2020年您应该知道的13个优秀Python库

[[333383]]

 

1.开源Pandas库

它是Python中数据分析和数据处理的很受欢迎选择之一。如果您打算从事数据科学家或数据分析师的职业并使用Python，那么此非常重要的工具值得学习。

Pandas提供了高性能的数据结构，使数据处理变得轻松，快速和直观。图书馆的主要数据结构(系列(一维)和DataFrame(二维))在金融，统计计算，社会科学和工程学中经常使用。

Pandas提供哪些特殊功能?

• 促进数据的清理，转换和分析。
• 从各种文件格式导入数据。
• 轻松克服丢失的数据。
• 在数据框中删除和插入数据列。
• 灵活的分组依据功能。
• 轻松将数据转换为其他结构。
• 基于智能标签的切片，索引和子集。
• 直观地合并，联接，重塑和旋转数据集。

Pandas可与其他库(例如NumPy，SciPy和Matplotlib)结合使用。在其 官方网站 上了解有关熊猫的更多信息。

2. NumPy

NumPy是另一个有用的Python库，它是科学计算的基础。这是一个为高效数值计算而设计的开源工具。NumPy提供了高性能的多维数组和矩阵以及用于对其进行操作的工具。它还包含用于线性代数，傅立叶变换和随机数的有用函数。

NumPy与各种数据库集成。要了解有关此库的更多信息，请参见 NumPy官方网站 。

3.SciPy

SciPy是一个专为科学计算而设计的开源库。它包含促进线性代数，积分，图像处理和优化的功能。对于需要一些数字操作的各种科学，数学和工程任务，它是一个很好的工具。

SciPy依赖于NumPy。在 SciPy官方网站 上找到更多 信息 。

4.Matplotlib

Matplotlib是比较流行的用于数据可视化的开源库。只需几行代码，它就可以生成多种类型的图-包括条形图，散点图和直方图。

该库还提供了用于将图嵌入到应用程序中的API。Matplotlib允许程序员可视化大量数据并以各种格式生成高质量图像。有关Matplotlib的更多信息，请访问 官方网站 。

5.Pygal

Pygal设计用于创建矢量图形，主要是在网站上。它允许用户以相当简单的方式制作有吸引力的交互式图表。它专门用于创建可缩放矢量图形(SVG)，该图形与flask或Django等Python框架很好地集成在一起。Pygal还允许您使用CairoSVG转换器将文件保存为PNG格式。

查看 Pygal的官方网站 以了解更多信息。

6. Seaborn

Seaborn是一个专为数据可视化而设计的开源库。该库基于Matplotlib，但它为用户提供了一种更简单的方法来创建复杂的图。Seaborn具有许多内置样式，这意味着您可以快速更改图表的外观。(它还与Pandas数据结构很好地集成在一起。)Seaborn提供线性回归模型的自动估计和绘图。

在此处 了解有关Seaborn的更多信息。

7.Scrapy

Scrapy是一个开放源代码Python框架，旨在用于爬网网站和提取其数据。使用Scrapy，这些任务既简单又快速。在此框架中插入新功能也很容易。由于具有这种灵活性，Scrapy还可以用于数据挖掘，自动测试和信息处理。

访问 Scrapy.org 了解更多信息。

8.Flask

Flask是另一个非常流行的Python框架。它用于部署数据科学模型。这个开源工具轻巧，旨在轻松快速地部署复杂的应用程序。由于它是一个微框架，因此不需要特定的库或工具。您可以通过其许多扩展来添加更多功能。

您可以在其 官方网站 上找到有关Flask的更多信息。

9.SQLAlchemy

SQLAlchemy是开源的，也是最有用的Python库之一。它提供了一个对象关系映射器，允许将类映射到数据库。使用SQLAlchemy，您可以对数据库进行高效，高性能的工作，并自动执行冗余任务。有一个原因使SQLAlchemy成为Python开发人员中流行的对象关系映射工具。

要了解更多信息，请访问 SQLAlchemy官方网站 。

10.TensorFlow

另一个最有用的Python库是TensorFlow。它是开源的，专为数据流，机器学习和神经网络项目而设计。它帮助开发人员轻松，快速地构建和部署机器学习应用程序，并为构建和训练模型提供了非常直观的高级API。您可以在云，浏览器或设备中部署模型。TensorFlow的简单灵活的体系结构使其成为研究人员的理想工具，因为它使研究人员可以快速地将其从构想转换为代码再进行发布。TensorFlow改进了预处理数据，构建，训练和评估模型准确性的工作流程。

11.PyTorch

PyTorch是用于机器学习和深度学习的流行开源框架。这是构建和训练神经网络的好工具。它优化了使用CPU和GPU进行深度学习的张量，并且还加快了从研究到原型制作到生产部署的过程。

在 官方网站 上了解有关PyTorch的更多信息。

12.Scikit-learn

Scikit-learn是面向机器学习新手和专业人士的优秀开源库。它支持支持向量机，KNN映射，KNN分类器和回归算法。它是用于预测数据分析，统计建模，分类和聚类的有效工具。对于小型项目，这也是一个不错的选择。在 Scikit-Learn.org上 了解更多信息。

13.Keras

Keras是另一个很受欢迎的Python库。这个开源的深度学习库允许用户快速构建原型并创建神经网络项目。它还包括用于归一化，优化器和激活层的算法。这个用户友好的可扩展工具使深度学习模型的开发更加容易。对于初学者来说，它也是一个很好的有用工具，可以在CPU和GPU上无缝运行。