Python是一种代表简单思想的编程语言,具有免费开源、可移植性、可扩展性、易学、速度快等优点;而且Python拥有丰富的库,它可以帮助你处理各种各样的工作,那么Python有哪些比较重要的库呢?本文为大家介绍Python中6个最重要的库,一起来看看吧。

  第一、NumPy

  NumPy是Numerical Python的简写,是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容:

  ①快速、高效的多维数组对象ndarray

  ②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

  ③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

  ④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

  除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外,NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据,NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

  第二、pandas

  pandas提供了高级数据结构和函数,这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年,帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame,它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series,一种一维标签数组对象。

  pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数,使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能,pandas将是重要主题。

  第三、matplotlib

  matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库,它由John D. Hunter创建,目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

  对于Python编程者来说也有其他可视化库,但matplotlib依然使用最为广泛,并且与生态系统的其他库良好整合。

  第四、IPython

  IPython项目开始于2001年,由Fernando Pérez发起,旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中,它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

  尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具,它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历,IPython可以使你更快速地完成工作。

  第五、SciPy

  SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:

  ①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

  ②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

  ③scipy.optimize函数优化器和求根算法

  ④scipy.signal信号处理工具

  ⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

  SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

  第六、scikit-learn

  scikit-learn项目诞生于2010年,目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年,scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块:

  ①分类:SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

  ②回归:Lasso、岭回归等

  ③聚类:K-means、谱聚类等

  ④降维:PCA、特征选择、矩阵分解等

  ⑤模型选择:网格搜索、交叉验证、指标矩阵

  ⑥预处理:特征提取、正态化

  scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。