数据科学家使用的Python库有哪些

本文介绍了数据科学家使用的最流行的Python库。

NumPy

数据科学家使用的Python库有哪些？

NumPy是最广泛使用的用于科学计算的开源Python库之一。它内置的数学函数可以实现闪电般的计算，并支持多维数据和大量矩阵。线性代数也利用了它。NumPy数组经常比列表更受欢迎，因为它消耗的内存更少，而且更方便和高效。

NumPy是一个开源项目，旨在用Python促进数值计算，据其网站介绍。它设计于2005年，是基于Numeric和Numarray库的早期工作。NumPy的主要优势之一是它是在修改过的BSD许可证下发布的，因此它将永远是免费使用的。

Pandas

数据科学家使用的Python库有哪些？

在数据科学领域，Pandas是一个广泛使用的开源库。它主要用于数据分析、操作和清理。Pandas实现了简单的数据建模和数据分析活动，而不需要大量的编码。根据他们的网站，Pandas是一个快速、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编写的大型可视化工具包，可以用来制作静态和动态的可视化。大量的第三方程序，包括各种更高级别的绘图接口（Seaborn、HoloViews、ggplot等），加强并建立在Matplotlib的功能之上。

Matplotlib旨在实现与MATLAB一样的功能，并具有兼容Python的额外优势。它还具有开源和免费的优势。它允许用户使用一些绘图类型来可视化数据，如散点图、直方图、柱状图、误差图和boxplots。此外，所有的可视化只需要几行代码就可以创建。

Seaborn

数据科学家使用的Python库有哪些？

Seaborn是一个强大的界面，用于构建令人惊叹的、有洞察力的统计可视化，这对于从数据中获得洞察力和研究数据至关重要。它是另一个很受欢迎的Python数据可视化工具包，建立在Matplotlib上。这个Python模块与NumPy和pandas数据结构都有密切联系。Seaborn的核心原则是将可视化作为数据探索和分析的一部分来规范。因此，它的图表算法利用了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。用Plotly制作的数据可视化可以导出为HTML文件，在Jupyter笔记本和使用Dash的Web应用程序中查看，或保存到云端。基于Plotly的JavaScript库（plotly.js）。

包括40多种不同的图表，如散点图、柱状图、线形图、柱状图、饼状图、误差条、箱形图、多轴图、火花线、树状图和三维图表。除了数据可视化的标准工具外，Plotly还提供更多的专业选项，如等高线图。

当涉及到交互式可视化或类似仪表盘的显示时，Plotly是Matplotlib和Seaborn的一个可敬的替代品。它现在可以在MIT许可下使用。

Scikit-Learn

数据科学家使用的Python库有哪些？

Scikit-learn对机器学习至关重要。作为一个Python机器学习库，scikit-learn得到了广泛的利用。这个开源的Python库在BSD许可下发布，结合了NumPy、SciPy和Matplotlib的功能，适合在商业环境中使用。分析数据以进行未来预测的过程被减少和加快了。

虽然scikit-learn最初是在2007年作为谷歌夏季代码项目推出的，但此后一直通过机构和私人资金维持。

scikit-learn最好的地方是真的非常容易使用。

用于机器学习的Python库

LightGBM

LightGBM是一个著名的开源梯度提升库，利用了基于树的算法。它有以下优点 –

培训的有效性和速度都得到了提高。
减少内存的使用
更高的精度
支持并行、分布式和GPU学习
能够处理巨大的数据量

它可以执行监督下的分类以及回归问题。要了解更多关于这个奇妙的框架，请访问他们的官方文档或GitHub。

XGBoost

XGBoost是另一个广泛使用的分布式梯度提升工具包，其目标是可移植性、适应性和性能。它可以在梯度提升框架内使用机器学习技术。以梯度提升决策树（GBDT）的形式，XGBoost提供了一种并行的树形提升技术，可以快速准确地解决各种数据科学问题。同样的代码可以在主要的分布式设置（Hadoop、SGE、MPI）中处理无限多的问题。

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，这一事实促使它在近几年迅速流行起来。

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