数据科学家使用的Python库有哪些？

本文涵盖了数据科学家最常使用的Python库。

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NumPy

数据科学家使用的Python库有哪些？

NumPy是最广泛使用的开源Python库之一，用于科学计算。它的内置数学函数允许进行极快的计算，支持多维数据和大型矩阵，同时也用于线性代数。 NumPy数组通常优先于列表，因为它消耗更少的内存，更方便，更高效。

据其官网介绍，NumPy是旨在促进Python的数值计算的开源项目。它于2005年设计，并基于Numeric和Numarray库的早期工作。NumPy的主要优点之一是它是基于修改的BSD许可证发布的，因此将永远免费使用。

Pandas

数据科学家使用的Python库有哪些？

在数据科学领域，Pandas是使用最广泛的开源库之一。它主要用于数据分析、操作和清理。Pandas使得简单数据建模和数据分析活动无需大量编写代码。据其官网介绍，Pandas是一款快速、强大、多功能、简单的开源数据分析和操作工具。

Matplotlib

数据科学家使用的Python库有哪些？

Matplotlib是一个用Python编写的非常大的可视化工具包，可用于制作静态和动态可视化。有大量的第三方程序，包括各种高级绘图接口（如Seaborn，HoloViews，ggplot等），增强和构建了Matplotlib的功能。

Matplotlib旨在像MATLAB一样实用，又具有与Python兼容的优势。它还有一个优点就是开源和免费。它允许用户使用许多绘图类型来可视化数据，如散点图、直方图、条形图、误差图和箱形图等。此外，所有可视化都可以用很少的代码行创建。

Seaborn

数据科学家使用的Python库有哪些？

Seaborn是一个强大的界面，可以构建引人入胜和富有洞察力的统计可视化图表，这对于从数据中获得洞察和研究数据非常重要。它是另一个建立在Matplotlib上的受欢迎的Python数据可视化工具包。此Python模块与NumPy和pandas数据结构有紧密联系。Seaborn的核心原则是将可视化标准化为数据探索和分析的一部分，因此，它的图表算法使用包括详细数据集的数据框架。

Plotly

数据科学家使用的Python库有哪些？

使用流行的开源程序Plotly创建交互式图形和图表。使用Plotly制作的数据可视化可以导出到HTML文件，在Jupyter笔记本和使用Dash的Web应用程序中查看，或保存到云中。基于Plotly JavaScript库(plotly.js)。

包括超过40种不同类型的图表，如散点图、直方图、线图、条形图、饼图、误差条形图、箱形图、多个轴、火花线图、树状图和三维图表。除了用于数据可视化的标准工具外，Plotly还提供了更专业的选项，例如等高线图。

对于交互式可视化或类似仪表盘的显示，Plotly是Matplotlib和Seaborn的一个可靠替代品。现在它可以在MIT许可证下使用。

Scikit-Learn

数据科学家使用的Python库有哪些？

Scikit-learn对于机器学习非常关键。作为Python机器学习库，scikit-learn被广泛使用。这个开源Python库在BSD许可证下发行，结合了NumPy、SciPy和Matplotlib的特点，适用于商业环境。分析未来预测的数据的过程被简化和加速了。

尽管scikit-learn最初是2007年作为Google Summer of Code项目推出的，但现在它通过机构和私人资金得到维护。

scikit-learn最好的部分确实非常容易使用。

Python机器学习库

LightGBM

LightGBM是一个著名的开源梯度增强库，使用基于树的算法。它有以下优点 ──

提高了有效性和训练速度。
减少了内存使用
更高的准确性
支持并行、分布式和GPU学习
能够处理大量的数据

它可以执行有监督分类和回归问题。要了解更多关于这个奇妙的框架的内容，请访问它们的官方文档或GitHub。

XGBoost

XGBoost是另一个广泛使用的分布式梯度增强工具包，旨在具有可移植性、适应性和性能可靠性。它使得在梯度增强框架内使用机器学习技术成为可能。通过梯度增强决策树（GBDT）的方式，XGBoost提供了一种并行树增强技术，可以快速而准确地解决各种数据科学问题。相同的代码可以应对主要的分布式环境（Hadoop、SGE、MPI）中无数的问题。

XGBoost可以帮助个人和团队赢得几乎所有的Kaggle结构化数据竞赛，这也是它近年来迅速流行的原因之一。

Python中的其他机器学习库包括 CatBoost、Statsmodels 和 RAPIDS.AI cuDF和cuML、Optuna 等。