十个最佳数据科学相关的Python库

我们都知道Python很流行也很易学， 本文将列出十个最佳的数据科学相关的Python库。希望对你能有所帮助。

NumPy

NumPy十个主要用于数据分析，科学计算以及数据科学的库。NumPy支持多维的数组和矩阵。他是数据科学中的最基础的库之一。NumPy也被TensorFlow内部使用，并且被很多别的库所使用。很多时候，NumPy更像一个同样的Python库一样。

Pandas

Pandas是另外一个Python库，它专精于数据的整理和合并。它可以方便快捷来进行数据的整理，合并和数据图形化显示。Pandas常被用来从一个CSV文件中创建数据框架。

Matplotlib

Matplotlib在数据可视化中非常有用。它提供了很多种有效显示数据的方法。你可以使用它来很快速地画出曲线图，饼图，直方图以及各种各样的专业图形。你可以自定义图表中的任何部分。

Scikit-Learn

Scikit-Learn是针对经典的ML算法的最动态和广泛的库之一。它是基于两个库来实现的，一个就是我们上文提到的NumPy，另外一个Scipy。它可以为大多数监督和非监督算法提供支持。这个库也可以用于数据挖掘，数据收集以及数据分析，所以它对很多ML的初学者来说也很有用。

TensorFlow

TensorFlow不需要多说吧，他是一个用于机器学习应用的库，你可以实现神经网络等等各种算法。它是目前为止最流行的机器学习的库，虽然不是第一个，但自从它出现后，很快就迅速超过了所有其他的库。

Keras

Keras是一个强大的Python机器学习库。它是一个高级的神经网络API，可以运行在TensorFlow，CNTK或者Theano之上。它可以独立地在GPU或者CPU上运行。对于新手来说，使用Keras非常方便和快捷。

Scrapy

Scrapy是一个用于进行网络抓取的Python框架。它主要用于提取，保存和处理大量的网络数据。我们可以使用它来很方便地处理大量的数据。

Seaborn

Seaborn其实是基于Matplotlib创建一个数据可视化的库。你可以使用它来整理信息性和统计性的视觉效果以及说明性图表。Seaborn是的数据可视化成为数据探索和分析不可或缺的一部分。它这个库非常适合测试多个变量之间的关系。

SciPy

SciPy是一个包含各种线性代数，数学计算，优化和统计模块的库。开发者可以使用它来进行傅里叶变换，ODE求解，信号和图像处理等。

Plotly

Plotly是一个开源的绘图库，它支持超过40中图形类型，基本涵盖了所有的分析，经济，地理，科学和三维用例等等各个方面。

总结

总得来说，了解上面十个Python库是你学习数据分析的重要武器，希望你们能够喜欢。