非常受欢迎的15大Python库

  众所周知,Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库,被广泛应用于云计算、Web开发、系统运维、科学运算、以及人工智能等领域。那么Python所包含的库有哪些呢?今天小编就来告诉大家非常受欢迎的15大Python库,掌握它们就意味着你掌握了驰骋未来的“利器”。

非常受欢迎的15大Python库_第1张图片


 

  1、Pandas是一个Python包,旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作,简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化,是数据整理的完美工具。

  2、NumPy是专门为Python中科学计算而设计的软件集合,它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化,可以改善性能,从而加快执行速度。

  3、SciPy是一个工程和科学软件库,包含线性代数,优化,集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上,通过其特定子模块提供有效的数值例程,并作为数字积分、优化和其他例程。

  4、Matplotlib为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制,它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。

  5、Seaborn主要关注统计模型的可视化(包括热图),Seaborn高度依赖于Matplotlib。

  6、Bokeh独立于Matplotlib,主要焦点是交互性,它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。

  7、Plotly是一个基于Web用于构建可视化的工具箱,提供API给一些编程语言(Python在内)。

  8、Scikits是Scikits Stack额外的软件包,专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上,中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效,是使用Python进行机器学习的实际行业标准。

  9、Theano是一个Python软件包,它定义了与NumPy类似的多维数组,以及数学运算和表达式。此库是被编译的,可实现在所有架构上的高效运行。

  10、TensorFlow是数据流图计算的开源库,旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求,并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者,可以在大型数据集上快速训练神经网络。

  11、Keras是一个用Python编写的开源的库,用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂,具有高级可扩展性。

  12、NLTK主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务,旨在促进NLP及相关领域(语言学,认知科学人工智能等)的教学和研究。

  13、Gensim是一个用于Python的开源库,为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计,不仅可以进行内存处理,还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。

  14、Statsmodels使用户能够通过使用各种统计模型的估算方法进行数据挖掘,并执行统计判断和分析。这个库还提供了广泛的标定功能,专门用于大数据统计中的性能优化工作。

  15、Scrapy库是用于从网络结构化检索数据(如联系人信息或URL),可以用来设计crawling程序(也称为蜘蛛bots)。

  Python已成为人工智能时代的最佳编程语言,其广阔的就业前景以及高薪吸引了人们的广泛关注。

你可能感兴趣的:(python开发,python,人工智能,机器学习)