2022 年用于数据科学的 12 大 Python 库

Python 编程语言已成为用于解决数据科学的问题、挑战和任务的最领先的编程语言之一。 事实证明，Python 库已成为开发人员对数据科学算法进行编码的最有益的库。 让我们来看看十二个最受欢迎的 Python 库

最重要的 Python 库

1.NumPy

NumPy 是科学应用领域的一个关键库包。 它可以帮助开发人员处理大型矩阵和多维数组。 它还具有广泛的高级实现方法和数学函数集合，这为开发人员使用这些对象执行多个操作创造了可能性。

该库在过去进行了相当多的升级和改进，包括修复兼容性问题和错误修复。 使用 Python 中可用的一些函数也可以在任何编码中处理文件。

2. 科学派

SciPy 是另一个用于计算科学计算的便捷 Python 库。 该库基于 NumPy 库并增加了 NumPy 的功能。 SciPy 的数据结构由 NumPy 实现，是一个多维数组。 该软件包包含各种工具，可以帮助开发人员解决许多任务，如积分、概率论、线性代数等。

SciPy 也获得了显着的构建改进，允许持续集成到各种操作系统、新方法和功能中。 其最新更新的优化器与 LAPACK 和 BLAS 功能一起也非常重要。

3.熊猫

Pandas Python 库拥有种类繁多的分析工具，并提供高级数据结构。 它具有出色的能力，可以仅用一个或两个命令中的数据翻译复合性质的操作。 这是 Pandas 库的主要功能之一。

Pandas 中有几种内置方法可用于时间序列功能、组合数据、过滤和分组以及速度指标。 新版本的 pandas 库在 pandas 库中进行了多项重大改进，例如支持执行自定义类型操作、更合适的输出以应用方法、排序和数据分组。

4. 统计模型

Statsmodels 是主要的 Python 模块之一，开发人员可以在其中找到许多机会来执行统计测试、统计模型估计、统计数据分析等等。 开发人员可以在绘图中探索许多不同的可能性，并在机器学习中实现许多方法。 随着时间的推移，StatsModels 库随着新的机会不断丰富和发展。

在最新版本的 Pandas 中，可以找到新的多变量方法，例如 ANOVA、MANOVA 和因子分析中的重复测量。 在新版本中，机器学习开发人员还可以找到新的计数模型，例如 NegativeBinomialP、零膨胀模型和广义泊松模型以及时间序列改进。

5. Matplotlib

Matplotlib Python 库可以帮助开发人员构建各种图形和图表，例如非笛卡尔坐标图、散点图、直方图、二维图等等。 许多绘图库都是为了与 matplotlib 库协同工作而创建的。

在最新的改进版本更新中，人们可以发现对图例、字体、大小、颜色、样式等的新变化。通过创建对色盲友好的颜色循环以及外观改进，颜色循环也得到了改进，例如自动对齐轴图例。

6. Seaborn

Seaborn 是一个基于 matplotlib 库的更高级别的 API，其中包含非常适合处理图表的默认设置。 开发人员还可以使用 Seaborn 丰富的可视化图库，其中还包括复杂类型，例如小提琴图、联合图、小提琴图等等。

在 seaborn 库的新更新中，主要是关于 bug 修复。 此外，在 Seaborn 的新版本中，选项和参数被添加到可视化中，并且改进的交互式 matplotlib 后端与 PairGrid 或 FacetGrid 之间的兼容性得到了改进。

7. 情节

Plotly 是一个 Python 库包，开发人员可以使用它来快速构建精致的图形。 它还旨在工作并适应交互式网络应用程序。 Plotly 拥有令人惊叹的可视化画廊，例如 3D 图表、三元图、等高线图形等等。 由于新功能和图形的不断增强，现在 Plotly python 库中有新功能，它们带来了对串扰集成、动画和“多链接视图”的支持。

8. 散景

Bokeh 库是一个 Python 库，它使用 JavaScript 小部件在浏览器中创建可扩展的交互式可视化。 Python 的 Bokeh 库中有许多有用的功能，例如定义回调、添加小部件、以绘图链接形式的交互功能、样式可能性以及许多通用的图形集合。 Bokeh 具有许多增强的交互能力，例如自定义工具提示字段增强、小型缩放工具以及分类刻度标签的旋转。

9. 派多

Pydot库是一个python库，用于生成复杂的无向图和有向图。 它纯粹用 Python 语言编写，是 Graphviz 的接口。 Pydot 可以显示图的结构，因此在构建基于决策树的算法和神经网络方面非常有帮助。

10. Scikit-学习

如果数据科学开发人员想要处理数据，那么 Scikit-learn 是最好的库之一。 该库还可以提供模型选择、降维、分类、回归、聚类等数据挖掘算法，以及许多用于标准机器学习的算法。 对这个库进行了很多增强，包括交叉验证的改进。 Scikit-learn 现在提供了使用多个指标的能力。

11. TensorFlow

TensorFlow 是谷歌在 Google Brain 中开发的最流行的机器学习和深度学习框架之一。 使用该框架可以使用多个数据集来创建人工神经网络。 TensorFlow 有许多有用的应用，例如语音识别、对象识别等等。 机器学习开发人员还可以在常规 TensorFlow 之上找到许多有用的层帮助器，例如 skflow、tf-slim、tflearn 等。

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12. 凯拉斯

Keras 是最好的 python 库之一，它非常用户友好，并且具有处理大量数据和深度神经网络的出色能力。 也可以使用 MxNet 和 CNTK 作为后端，并在 Theano 和 TensorFlow 之上运行。 在新的更新版本中，对 Keras 的 API 改进、文档、可用性和性能进行了许多功能改进，包括自标准化网络、新的 MobileNet 应用程序、Conv3DTranspose 层等新功能。

结论

数据科学是计算机科学中发展最快的领域。 数据科学是数学、统计学和计算算法的融合。 这些是常用于数据科学实现的 Python 库。