Python 是当今使用最广泛的编程语言之一，大多数数据科学家每天都在用Python进行数据分析，这10个Python库是数据科学家几乎每天都用到的，在线认证培训课程专家｜圣普伦和大家分享一下。

数据科学常用的10大Python库

1. TensorFlow

2. SciPy

3. NumPy

4. Pandas

5. Matplotlib

6. Keras

7. Scikit-learn

8. PyTorch

9. Scrapy

10. BeautifulSoup

1. TensorFlow

TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台，活跃贡献者1500多名。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术。

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特征：

  • 更好的计算图可视化
  • 将神经机器学习中的错误减少 50% 到 60%
  • 并行计算以执行复杂模型
  • 由 Google 支持的无缝图书馆管理
  • 迭代更快频繁，常常更新最新功能

TensorFlow 对于以下应用程序特别有用：

  • 语音和图像识别
  • 基于文本的应用程序
  • 时间序列分析
  • 视频检测

2. SciPy

SciPy (Scientific Python) 是另一个用于数据科学的免费和开源的 Python 库，广泛用于高级计算。SciPy 在 GitHub 上有大约 19,000 条评论，并拥有一个由大约 600 名贡献者组成的活跃社区。

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特征：

  • 基于 Python 的 NumPy 扩展构建的算法和函数的集合
  • 用于数据操作和可视化的高级命令
  • 使用 SciPy ndimage 子模块进行多维图像处理
  • 包括用于求解微分方程的函数

应用：

  • 多维图像操作
  • 求解微分方程和傅里叶变换
  •  优化算法
  • 线性代数

3. NumPy

NumPy (Numerical Python) 是 Python 中数值计算的基础包；它包含一个强大的 N 维数组对象。它在 GitHub 上有大约 18,000 条评论和一个由 700 名贡献者组成的活跃社区。

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NumPy可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效得多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix）），支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

特征：

  • 为数值例程提供快速的预编译函数
  • 提高面向阵列的计算效率
  • 支持面向对象的方法
  • 使用矢量化进行更快速的计算

应用：

  • 广泛用于数据分析
  • 创建强大的 N 维数组
  • 构成其他库的基础，例如 SciPy 和 scikit-learn

4. Pandas

Pandas（Python 数据分析）是数据科学生命周期中的必备工具，它是数据科学中最流行和使用最广泛的 Python 库之一。在 GitHub 上有大约 17,00 条评论和一个由 1,200 名贡献者组成的活跃社区，它被大量用于数据分析和数据清理。Pandas 提供快速、灵活的数据结构，旨在帮助用户轻松直观地处理结构化数据。

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特征：

  • 丰富的语法和功能，让用户可以自由地处理丢失的数据
  • 能够帮助创建自己的函数并在一系列数据中运行它
  • 包含高级数据结构和操作工具
  • 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据
  • 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征

应用：

  • 通用数据整理和数据清洗
  • 用于数据转换和数据存储的 ETL（提取、转换、加载）作业，因为它非常支持将 CSV 文件加载到其数据帧格式中

5. Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是 Python 常用的 2D 绘图库，同时它也提供了一部分 3D 绘图接口。Matplotlib 通常与 NumPy、Pandas 一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一，可视化效果绝佳，它还提供了一个面向对象的 API，可用于将这些绘图嵌入到应用程序中。

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特征：

  • 具有免费和开源的优势
  • 支持数十种后端和输出格式类型
  • Pandas本身可以用作 MATLAB API 的包装器
  • 更低内存能

应用：

  • 数据可视化，帮助用户获得数据洞察力
  • 变量的相关性分析
  • 使用散点图进行异常值检测

6. Keras

Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。

它与 TensorFlow 类似，是另一个广泛用于深度学习和神经网络模块的流行库，同时支持 TensorFlow 和 Theano 后端，因此如果你觉得了解TensorFlow的细节好麻烦，Keras会是一个不错的选择。

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特征：

Keras 提供了大量的预标记数据集，可直接导入和加载

它包含各种层和参数，可用于神经网络的构建、配置、训练和评估

应用：

Keras最重要的应用之一是具有预训练权重的深度学习模型。你可以直接使用这些模型进行预测或提取其特征，无需创建或训练自己的新模型。

7. Scikit-learn

它是一个机器学习库，提供了几乎所有的机器学习算法，它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

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应用：

  • 聚类
  • 分类
  • 回归
  • 型号选择
  • 降维

8. PyTorch

它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。PyTorch 是最常用的深度学习研究平台之一，提供最大的灵活性和速度。

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应用：

  • PyTorch 以提供两个最高级别的功能而闻名
  • 具有强大 GPU 加速支持的张量计算
  • 在基于磁带的 autograd 系统上构建深度神经网络

9. Scrapy

Scrapy 是用 Python 编写的最流行的、快速的、开源的网络爬虫框架之一。它通常用于借助基于 XPath 的选择器从网页中提取数据。

应用：

  • Scrapy 有助于构建可以从网络检索结构化数据的爬虫程序（蜘蛛机器人）
  • Scrappy 还用于从 API 收集数据，并在其界面设计中遵循“不要重复自己”的原则，帮助用户编写可用于构建和扩展大型爬虫的通用代码。

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10. BeautifulSoup

BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。BeautifulSoup以网络爬取和数据抓取而闻名。

用户可以在没有适当的 CSV 或 API 的情况下收集某些网站上可用的数据，BeautifulSoup 可以帮助他们抓取这些数据并将其排列成所需的格式。