2022 年用於數據科學的 12 大 Python 庫

Python 編程語言已成為用於解決數據科學的問題、挑戰和任務的最領先的編程語言之一。 事實證明，Python 庫已成為開發人員對數據科學算法進行編碼的最有益的庫。 讓我們來看看十二個最受歡迎的 Python 庫

最重要的 Python 庫

1.NumPy

NumPy 是科學應用領域的一個關鍵庫包。 它可以幫助開發人員處理大型矩陣和多維數組。 它還具有廣泛的高級實現方法和數學函數集合，這為開發人員使用這些對象執行多個操作創造了可能性。

該庫在過去進行了相當多的升級和改進，包括修復兼容性問題和錯誤修復。 使用 Python 中可用的一些函數也可以在任何編碼中處理文件。

2. 科學派

SciPy 是另一個用於計算科學計算的便捷 Python 庫。 該庫基於 NumPy 庫並增加了 NumPy 的功能。 SciPy 的數據結構由 NumPy 實現，是一個多維數組。 該軟件包包含各種工具，可以幫助開發人員解決許多任務，如積分、概率論、線性代數等。

SciPy 也獲得了顯著的構建改進，允許持續集成到各種操作系統、新方法和功能中。 其最新更新的優化器與 LAPACK 和 BLAS 功能一起也非常重要。

3.熊貓

Pandas Python 庫擁有種類繁多的分析工具，並提供高級數據結構。 它具有出色的能力，可以僅用一個或兩個命令中的數據翻譯複合性質的操作。 這是 Pandas 庫的主要功能之一。

Pandas 中有幾種內置方法可用於時間序列功能、組合數據、過濾和分組以及速度指標。 新版本的 pandas 庫在 pandas 庫中進行了多項重大改進，例如支持執行自定義類型操作、更合適的輸出以應用方法、排序和數據分組。

4. 統計模型

Statsmodels 是主要的 Python 模塊之一，開發人員可以在其中找到許多機會來執行統計測試、統計模型估計、統計數據分析等等。 開發人員可以在繪圖中探索許多不同的可能性，並在機器學習中實現許多方法。 隨著時間的推移，StatsModels 庫隨著新的機會不斷豐富和發展。

在最新版本的 Pandas 中，可以找到新的多變量方法，例如 ANOVA、MANOVA 和因子分析中的重複測量。 在新版本中，機器學習開發人員還可以找到新的計數模型，例如 NegativeBinomialP、零膨脹模型和廣義泊松模型以及時間序列改進。

5. Matplotlib

Matplotlib Python 庫可以幫助開發人員構建各種圖形和圖表，例如非笛卡爾坐標圖、散點圖、直方圖、二維圖等等。 許多繪圖庫都是為了與 matplotlib 庫協同工作而創建的。

在最新的改進版本更新中，人們可以發現對圖例、字體、大小、顏色、樣式等的新變化。通過創建對色盲友好的顏色循環以及外觀改進，顏色循環也得到了改進，例如自動對齊軸圖例。

6. Seaborn

Seaborn 是一個基於 matplotlib 庫的更高級別的 API，其中包含非常適合處理圖表的默認設置。 開發人員還可以使用 Seaborn 豐富的可視化圖庫，其中還包括複雜類型，例如小提琴圖、聯合圖、小提琴圖等等。

在 seaborn 庫的新更新中，主要是關於 bug 修復。 此外，在 Seaborn 的新版本中，選項和參數被添加到可視化中，並且改進的交互式 matplotlib 後端與 PairGrid 或 FacetGrid 之間的兼容性得到了改進。

7. 情節

Plotly 是一個 Python 庫包，開發人員可以使用它來快速構建精緻的圖形。 它還旨在工作並適應交互式網絡應用程序。 Plotly 擁有令人驚嘆的可視化畫廊，例如 3D 圖表、三元圖、等高線圖形等等。 由於新功能和圖形的不斷增強，現在 Plotly python 庫中有新功能，它們帶來了對串擾集成、動畫和“多鏈接視圖”的支持。

8. 散景

Bokeh 庫是一個 Python 庫，它使用 JavaScript 小部件在瀏覽器中創建可擴展的交互式可視化。 Python 的 Bokeh 庫中有許多有用的功能，例如定義回調、添加小部件、以繪圖鏈接形式的交互功能、樣式可能性以及許多通用的圖形集合。 Bokeh 具有許多增強的交互能力，例如自定義工具提示字段增強、小型縮放工具以及分類刻度標籤的旋轉。

9. 派多

Pydot庫是一個python庫，用於生成複雜的無向圖和有向圖。 它純粹用 Python 語言編寫，是 Graphviz 的接口。 Pydot 可以顯示圖的結構，因此在構建基於決策樹的算法和神經網絡方面非常有幫助。

10. Scikit-學習

如果數據科學開發人員想要處理數據，那麼 Scikit-learn 是最好的庫之一。 該庫還可以提供模型選擇、降維、分類、回歸、聚類等數據挖掘算法，以及許多用於標準機器學習的算法。 對這個庫進行了很多增強，包括交叉驗證的改進。 Scikit-learn 現在提供了使用多個指標的能力。

11. TensorFlow

TensorFlow 是谷歌在 Google Brain 中開發的最流行的機器學習和深度學習框架之一。 使用該框架可以使用多個數據集來創建人工神經網絡。 TensorFlow 有許多有用的應用，例如語音識別、對象識別等等。 機器學習開發人員還可以在常規 TensorFlow 之上找到許多有用的層幫助器，例如 skflow、tf-slim、tflearn 等。

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12. 凱拉斯

Keras 是最好的 python 庫之一，它非常用戶友好，並且具有處理大量數據和深度神經網絡的出色能力。 也可以使用 MxNet 和 CNTK 作為後端，並在 Theano 和 TensorFlow 之上運行。 在新的更新版本中，對 Keras 的 API 改進、文檔、可用性和性能進行了許多功能改進，包括自標準化網絡、新的 MobileNet 應用程序、Conv3DTranspose 層等新功能。

結論

數據科學是計算機科學中發展最快的領域。 數據科學是數學、統計學和計算算法的融合。 這些是常用於數據科學實現的 Python 庫。