常用的Python數據科學庫是什么

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　　1、Pandas

　　Pandas可能是Python中最常用的庫之一。它具備靈活性、敏捷性等特點，其一系列功能使其成為Python中最受歡迎的庫之一。Pandas庫提供了數據整理、整理和分析這些數據科學最基本的需求。該庫是能夠讀取、操作、聚合和可視化數據并將所有內容轉換為易于理解的格式的全部內容。

　　可以連接CSV、TSV甚至SQL數據庫，并使用Pandas創建數據框，數據框相對于統計軟件表甚至Excel電子表格是相對對稱的。

　　2、NumPy

　　顧名思義，NumPy被廣泛用作數組處理庫。由于它可以管理多維數組對象，因此它被用作多維數據評估的容器。

　　NumPy庫由一系列的元素組成，每個元素都是相同的數據類型，一個正整數的元組理想地分隔了這些數據類型。維度稱為軸，而軸的數量稱為等級。NumPy中的數組被歸類為ndarray。

　　如果我們要執行各種統計計算或處理不同的數學運算，NumPy將是首選。

　　3、Scikit-Learn

　　機器學習是數據科學家生活中不可或缺的一部分，尤其是因為幾乎所有形式的自動化似乎都從機器學習的效率中獲得了基礎。

　　4、Matplotlib

　　可視化可以占據了數據的關鍵位置，它幫助我們創建2D圖形并將繪圖用到應用程序中，所有這些都使用Matplotlib庫。數據可視化可以有不同的形式，包括直方圖、散點圖、條形圖、面積圖，甚至餅圖。

　　每個繪圖選項都有其獨特的相關性，從而將數據可視化的整體理念提升了一個檔次。

　　5、Seaborn

　　Seaborn是Python中的另一個數據可視化庫。那么問題來了，Seaborn與Matplotlib有何不同?盡管這兩個軟件包都作為數據可視化軟件包，但實際區別在于您可以使用這兩個庫執行的可視化類型。

　　對于初學者，使用Matplotlib，我們只能創建基本圖，包括條形、線條、區域、散點圖等。但是，使用Seaborn，可視化水平提高了一個檔次，因為您可以用更少的資源創建各種復雜的可視化圖形。

Python的優點有哪些

1、簡單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比，Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格；

2、Python屬于開源的，所有人都可以看到源代碼，并且可以被移植在許多平臺上使用；

3、Python面向對象，能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程；

4、Python是一種解釋性語言，Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序；

5、Python功能強大，擁有的模塊眾多，基本能夠實現所有的常見功能。

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