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Python 是当今使用最广泛的编程语言。在解决数据科学任务和挑战方面，Python 不断的给用户带来惊喜。大多数数据科学家每天都在利用 Python 编程的力量。Python是一种易于学习、易于调试、广泛使用、面向对象、开源、高性能的语言，Python 编程还有很多好处。Python 由用于数据科学的非凡 Python 库构建而成，程序员每天都在使用这些库解决问题。以下是用于数据科学的10 大 Python 库：
用于数据科学的 10 大 Python 库
- TensorFlow
- NumPy
- SciPy?
- Pandas
- Matplotlib?
- Keras
- SciKit-Learn
- PyTorch
- Scrapy
- BeautifulSoup
1.TensorFlow
?Python数据科学的第一个库中是 TensorFlow，TensorFlow是一个用于高性能数值计算的库，拥有大约 35,000 条评论，在充满活力的社区有约 1,500名贡献者，它被用于各种科学领域。TensorFlow 是一个基本的框架，用于定义和运行涉及张量的计算，张量是部分定义的计算对象，它最终产生一个值。
特征：?
- 更好的计算图表可视化
- 将神经机器学习中的错误减少 50% 到 60%
- 执行复杂模型的并行计算
- 由 Google 支持的无缝图书馆管理
- 较快的更新和频出的新版本为您提供最新的功能?
TensorFlow 对于以下应用非常有用：
- 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（科学 Python）是另一个用于数据科学的免费开源 Python 库，广泛用于高级计算。SciPy 在 GitHub 上有大约 19,000 条评论，并且拥有一个大约 600 名贡献者组成的活跃社区。它广泛用于科学和技术计算，它扩展了 NumPy 并为科学计算提供了许多用户友好且高效的例程。
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内置函数
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，拥有一个由 700 位贡献者组成的活跃社区。它是一个通用的数组处理包，提供称为数组的高性能多维对象和用于处理它们的工具。NumPy 还通过提供这些多维数组以及提供在这些数组上有效运行的函数和运算符来部分解决缓慢问题。?
特征：
- 为数值例程提供快速、预编译的函数
- 面向阵列的计算，提高效率
- 支持面向对象的方法
- 使用矢量化进行紧凑且更快的计算
应用：
- 广泛应用于数据分析?
- 创建强大的 N 维数组
- 形成其他库的基础，例如 SciPy 和 scikit-learn
- 与 SciPy 和 matplotlib 一起使用时替换 MATLAB
4. Pandas
Pandas（Python 数据分析）是数据科学生命周期中的必备品。它是最流行和最广泛使用的数据科学 Python 库，与 matplotlib 中的 NumPy 一起。在 GitHub 上有大约 17,00 条评论和拥有一个由 1,200 名贡献者组成的活跃社区，它被大量用于数据分析和清理。Pandas 提供快速、灵活的数据结构，例如数据框 CD，旨在非常轻松直观地处理结构化数据。?
特征：
- 雄辩的语法和丰富的功能，让您可以自由地处理丢失的数据
- 使您能够创建自己的函数并在一系列数据中运行它
- 高级抽象
- 包含高级数据结构和操作工具
应用：?
- 一般数据处理和数据清理
- 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
- 用于各种学术和商业领域，包括统计、金融和神经科学?
- 特定时间序列的功能，例如日期范围生成、移动窗口、线性回归和日期偏移。
5. Matplotlib
Matplotlib具有强大而美观的可视化效果。它是一个 Python 绘图库，在 GitHub 上有大约 26,000 条评论，并有一个由大约 700 名贡献者组成的充满活力的社区。因为它生成的图形和图表，它被广泛用于数据可视化。它还提供了一个面向对象的 API，可用于将这些图嵌入到应用程序中。?
特征：
- 可用作 MATLAB 的替代品，具有免费和开源的优势?
- 支持数十种后端和输出类型，这意味着无论您使用哪种操作系统或希望使用哪种输出格式，都可以使用它
- Pandas 本身可以被用于 MATLAB API 的包装器，以像清理器一样驱动 MATLAB
- 低内存消耗和更好的运行时行为
应用：
- 变量的相关分析
- 可视化模型的 95% 置信区间
- 使用散点图等进行异常值检测。
- 可视化数据分布以获得即时洞察
6. Keras
与 TensorFlow 类似，Keras是另一个流行的库，广泛用于深度学习和神经网络模块。Keras 支持 TensorFlow 和 Theano 后端，因此如果您不想深入了解 TensorFlow 的细节，这是一个不错的选择。
特征：
- Keras 提供了大量预标记的数据集，可用于直接导入和加载。
- 它包含各种已事实的层和参数，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可使用其预训练权重的深度学习模型。您可以直接使用这些模型进行预测或提取其特征，而无需创建或训练您自己的新模型。
7. Scikit-learn
在用于数据科学的顶级 Python 库列表中，接下来是Scikit-learn，这是一个机器学习库，几乎提供了您可能需要的所有机器学习算法。Scikit-learn 旨在插入 NumPy 和 SciPy。
应用：
- 聚类
- 分类
- 回归
- 型号选择
- 降维
8. PyTorch
用于数据科学的顶级 Python 库列表中的下一个是PyTorch，它是一个基于 Python 的科学计算包，它使用了强大的图形处理单元的功能。PyTorch 是最受欢迎的深度学习研究平台之一，旨在提供最大的灵活性和速度。
应用：
- PyTorch 以提供两个最高级的功能而闻名
- 具有强大 GPU 加速支持的张量计算
- 在基于自动求导系统构建深度神经网络
9. Scrapy
下一个已知的用于数据科学的 Python 库是 Scrapy。Scrapy 是用 Python 编写的最流行、最快速、开源的网络爬虫框架之一。它通常用于基于 XPath 的选择器的帮助下从网页中提取数据。
应用：
- Scrapy 有助于帮助构建可以从网络检索结构化数据的爬行程序（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，影响用户编写可重复用于构建和扩展大型爬虫的通用代码。
10. BeautifulSoup
BeautifulSoup - 下一个用于数据科学的 Python 库。是另一个流行的 Python 库，最常用于网络爬虫和数据抓取。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，而 BeautifulSoup 可以帮助他们抓取它并将其排列成所需的格式。
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