目前拥有超过 137,000 个 Python 库,选择与您的项目相关的图书馆可能具有挑战性。

Python 图书馆是至关重要的,如果你想开始 一个数据科学的职业生涯。但是,我们将引导您浏览一些今年值得学习的最好的图书馆。

话虽如此, 让我们开始谈论 Python 图书馆。

1. 数字

NumPy 用于为 N 维阵列提供的支持。其阵列的特征是多维的,与 Python 列表相比,其坚固度是 Python 列表的近 50 倍,因此该库成为数据科学家中最受喜爱的库之一。

其他库(如天体流)也使用 NumPy 来检测张力器上的内部计算。Python 库以扩展难以手动解决的数字常规的快速预制功能而闻名。

2. 熊猫

大多数数据科学家都花时间清理数据、数据整理和数据探索。因此,熊猫被广泛用于数据分析,是最受欢迎的Python图书馆之一。熊猫配备了一捆伟大的工具,可用于收集数据,清理数据和分析数据。这个 Python 库 (熊猫) 甚至可以加载、准备各种数据 — — 无论是结构化的还是非结构化的。

一些最好的地方学习Python图书馆是通过确定 最好的认证数据科学 可在网上。确保您所接受的认证在全球范围内保持可信。

3. 格拉迪奥

为机器学习模型构建和部署 Web 应用程序与 Gradio 一起变得更好。现在,只需三行代码即可完成此过程。虽然它与 Flask 和 Streamlight 具有相同的用途,但部署您的 ML 模型要容易得多,速度也更快。

Gradio 的一些附加优势 – 进行演示的理想方式,更容易分发和实施,因为 Web 应用程序可以通过共享链接直接访问公众,并且它还允许在需要时进行进一步建模。

4. 西皮

科学是从NumPy获得的科学功能和数学功能的完美之用。

主要功能包括信号处理功能、统计功能和优化功能。SciPy 擅长优化和解决微分方程。

SciPy的最佳功能是——它们具有多维图像处理功能,可以执行高效的线性代数计算,并解决傅立业的转换问题。

5. 情节

情节是一个必应的工具,可用于可视化。它是强大和易于使用。也许这是理想的可视化的主要优势之一。

短划线是另一个工具,与绘图工作的伟大是建立动态仪表板。作为基于 Web 的 Python 界面,Dash 最大限度地减少了使用 JavaScript 进行分析 Web 应用程序的需要 拥有Python图书馆的技能对于成功 的数据科学事业至关重要。

6. 西伯恩

Seaborn 建在马特普洛特利布之上,是用于构建不同可视化的理想图书馆。

界面是高层次的,主题可以定制。由于这些功能,Seaborn 可以提供有吸引力的数据可视化功能。

Seaborn 的最佳功能包括放大的数据视觉效果。

7. 喀拉斯

Keras 非常适合希望创建神经网络等深度学习模型的数据科学家。Keras 建立在 Theano 和滕索流之上,轻松帮助构建神经网络。但是,该库与其他库相比相对较慢,因为它倾向于使用后端基建生成计算图。

结论

Python 拥有大量的图书馆,深受有抱负的数据科学家和机器学习专家的欢迎。这些库在处理大型项目时非常完美。不管是什么情况,学习Python及其图书馆是开始数据科学事业的好方法。

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