数据科学家使用的Python库有哪些

本文介绍了数据科学家最常用的Python库。

NumPy

数据科学家使用的Python库有哪些

NumPy是使用最广泛的开源Python库之一，用于科学计算。它内置了数学函数，可实现快速计算并支持多维数据和大型矩阵。线性代数也可以使用它。与列表相比，NumPy数组经常更受青睐，因为它占用的内存较少，更方便和高效。

据其网站介绍，NumPy是一个旨在促进使用Python进行数值计算的开源项目。它于2005年设计并基于Numeric和Numarray库的早期工作。NumPy的主要优势之一是它在修改的BSD许可证下发布，因此将永远免费使用。

Pandas

数据科学家使用的Python库有哪些

Pandas是数据科学领域广泛使用的开源库。它主要用于数据分析、处理和清洗。Pandas可以在不需要编写大量代码的情况下进行简单的数据建模和分析。根据其网站介绍，Pandas是一个快速、强大、灵活和简单的开源数据分析和处理工具。

Matplotlib

数据科学家使用的Python库有哪些

Matplotlib是一个用Python编写的庞大可视化工具包，可以用于创建静态和动态可视化。许多第三方程序，包括各种高级绘图界面(如Seaborn、HoloViews、ggplot等)，增强和构建在Matplotlib功能的基础上。

Matplotlib旨在与MATLAB具有相同的功能，但具有与Python兼容的优势。它还具有开源和免费的优势。用户可以使用各种图表类型（如散点图、直方图、条形图、误差图和箱线图）可视化数据。此外，所有可视化都可以用几行代码创建。

Seaborn

数据科学家使用的Python库有哪些

Seaborn是一个功能强大的界面，用于构建引人注目和富有洞察力的统计可视化，这对于从数据中获取洞察和研究数据至关重要。它是另一个建立在Matplotlib基础上的受欢迎的Python数据可视化工具包。该Python模块与NumPy和pandas数据结构都有密切关联。Seaborn的核心原则是将可视化视为数据探索和分析的一部分。因此，其绘图算法利用包含详细数据集的数据框。

Plotly

数据科学家使用的Python库有哪些

使用流行的开源程序Plotly创建交互式图表和图表。使用Plotly创建的数据可视化可以导出为HTML文件，在Jupyter笔记本和使用Dash的Web应用程序中查看，或保存到云端。基于Plotly JavaScript库(plotly.js)。

包含了40多种不同类型的图表，如散点图、直方图、折线图、条形图、饼图、误差条、箱线图、多坐标轴、火花线图、树状图和三维图表。除了用于数据可视化的标准工具外，Plotly还提供了更多专业选项，比如等高线图。

在交互式可视化或仪表盘式显示方面，Plotly是Matplotlib和Seaborn的一个可替代品。现在可以在MIT许可下使用。

Scikit-Learn

数据科学家使用的Python库有哪些

Scikit-Learn对于机器学习至关重要。作为一个Python机器学习库，scikit-learn被广泛应用。这个开源的Python库在BSD许可下进行分发，结合了NumPy、SciPy和Matplotlib的特性，适用于商业环境中使用。它可以降低和加速未来预测的数据分析过程。

虽然scikit-learn最初是在2007年作为Google Summer of Code项目开展的，但它目前是通过机构和私人资金进行维护的。

scikit-learn的最大优点是非常容易使用。

Python机器学习库

LightGBM

LightGBM是一个着名的开源梯度增强库，采用基于树的算法。它具有以下优点 –

提高了训练的效率和速度。
减少内存使用
更高的准确性
支持并行、分布式和GPU学习
能够处理大量数据

它可以进行有监督的分类和回归问题。要了解更多有关这个极好的框架的信息，请访问它们的官方文档或GitHub。

XGBoost

XGBoost是另一个广泛使用的分布式梯度增强工具包，旨在实现可移植性、适应性和性能。它允许在梯度增强框架内使用机器学习技术。以梯度增强决策树（GBDT）的形式，XGBoost提供一种并行的树增强技术，可以快速准确地解决各种数据科学问题。相同的代码可以处理主要分布式环境（Hadoop、SGE、MPI）中的无限多的问题。

在过去的几年中，XGBoost能够帮助个人和团队几乎在每个Kaggle结构化数据竞赛中取胜的事实，为它近年来的快速普及做出了贡献。

Python中的其他机器学习库包括 CatBoost，Statsmodels 和 RAPIDS. AI cuDF 和 cuML, Optuna 等。