盘点数据科学最流行的29个Python库

导读：我们都着眼于如何使用现有的库来避免重复工作，从而使程序开发工作事半功倍。通常，开发大量原始代码是一个费时费力的工作，为了避免这种情况，我们会尽可能多地使用库中已有的类来创建对象，通常仅需要一行代码。因此，库能够帮助我们使用适量的代码执行重要的任务。

本文介绍数据科学中会经常使用多种Python标准库、数据科学库和第三方库。

作者：保罗·戴特尔（Paul Deitel）、哈维·戴特尔（Harvey Deitel）

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01 Python标准库

• 16 / 29

Python标准库提供了丰富的功能，包括文本/二进制数据处理、数学运算、函数式编程、文件/目录访问、数据持久化、数据压缩/归档、加密、操作系统服务、并发编程、进程间通信、网络协议、JSON / XML /其他Internet数据格式、多媒体、国际化、GUI、调试、分析等。下面列出了一部分Python标准库模块。

1. collections：建立在列表、元组、字典和集合基础上的加强版数据结构。

2. csv：处理用逗号分隔值的文件。

3. datetime, time：日期和时间操作。

4. decimal：定点或浮点运算，包括货币计算。

5. doctest：通过验证测试或嵌入在docstring中的预期结果进行简单的单元测试。

6. json：处理用于Web服务和NoSQL文档数据库的JSON（JavaScript Object Notation）数据。

7. math：常见的数学常量和运算。

8. os：与操作系统进行交互。

9. queue：一种先进先出的数据结构。

10. random：伪随机数操作。

11. re：用于模式匹配的正则表达式。

12. sqlite3：SQLite关系数据库访问。
    

13. statistics：数理统计函数，如均值、中值、众数和方差等。

14. string：字符串操作。

15. sys：—命令行参数处理，如标准输入流、输出流和错误流。

16. timeit：性能分析。

Python拥有一个庞大且仍在快速增长的开源社区，社区中的开发者来自许多不同的领域。该社区中有大量的开源库是Python受欢迎的最重要的原因之一。

许多任务只需要几行Python代码就可以完成，这会令人感到很神奇。下面列出了一些流行的数据科学库。

02 科学计算与统计

• 3 / 29

1. NumPy（Numerical Python）：Python没有内置的数组数据结构。它提供的列表类型虽然使用起来更方便，但是处理速度较慢。NumPy提供了高性能的ndarray数据结构来表示列表和矩阵，同时还提供了处理这些数据结构的操作。详细教程请戳????高能！8段代码演示Numpy数据运算的神操作

2. SciPy（Scientific Python）：SciPy基于NumPy开发，增加了用于科学处理的程序，例如积分、微分方程、额外的矩阵处理等。scipy.org负责管理SciPy和NumPy。详细教程请戳????3段极简代码带你入门Python科学计算库SciPy

3. StatsModels：为统计模型评估、统计测试和统计数据研究提供支持。

03 数据处理与分析

• 1 / 29

1. pandas：一个非常流行的数据处理库。pandas充分利用了NumPy的ndarray类型，它的两个关键数据结构是Series（一维）和DataFrame（二维）。详细教程请戳????Pandas最详细教程来了！

04 可视化

• 2 / 29

1. Matplotlib：可高度定制的可视化和绘图库。Matplotlib可以绘制正规图、散点图、柱状图、等高线图、饼图、矢量场图、网格图、极坐标图、3D图以及添加文字说明等。详细教程请戳????Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

2. Seaborn：基于Matplotlib构建的更高级别的可视化库。与Matplotlib相比，Seaborn改进了外观，增加了可视化的方法，并且可以使用更少的代码创建可视化。详细教程请戳????数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

05 机器学习、深度学习和强化学习

• 4 / 29

1. scikit-learn：一个顶级的机器学习库。机器学习是AI的一个子集，深度学习则是机器学习的一个子集，专注于神经网络。

2. Keras：最易于使用的深度学习库之一。Keras运行在TensorFlow（谷歌）、CNTK（微软的深度学习认知工具包）或Theano（蒙特利尔大学）之上。

3. TensorFlow：由谷歌开发，是使用最广泛的深度学习库。TensorFlow与GPU（图形处理单元）或谷歌的定制TPU（Tensor处理单元）配合使用可以获得最佳的性能。TensorFlow在人工智能和大数据分析中有非常重要的地位，因为人工智能和大数据对数据处理的需求非常巨大。本书使用TensorFlow内置的Keras版本。详细教程请戳????TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

4. OpenAI Gym：用于开发、测试和比较强化学习算法的库和开发环境。

06 自然语言处理

• 3 / 29

1. NLTK（Natural Language Toolkit）：用于完成自然语言处理（NLP）任务。

2. TextBlob：一个面向对象的NLP文本处理库，基于NLTK和模式NLP库构建，简化了许多NLP任务。

3. Gensim：功能与NLTK类似。通常用于为文档合集构建索引，然后确定另一个文档与索引中每个文档的相似程度。

关于作者：保罗·戴特尔，Deitel＆Associates公司首席执行官兼首席技术官，毕业于麻省理工学院，拥有38年的计算经验。保罗是世界上最有经验的编程语言培训师之一，自1992年以来一直针对软件开发人员教授专业课程。他服务过的国际客户包括思科、IBM、西门子、Oracle、戴尔、富达、美国国家航空航天局肯尼迪航天中心等。

本文摘编自《Python程序设计：人工智能案例实践》，经出版方授权发布。

延伸阅读《Python程序设计：人工智能案例实践》

点击上图了解及购买

转载请联系微信：DoctorData

推荐语：极简入门Python和AI，读这一本就够了！538个实例帮你掌握交互式IPython解释器和JupyterNotebook并应用Python实践人工智能项目。

划重点????

干货直达????

• 硅谷企业的大数据平台架构什么样？看看Twitter、Airbnb、Uber的实践
  

• 终于有人把p值讲明白了
  

• 超详细！17 步全解四象限导图的使用方法
  

• 终于有人把大数据架构讲明白了

更多精彩????

在公众号对话框输入以下关键词

查看更多优质内容！

PPT | 读书 | 书单 | 硬核 | 干货 | 讲明白 | 神操作

大数据 | 云计算 | 数据库 | Python | 爬虫 | 可视化

AI | 人工智能 | 机器学习 | 深度学习 | NLP

5G | 中台 | 用户画像 | 1024 | 数学 | 算法 | 数字孪生

据统计，99%的大咖都关注了这个公众号

????