Python 是使用最广泛的编程语言之一。尽管标准 Python 提供得不多，但其数量惊人的开源和第三方库在开发人员中很受欢迎。只需命名域，Python 就会为您提供最佳的包和库。数据科学和机器学习是这个时代的两项要求很高的技术，Python 在这两个领域做得比优秀要好。
除了 Python 之外，R 是数据科学项目中经常使用的另一种编程语言。R 速度更快，包含更多的计算和统计库;但是，在本文中，我们只介绍了顶级的 Python 数据科学库，如果您想要掌握数据科学，您应该了解这些库。
在跳到本文的肉之前，让我们讨论什么是数据科学，为什么我们应该使用Python呢？
数据科学导论
现在，业务数据已经变得和金钱一样有价值。目前，我们正处于大数据时代，每秒生成大量数据。大企业正在利用这些数据来促进市场的增长。
利用数据科学和其他技术，我们从数据中提取信息性细节，以解决复杂的现实世界问题并构建预测模型。数据科学不是工具或技术;数据科学不是工具或技术。这是一种技能，你建立和滋养通过掌握一些工具和库在市场上存在。
为什么使用 Python 进行数据科学？
Python 被认为是实现数据科学和机器学习模型的顶级编程语言之一。
现在，让我们讨论一些主要原因，为什么开发人员和数据科学家喜欢使用 Python 而不是其他编程语言来进行数据科学项目。
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易于学习
选择 Python 是一个清晰而直接的原因，而不是任何其他编程语言。Python 使用简单明了的代码编写语法，在 Python 中编写代码非常简单，感觉就像在用英语编写直接指令。
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更少的编码
数据科学和机器算法非常复杂，因此我们需要这样的编程语言，可以轻松和更少的代码实现这些算法。下面 Python 附带了其平滑和缩进的语法，它帮助开发人员在更少的代码中构建程序。
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图书馆
开源和第三方库是 Python 的主要资产。Python 有许多数据科学库，这些库附带预构建的复杂算法，因此我们不必从头开始编写代码。
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平台独立
Python 可用于各种平台，包括窗口、mac、Linux 和 Unix，因此一次平台中编写的代码可以在另一个平台上运行，而无需进行任何更改
各种 Python 数据科学库
到目前为止，我们已经介绍了什么是数据科学，为什么我们使用Python，现在让我们讨论各种Python库，我们可以用于数据科学。
- 努皮
- 西皮
- 熊猫
- 统计模型
- 马特普洛特利布
- 西伯恩
- 情节
- 博克
- 科学学习
- 喀纳斯
1. NumPy
它是最常用的 python 库之一。NumPy 代表数字 Python，它具有许多功能和内置数据结构，包括单维和多维数组。标准 Python 不支持数组的概念;但是，它提供了一个称为列表的替代方法，但列表在数学计算方面并不太有效。NumPy 提供的数组结构专为数学和数值计算而设计。
Numpy 的功能
- 它可以用来执行简单和复杂的科学计算。
- 它支持标准 Python 中缺少的多维数组。
- 它附带各种内置方法，可以在多维阵列上执行不同的数值计算。
- 数据操作（包括线性回归算法）也可以使用 NumPy 执行。
- 它还支持日期时间和线性代数。
2. 西比
SciPy 是使用 NumPy 和其他一些数字子包构建的。当需要统计计算时，它被广泛使用。使用 NumPy 库定义的所有元素都可以使用 SciPy 求解，因此它通常用于求解 NumPy 无法解决的数学计算。与 NumPy 相比，SciPy 的所有模块都更高效，这使得它成为数据科学的完美库。
SciPy 的功能
- SciPy 与 NumPy 一起工作。
- 它支持使用 NumPy 数组进行数值集成和计算。
- 除了NumPy，它包括许多其他数字子包。
- 其子包能够处理矢量量化、集成、插值、傅立叶变换和许多其他复杂的数学计算。
- 它还支持先进的线性代数方法。
3. 熊猫
