强大而简单的语言。
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关键词：python 数据科学 scikit-learn Matplotlib beautiful

时光永痕 发表于 2020-12-7 20:47
每位数据科学新人必须知道的13大Python库
Python已迅速成为数据科学领域的入门语言，并且是招聘人员首先在 ...

今年刚学python,楼主这些对库的详细介绍对我而言很有帮助，谢了！