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2021年您不应该错过的7个最佳Python库

冰封一夏
2021-08-05 09:43:24 / 1 阅读 / 正在检测是否收录...

Python库从一开始就减轻了编写代码的需要。Python是最流行的编程语言之一。

当今有超过137,000个python库可供使用,因此选择与您的项目相关的库可能具有挑战性。

如果您希望开始从事数据科学事业,那么Python库至关重要。但是,我们将引导您浏览一些值得今年学习的最佳库。

话虽如此,让我们开始谈论Python库。

1. NumPy

NumPy用于为其提供N维数组的支持。其数组的功能是多维的,并且与Python列表相比坚固了近50倍,因此使该库成为数据科学家中最喜欢的库之一。

TensorFlow等其他库也使用NumPy来检测张量的内部计算。Python库以扩展快速预编译函数的数字例程而闻名,这很难手动解决。

2.Pandas

大多数数据科学家花费时间清理数据,处理数据和进行数据探索。因此,Pandas被广泛用于数据分析,并且是最受欢迎的Python库之一。熊猫附带了一系列出色的工具,可用于收集数据,清理数据和分析数据。这个Python库(Pandas)甚至可以加载,准备各种数据-结构化或非结构化。 

一些Python学习的最佳场所是通过确定在线可用的数据科学最佳认证。确保您获得的认证在全球范围内都是可信的。

3. Gradio

Gradio使为机器学习模型构建和部署Web应用程序变得更好。现在,您仅需三行代码即可完成该过程。尽管它与Flask和Streamlight具有相同的目的,但部署ML模型要容易得多且更快。

Gradio的其他一些优点-演示的理想方式,易于分发和实施,因为公众可以通过共享链接直接访问Web应用,并且还可以根据需要进行进一步的建模。

4.SciPy

SciPy非常适合从NumPy获得的科学函数和数学函数。

主要功能包括信号处理功能,统计功能和优化功能。SciPy擅长优化和求解微分方程。

SciPy的最佳功能是-它们具有多维图像处理功能,可以执行有效的线性代数计算,并可以进行傅立叶变换。

5.Plotly

Plotly是可用于可视化的必备工具。它功能强大且易于使用。也许这是理想的构建可视化的主要优点之一。

达世币(Dash)是另一个与Plotly配合使用的出色工具,它正在构建动态仪表板。作为基于Web的Python界面,Dash最大限度地减少了将JavaScript用于分析Web应用程序的需求。因此,这些图也可以在线和离线运行。拥有Python库技能对于成功的数据科学事业至关重要。

6. Seaborn

Seaborn建立在Matplotlib之上,是用于构建不同可视化效果的理想库。 

界面是高级的,可以自定义主题。由于这些功能,Seaborn可以提供有吸引力的数据可视化。

Seaborn的最佳功能包括放大的数据视觉效果。

7.Keras

Keras非常适合希望创建像神经网络这样的深度学习模型的数据科学家。Keras建立在Theano和TensorFlow之上,可以轻松地帮助构建神经网络。但是,此库相对于其他库而言相对较慢,因为它倾向于使用后端基础结构来生成计算图。

结论

众所周知,Python有大量的库,在有抱负的数据科学家和机器学习专家中很流行。当处理较大的项目时,这些库是完美的。无论如何,学习Python及其库都是启动数据科学事业的好方法。

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