除了Python的NumPy库，熊猫是第二大已知的图书馆，大量用于Python数据科学项目。它用于各个领域，包括统计、金融、经济和数据分析。它建立在NumPy上，这意味着它使用NumPy数组来处理熊猫对象。熊猫经常使用时，我们必须处理大量的数据，它不能单独执行所有处理，所以它使用NumPy结构数据和SciPy的统计方法。在开发数据科学模型时，您需要使用所有三种工具进行有效的模型
熊猫特色
- 它附带预定义和自定义索引对象，用于快速有效的数据帧
4. 统计模型
StatsModel 建在 NumPy 和 SciPy 的顶部，广泛用于数据处理和修改。它因其统计、计算模块而非常流行，除了NumPy和SciPy之外，它还可以与熊猫集成进行数据处理。其他统计库（如 SciPy）使得使用统计模型变得复杂，但统计模型使其变得简单。
统计模型：
- 许多数据科学家使用此库进行统计测试。
- 它还包括 R 编程语言中存在的一些类似的统计方法。
- 它还用于实现广义线性模型、单变量、双变量分析和假设测试。
5. 马特普洛特利布
它是最著名的蛇形数据可视化库;您还可以说，如果您精通 Python 和数据科学，则它是需要掌握的最基本库。它配备了各种直观的图形，如直方图、条形图、功率图、误差图等。
它可以与其他数据科学库（如 NumPy 和 SciPy）一起工作，并绘制非常精确的二维图形。它还附带内置面向对象的 API，可以将图表嵌入到应用程序中。
马特普利伯利布的功能：
- 它使得使用各种预定义方法绘制各种购物车变得容易。
- 图表的颜色和字体也可以使用各种功能进行自定义。
- 它还提供了面向对象的 API，以便与不同的应用程序集成。
6. 西伯恩
Seaborn 是 Matplotlib 库的扩展，用于绘制更离散和适当的图形。它还支持用于研究不同变量之间关系的内置数据科学 API。与 Matplotlib 一样，Seaborn 支持各种图表，但它可以绘制所有具有更好可视化和较少复杂性的图表。
海生特征
- 有了它，我们可以分析单变量和双变量数据点。
- 它支持各种数据格式。
- 它可以绘制线性回归模型的图形。
- 它高度用于绘制具有 n 个点数的复杂可视化。
- 它还支持各种可视化主题。
7. 图利
这是另一个著名的 Python 数据科学可视化库。它为我们提供了交互式图形，以可视化结果变量和预测变量之间的关系。除了统计图可视化外，还创造性地用于金融、经济和科学数据。三维图表是您在 matplotlib 中错过的”绘图”的重要功能之一).
8. 博克
Bokeh 通常用于在 Web 应用程序上绘制图形。它可以很容易地与各种蛇框架集成，如弗拉斯克和Django。使用散景，我们可以绘制多个精确的复杂统计和科学图表。它是简单明了的库之一;在较少的代码行中，可以绘制交互式图形。
博克功能
- 它支持统计和科学数据集的数据可视化。
- 它支持不同的格式，包括 HTML、笔记本和服务器输出。
- 此库可用于不同的编程语言。
- 它很容易与Django和弗拉斯克集成。
9. 科学学习
Scikit-Learn 是一个机器学习库，它主要包括数据科学所需的所有功能和工具。它被引入作为一个谷歌夏季代码项目用于机器学习。它配备了各种内置模块，提供所有流行的预先编写的ML算法，如随机林，光谱聚类，交叉验证，k-手段聚类等。Scikit-学习可用于受监督和非监督机器学习算法。
科学学习的特点
- 它支持垃圾邮件检测和图像识别功能。
- 支持各种回归算法。
- 它有用于监督和无监督学习的模块。
- 它支持模型评估的交叉验证。
10. 喀斯
Keras 是一个深度学习 python 库，广泛用于神经网络。它是最强大的 Python 开源库之一，可用于不同的数据集，如统计模型、图像和文本数据。Python 中还有许多其他强大的深度学习库，但 Keras 使使用复杂的深度学习模型变得容易。
喀尔斯的特点
- 它支持所有类型的神经网络。
- 它配备了各种内置的数据结构，用于图像处理。
- 它配有流行的预处理机器学习模型。
- 它是一个非常可扩展的库，这意味着您可以添加其他函数来学习和练习深度学习。
结论
有了这个，我们已经达到了我们顶级的Python数据科学库的末尾。我们在这里提到的所有库都是受欢迎的，除了这些图书馆之外，还有许多其他库可用于数据科学和机器学习。如果你想用Python设置数据科学家的职业生涯，那么你需要学习这些库的大部分。
