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2022年你應該知道的十大Python庫

編輯:Python

導讀:給大家介紹一下,數據分析中最常用的10個Python庫。

作者:Terence Shin

編譯:Mika

來源:CDA數據分析師(ID:cdacdacda)

學習數據分析絕非易事,有無數種工具和資源可供使用。因此,有時會讓我們很難弄清楚該學習什麼技能,該使用哪種工具。

在本文中,我們就來給大家介紹一下——數據分析中最常用的10個Python庫。看看這些庫你都用過嗎?

01 Pandas

在數據分析師的日常工作中,70%到80%都涉及到理解和清理數據,也就是數據探索和數據挖掘。

Pandas主要用於數據分析,這是最常用的Python庫之一。它為你提供了一些最有用的工具來對數據進行探索、清理和分析。使用Pandas,你可以加載、准備、操作和分析各種結構化數據。

02 NumPy

NumPy主要用於支持N維數組。這些多維數組的穩健性是Python列表的50倍,這也讓NumPy成為許多數據科學家的最愛。

NumPy被TensorFlow等其他庫用於張量的內部計算。NumPy為數值例程提供了快速的預編譯函數,這些函數可能很難手動求解。為了獲得更好的效率,NumPy使用面向數組的計算,從而能夠輕松的處理多個類。

03 Scikit-learn

Scikit-learn可以說是Python中最重要的機器學習庫。在使用Pandas或NumPy清理和處理數據之後,可以通過Scikit-learn用於構建機器學習模型,這是由於Scikit-learn包含了大量用於預測建模和分析的工具。

使用Scikit-learn有很多優勢。比如,你可以使用Scikit-learn構建幾種類型的機器學習模型,包括監督和非監督模型,交叉驗證模型的准確性,進行特征重要性分析。

04 Gradio

Gradio讓你只需三行代碼即可為機器學習模型構建和部署web應用程序。它的用途與Streamlight或Flask相同,但部署模型要快得多,也容易得多。

Gradio的優勢在於以下幾點:

  • 允許進一步的模型驗證。具體來說,可以用交互方式測試模型中的不同輸入

  • 易於進行演示

  • 易於實現和分發,任何人都可以通過公共鏈接訪問web應用程序。

05 TensorFlow

TensorFlow是用於實現神經網絡的最流行的 Python 庫之一。它使用多維數組,也稱為張量,能對特定輸入執行多個操作。

因為它本質上是高度並行的,因此可以訓練多個神經網絡和GPU以獲得高效和可伸縮的模型。TensorFlow的這一特性也稱為流水線。

06 Keras

Keras主要用於創建深度學習模型,特別是神經網絡。它建立在TensorFlow和Theano之上,能夠用它簡單地構建神經網絡。但由於Keras使用後端基礎設施生成計算圖,因此與其他庫相比,它的速度相對較慢。

07 SciPy

SciPy主要用於其科學函數和從NumPy派生的數學函數。該庫提供的功能有統計功能、優化功能和信號處理功能。為了求解微分方程並提供優化,它包括數值計算積分的函數。SciPy的優勢在於:

  • 多維圖像處理

  • 解決傅裡葉變換和微分方程的能力

  • 由於其優化算法,可以非常穩健和高效地進行線性代數計算

08 Statsmodels

Statsmodels是擅長進行核心統計的庫。這個多功能庫混合了許多 Python 庫的功能,比如從 Matplotlib 中獲取圖形特性和函數;數據處理;使用 Pandas,處理類似 R 的公式;使用 Pasty,並基於 NumPy 和 SciPy 構建。

具體來說,它對於創建OLS等統計模型以及執行統計測試非常有用。

09 Plotly

Plotly絕對是構建可視化的必備工具,它非常強大,易於使用,並且能夠與可視化交互。

與Plotly一起使用的還有Dash,它是能使用Plotly可視化構建動態儀表板的工具。Dash是基於web的Python接口,它解決了這類分析web應用程序中對JavaScript的需求,並讓你能在線和離線狀態下進行繪圖。

10 Seaborn

Seaborn建立在Matplotlib上,是能夠創建不同可視化效果的庫。

Seaborn最重要的功能之一是創建放大的數據視覺效果。從而讓最初不明顯的相關性能突顯出來,使數據工作人員能夠更正確地理解模型。

Seaborn還有可定制的主題和界面,並且提供了具有設計感的數據可視化效果,能更好地在進行數據匯報。

參考鏈接:

https://www.kdnuggets.com/2021/03/top-10-python-libraries-2021.html

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