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2022年你应该知道的十大Python库
大数据 数据分析
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?

1、Pandas

 

在数据分析师的日常工作中,70%到80%都涉及到理解和清理数据,也就是数据探索和数据挖掘。

Pandas主要用于数据分析,这是最常用的Python库之一。它为你提供了一些最有用的工具来对数据进行探索、清理和分析。使用Pandas,你可以加载、准备、操作和分析各种结构化数据。

2、NumPy

 

NumPy主要用于支持N维数组。这些多维数组的稳健性是Python列表的50倍,这也让NumPy成为许多数据科学家的最爱。

NumPy被TensorFlow等其他库用于张量的内部计算。NumPy为数值例程提供了快速的预编译函数,这些函数可能很难手动求解。为了获得更好的效率,NumPy使用面向数组的计算,从而能够轻松的处理多个类。

3、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。

使用Scikit-learn有很多优势。比如,你可以使用Scikit-learn构建几种类型的机器学习模型,包括监督和非监督模型,交叉验证模型的准确性,进行特征重要性分析。

4、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。

 

2022年你应该知道的十大Python库

 

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。

5、TensorFlow

 

TensorFlow是用于实现神经网络的最流行的 Python 库之一。它使用多维数组,也称为张量,能对特定输入执行多个操作。

因为它本质上是高度并行的,因此可以训练多个神经网络和GPU以获得高效和可伸缩的模型。TensorFlow的这一特性也称为流水线。

6、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。

7、SciPy

 

SciPy主要用于其科学函数和从NumPy派生的数学函数。该库提供的功能有统计功能、优化功能和信号处理功能。为了求解微分方程并提供优化,它包括数值计算积分的函数。SciPy的优势在于:

  • 多维图像处理
  • 解决傅里叶变换和微分方程的能力
  • 由于其优化算法,可以非常稳健和高效地进行线性代数计算

8、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。

9、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:华轩 来源: 今日头条
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