有哪些受歡迎的Python庫

本篇內容介紹了“有哪些受歡迎的Python庫”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

NumPy

NumPy是一個主要用于數據分析、科學計算和數據科學的Python庫。NumPy主要支持多維數組和矩陣。它是Python中最基礎的數據科學庫之一。在內部，Tensorflow和許多其他Python庫也使用NumPy對張量執行操作。NumPy更像是一個通用的Python包。

Pandas

Pandas是另一個Python庫，最適合于整理和合并數據。 Pandas主要用于輕松快速地進行數據處理，數據聚合和數據可視化。  Pandas用于從CSV文件創建數據框(Python對象)。

Matplotlib

Matplolib是另一個用于數據可視化的有用Python庫。描述性分析和可視化數據對任何組織都是非常重要的。Matplotlib提供了各種方法來有效地可視化數據。Matplotlib允許您快速制作線形圖、餅狀圖、直方圖和其他專業級圖形。使用Matplotlib，可以定制圖形的每個方面。Matplotlib具有縮放、規劃和以圖形格式保存圖形等交互式功能。

Scikit-Learn

Scikit-Learn是經典ML算法中最動態、最廣泛的機器學習庫之一。它構建在兩個基本的Python庫之上，即NumPy和SciPy。Scikit-Learn為大多數監督和非監督學習算法提供了支持。這個庫還可以用于數據挖掘、數據收集和數據分析，這使得它成為學習ML的初學者的一個很好的工具。

Scikit-learn是一個免費的機器學習庫，歸功于Python。包括分類、回歸、聚類等算法，以及支持向量機、梯度增強、隨機森林、k-means等。

Tensorflow

根據維基百科，TensorFlow是一種免費和開放源碼的編程構造，通常被稱為數據流和可微分編程的庫，可用于廣泛的任務。它是一個用于機器學習應用的庫，如神經網絡、模糊邏輯和遺傳算法。

Keras

Keras是Python的一個重要機器學習庫。它是一個高級的神經網絡API，有可能運行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。它可以在CPU和GPU上平穩運行。Keras使ML初學者可以毫不費力地構建、設計和構建神經網絡。簡易和快速的原型是Keras的一個強大的特色。

Keras是一個深度學習庫，它包含了其他庫(如Tensorflow、Theano或CNTK)的功能。用Python編寫的。因為它運行在Tensorflow之上。，Keras比scikiti  -learn和PyTorch等競爭對手更有優勢。

Scrapy

Scrapy是一個Python框架，廣泛用于Web抓取。 Scrapy被廣泛用于提取，存儲和處理大量Web數據。  Scrapy使我們能夠輕松處理大量數據。

Scrapy的一些主要應用包括web抓取、數據提取和其他信息，這些數據最終用于決策目的。Scrapy是數據科學中不可缺少的一個組成部分，它幫助我們收集數據，緊湊地存儲數據，并分析數據得出有意義的結論。

Seaborn

Seaborn主要是基于Matplotlib構建的數據可視化庫。該庫可以讓你能夠整理信息性和統計性的視覺效果以及說明性圖表。Seaborn使數據可視化成為數據探索和分析不可或缺的一部分。該庫最適合檢查多個變量之間的關系。

Seaborn在內部執行所有重要的語義映射和統計匯總，以生成信息圖。  這個用于數據可視化的Python庫還具有用于拾取顏色以自定義圖形中的數據集的工具。

SciPy

SciPy包含了積分，線性代數，數學計算，優化和統計在內的大量模組。這個開源的Python庫允許開發者和數據工程師親力親為傅里葉變換，ODE求解，信號和圖像處理等。

Plotly

Plotly python庫  (plotly.py)是一個交互性的開源繪圖庫。它支持超過40種不同的圖標類型，廣泛涵蓋了統計，金融，地理，科學和3維的用戶用例。

因為它基于Plotly  JavaScript庫(plotly.js)，plotly.py支持Python用戶創建漂亮的交互性的基于網絡的可視化，并可以在Jupyter  Notebooks內展示，保存為獨立的HTML文件，或者作為一個使用Dash的純Python開發的網絡應用的一部分。

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