干货| 20个最好的数据科学Python库

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01 核心库和统计数据

1. NumPy

NumPy 是用于处理大型*数组和矩阵的科学应用程序库，包含高级数学函数和实现方法，使其能够执行数组操作。

2. SciPy

SciPy 基于 NumPy，扩展了其功能。它具有用于线性代数、概率论、积分计算等任务的工具，并封装了新的 BLAS 和 LAPACK 函数。

3. Pandas

Pandas 提供高级数据结构和分析工具，能将复杂数据操作简化为一两个命令，包括分组、过滤、组合数据和时间序列功能。

4. StatsModels

StatsModels 是一个用于统计数据分析的 Python 模块，支持模型估计、统计测试等。

02 可视化

5. Matplotlib

Matplotlib 是用于创建二维图和图形的底层库，支持构建不同类型的图表。

6. Seaborn

Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级 API，包含适合图表的默认设置和复杂可视化类型，如时间序列、联合分布图和小提琴图。

7. Plotly

Plotly 允许轻松构建复杂图形，适用于交互式 Web 应用，支持轮廓图、三元图和三维图等。

8. Bokeh

Bokeh 库在浏览器中创建交互式和可缩放可视化，提供图表集合、样式可能性、交互能力及多种有用特性。

9. Pydot

Pydot 是用于生成复杂定向图和无向图的库，提供 Graphviz 接口，展示图形结构，常用于神经网络和决策树算法。

03 机器学习

10. Scikit-learn

Scikit-learn 是一个基于 NumPy 和 SciPy 的 Python 模块，提供机器学习和数据挖掘算法，如聚类、回归、分类、降维和模型选择。

11. XGBoost / LightGBM / CatBoost

这些库提供高效、可扩展的梯度增强实现，适合快速、方便地实现梯度增强算法，如决策树，广泛应用于数据科学和 Kaggle 竞赛。

12. Eli5

Eli5 是一个用于可视化和调试机器学习模型的软件包，支持 scikit-learn、XGBoost、LightGBM 等库，帮助跟踪算法工作流程。

04 深度学习

13. TensorFlow

TensorFlow 是由 Google Brain 开发的流行深度学习框架，用于使用多个数据集构建人工神经网络，支持目标识别、语音识别等应用。

14. PyTorch

PyTorch 是一个大型框架，支持使用 GPU 加速的张量计算、动态计算图和自动梯度计算，提供丰富的神经网络 API。

15. Keras

Keras 是一个高级库，简化神经网络处理，支持 TensorFlow、Theano 等后端，但可能不适合某些复杂任务。

05 分布式深度学习

16. Dist-keras / elephas / spark-deep-learning

这些库允许在 Apache Spark 的帮助下训练基于 Keras 的神经网络，扩展分布式深度学习能力。

17. NLTK

NLTK 是一个完整平台，用于处理和分析文本，支持标记、信息提取等任务，适合原型设计和研究系统构建。

18. SpaCy

SpaCy 是一个高性能自然语言处理库，支持 30 多种语言，提供深度学习集成，保证了高准确率和健壮性。

19. Gensim

Gensim 是一个用于语义分析、主题建模和向量空间建模的 Python 库，提供了 word2vec 算法的实现，支持 fasttext 学习词语表示。

06 数据采集

20. Scrapy

Scrapy 是用于创建网络爬虫、扫描网页和收集结构化数据的库，支持从 API 中提取数据，具有可扩展性和可移植性。

结论

本文介绍了数据科学领域丰富的 Python 库，包括核心库、可视化工具、机器学习框架、深度学习库、分布式深度学习解决方案、自然语言处理库以及数据采集工具。这些库在数据科学任务中发挥着关键作用，并不断改进以满足现代需求。使用这些库可以显著提升数据分析和建模效率。