Python 数据分析库有哪些不同类型

毫无疑问，Python是雇主在寻找数据科学家技能的首选之一。它迅速成为数据科学行业的标准语言。它在全球数据科学投票中屡屡名列前茅，其普及度只在增长！

但是，Python在数据科学家中有什么独特之处

就像我们的身体由多个器官组成，每个器官有不同的功能，而心脏则保持它们正常工作一样，Python的核心提供了一种易于编码、面向对象、高级语言的访问方式（即“心脏”）。对于每个任务类别，如数学、数据挖掘、数据探索和可视化，我们都有一个特定的库（即“器官”）。

Matplotlib

毫无疑问，这是目前最好的Python库。利用Matplotlib所展示的数据可以生成故事。另外一个绘制2D图表的SciPy堆栈库是Matplotlib。

什么时候要用？可以使用Python图表库Matplotlib提供的面向对象的API将图表包含在程序中。它大致模仿了Python编程语言中的内置MATLAB。

Theano

Theano是另一个有助于数据科学家进行涉及大规模多维数组复杂计算的Python包。它更类似于TensorFlow，只是效果较差。

它被用于依赖分布和并行计算的活动。它允许您指定、评估和优化数组支持的数学运算。由于实现了numpy.ndarray函数，它与NumPy紧密相关。

由于基于GPU的基础设施，它可以比CPU更快地处理活动。它适用于提供所需结果的性能和稳定性增强。

数据科学家经常使用它的动态C代码生成器进行快速评估。他们可以运行单元测试来查找模型中的错误。

Scikit Learn

Sklearn 是数据科学资源的瑞士军刀。它是你的数据科学工具箱中的必备工具，能够帮助你克服一开始看起来难以克服的挑战。简单来说，它用于开发机器学习模型。

Scikit-learn 是最有用的Python库之一，用于机器学习。sklearn 包含了许多高效的机器学习和统计建模技术，包括分类、回归、聚类和降维。

Keras

用于创建和训练深度神经网络代码的高级 TensorFlow API 被称为 Keras。它是一个开源的 Python 神经网络库。使用 Keras 的精简代码进行文本、图形和统计工作要简单得多。

毕竟，Keras 与 TensorFlow 的区别是什么呢？

虽然 TensorFlow 是一个用于不同机器学习应用的开源工具包，但 Keras 是一个用于神经网络的 Python 库。虽然 Keras 只提供高级 API，但 TensorFlow 提供高级和低级 API。由于 Keras 是为 Python 创建的，它比 TensorFlow 要简洁、模块化和可组合。

SciPy

SciPy是一款流行的免费开源Python数据研究工具包，用于复杂计算（科学Python）。在GitHub上，有大约19,000条评论和600个活跃贡献者组成了SciPy社区。它经常用于科学和技术计算，因为它扩展了NumPy并提供了许多用户友好和高效的方法。

Plotly

Plotly是一个经典的用于图表绘制的Python软件包。用户可以导入、复制、粘贴或流式传输数据进行分析和可视化。Plotly提供了一个沙盒环境，可以运行受限的Python代码。沙盒环境一直难以理解，但我敢肯定Plotly使其变得简单易懂。

何时使用？如果您希望生成和显示图形，编辑或悬停文本以获取信息，您可以使用Plotly。将信息发送到云服务器是Plotly提供的另一个功能。这很棒！

BeautifulSoup

即将推出的Python数据科学库被称为BeautifulSoup。这个受欢迎的Python库主要应用于网络爬虫和数据抓取。用户可以从没有足够CSV或API的网站收集数据，然后使用BeautifulSoup进行数据抓取和必要的组织。

PyTorch

PyTorch 是为数据科学家和学术界提供的最流行的机器学习库之一。它帮助他们创建动态计算网络、通过 GPU 加速的快速张量计算以及其他一些复杂的任务。PyTorch 的 API 在神经网络方法中非常有用。

由于混合前端 PyTorch 平台的易用性，我们可以进入图模式进行优化。它为用户提供了原生能力，在异步组活动中产生正确的结果，并实现点对点通信。

如果软件原生支持 ONNX（开放神经网络交换），则可以将模型导出以用于可视化器、平台、运行时和其他资源。PyTorch 最好的功能是在部署过程中提供云环境以实现简单资源的可扩展性。

结论

这并不是一个详尽的列表，因为 Python 环境还包括许多其他用于开发算法和执行机器学习任务的工具。在基于 Python 的数据科学项目中，数据科学家和软件工程师将使用许多这些工具，因为它们对于在 Python 中创建强大的机器学习模型是必需的。