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2022年你应该知道的十大Python库，你用过几个？

时间:2022-01-18 09:53来源:未知 作者:中博IT教育

学习数据分析绝非易事，有无数种工具和资源可供使用。因此，有时会让我们很难弄清楚该学习什么技能，该使用哪种工具。 在本文中，我们就来给大家介绍一下数据分析中最常用的
学习数据分析绝非易事，有无数种工具和资源可供使用。因此，有时会让我们很难弄清楚该学习什么技能，该使用哪种工具。
 
在本文中，我们就来给大家介绍一下数据分析中最常用的10个Python库。看看这些库你都用过吗？
 
01 Pandas
 
Pandas 是 Python 中的一个机器学习库，它提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。这个库的一个重要特性是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。Pandas 有许多内置的分组、数据组合、过滤和时间序列功能的函数。
 
Pandas 确保了整个数据处理的过程更加容易。对诸如重索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作的支持是 Pandas 的特色亮点之一。
 
02 NumPy
 
Numpy 被认为是 Python 中最流行的机器学习库之一。
 
TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对 tensor 执行多个操作。数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。
 
Numpy 的特性：
交互性：Numpy 非常容易理解和使用
数学性：使复杂的数学实现变得非常简单
直观：真正使编码变得容易，掌握概念也很容易
大量接口：广泛使用，因此有很多开源贡献者
机器学习库的实现，拥有 Numpy 的知识对于全栈开发人员来说是很重要的。
 
03 Scikit-learn
 
Scikit-learn可以说是Python中最重要的机器学习库。在使用Pandas或NumPy清理和处理数据之后，可以通过Scikit-learn用于构建机器学习模型，这是由于Scikit-learn包含了大量用于预测建模和分析的工具。
 
在这个库中进行了许多修改。其中一个修改是交叉验证特性，它提供了使用多个度量的能力。许多训练方法，如物流回归和最邻近算法，都没有得到什么改善。
 
Scikit-Learn 的特性：
 
交叉验证：有多种方法可以检查不可见数据上受监督模型的准确性。
 
无监督学习算法：同样，在产品中有大量的算法——从聚类、因子分析、主成分分析到无监督神经网络
 
特征提取：用于从图像和文本中提取特征（例如一段文字）
 
它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降维、分类、回归、聚类和模型选择。
 
04 Gradio
 
Gradio让你只需三行代码即可为机器学习模型构建和部署web应用程序。它的用途与Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多。
 
Gradio的优势在于以下几点：
 
允许进一步的模型验证。具体来说，可以用交互方式测试模型中的不同输入
 
易于进行演示
 
易于实现和分发，任何人都可以通过公共链接访问web应用程序。
 
05 TensorFlow
 
如果你目前正在使用 Python 进行机器学习项目，那么你可能听说过这一个流行的开源库，那就是 TensorFlow。
 
这个库是由 Google 与 Brain Team 合作开发的，几乎每一个 Google 的机器学习应用程序都用到了 TensorFlow。
 
TensorFlow 就像一个计算库，用于编写涉及大量 tensor 操作的新算法。由于神经网络可以很容易地表示为计算图，因此它们可以使用 TensorFlow 作为 tensor 的一系列操作来实现。另外，tensor 是表示数据的 n 维矩阵。
 
TensorFlow 的特征：
 
快速响应的结构，这在使用 Numpy 或 SciKit 时是做不到的。
 
灵活，这意味着它具有模块性，可以让你把希望独立出来的部分分出来
 
容易训练，它很容易在 CPU 和 GPU 上训练。
 
并行神经网络训练
 
大型社区
 
开源，任何人只要有连接互联网就可以使用它。
 
实际上，TensorFlow 的应用是无限的，这就是它美妙的地方
 
06  Keras
 
Keras主要用于创建深度学习模型，特别是神经网络。它建立在TensorFlow和Theano之上，能够用它简单地构建神经网络。但由于Keras使用后端基础设施生成计算图，因此与其他库相比，它的速度相对较慢。
 
07 SciPy
 
SciPy 是一个面向应用程序开发人员和工程师的机器学习库。但是，你仍然需要知道 SciPy 库和 SciPy 堆栈之间的区别。SciPy 库包含用于优化、线性代数、集成和统计的模块。
 
SciPy 的特点：
 
SciPy 库的主要特点是它是使用 Numpy 开发的，它的数组充分利用了 Numpy。
 
此外，SciPy 还使用其特定的子模块提供了所有有效的数值程序，如优化、数值积分和许多其他程序。
 
所有 SciPy 子模块中的所有功能都有具体的文档注释。
 
SciPy 是一个使用 Numpy 来解数学函数的库。SciPy 使用 Numpy 数组作为基本数据结构，并附带用于科学编程中各种常用任务的模块。
 
08  Statsmodels
 
Statsmodels是擅长进行核心统计的库。这个多功能库混合了许多 Python 库的功能，比如从 Matplotlib 中获取图形特性和函数；数据处理；使用 Pandas，处理类似 R 的公式；使用 Pasty，并基于 NumPy 和 SciPy 构建。
 
具体来说，它对于创建OLS等统计模型以及执行统计测试非常有用。
 
09 Plotly
 
Plotly绝对是构建可视化的必备工具，它非常强大，易于使用，并且能够与可视化交互。
 
与Plotly一起使用的还有Dash，它是能使用Plotly可视化构建动态仪表板的工具。Dash是基于web的Python接口，它解决了这类分析web应用程序中对JavaScript的需求，并让你能在线和离线状态下进行绘图。
 
10 Seaborn
 
Seaborn建立在Matplotlib上，是能够创建不同可视化效果的库。
 
Seaborn最重要的功能之一是创建放大的数据视觉效果。从而让最初不明显的相关性能突显出来，使数据工作人员能够更正确地理解模型。
 
Seaborn还有可定制的主题和界面，并且提供了具有设计感的数据可视化效果，能更好地在进行数据汇报。
 
(责任编辑：中博IT教育)
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