供数据科学家和机器学习工程师使用的9大Python库合集 _Python数据科学库有哪些

Python数据科学库有哪些？每个数据科学家和机器学习工程师都必须知道、学习和掌握的顶级 Python 库和模块。
机器学习Python库合集：你可能已经知道，Python是一种编程语言，可让你快速工作并更有效地集成系统。此外，Python 是一种通用语言，这意味着你可以构建各种各样的应用程序，从使用Django 或 Flask 的Web 开发，到使用Scipy、Scikit-Learn、Tensorflow等出色库的数据科学。Python机器学习库哪个最好？在本文中，我们将讨论以下 9 个库：

Pandas
Matplotlib
Numpy
Scipy
Sci-kit Learn
Theano
PyTorch
TensorFlow
Keras

所以，让我们从第一个库 Pandas 开始，下面是完整的Python机器学习库排行榜：
9. Pandas

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Python机器学习库哪个最好？Pandas 是一个强大的 Python 数据分析工具包，提供高性能、易于使用的库、灵活且富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的处理既简单又直观。它的主要目标是成为使用 Python 等灵活语言进行实际实际数据分析的高级构建块。
以下是熊猫的一些主要功能：

在所有数据结构中将丢失的数据（Python 中的None 和大多数其他编程语言中的null）轻松处理为NaN。
可以轻松地从数据框中插入和删除列。
直观的合并和连接数据集。
能够读取 SQL 数据库。
灵活地重塑和旋转数据集。
将 Python 和 Numpy 数据结构中的数据轻松转换为DataFrame类型的对象

一定要检查一下！
有关更多信息，请访问官方 GitHub 页面。
8. Matplotlib

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Python数据科学库有哪些？Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可生成各种硬拷贝格式和跨平台交互环境的图形。Matplotlib 可以用在各种地方，python 脚本、IPython shell、Web 应用服务器、jupyter notebooks 和各种图形用户界面工具包。
对于简单的绘图，该模块提供了一个类似 MATLAB 的界面，特别是在与 IPython 结合使用时。对于高级用户，你可以通过面向对象的界面或 MATLAB 用户熟悉的一组函数完全控制线型、字体属性、轴属性等。pyplot
查看官方网站和github官方存储库。
7. Numpy

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【供数据科学家和机器学习工程师使用的9大Python库合集】机器学习Python库合集：Numpy 被认为是 Python 中最受欢迎的科学计算库之一。它提供：

一个强大的 N 维数组对象。
便于使用。事实上，它使复杂的数学实现变得非常简单。
流行，广泛使用，因此有很多开源贡献。

除了其科学用途外，它还可以用作通用数据的高效多维容器。这使其能够快速与各种数据库集成。
此外，Numpy 提供了一个接口，可用于将图像、声波和其他二进制原始流表示为 N 维实数数组。
查看官方 github 页面。
6. Scipy

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Python机器学习库排行榜：Scipy 是用于数学、科学和工程的开源软件。它包括统计、优化、积分、线性代数、信号和图像处理等模块。
Scipy 依赖于Numpy，它提供方便快捷的 N 维数组操作。
scipy 的好处在于它有很好的文档记录，请查看官方网站和github 存储库。
5. Scikit-Learn

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Python数据科学库有哪些？Scikit-learn (sklearn) 是一个免费的软件机器学习库。它是一个建立在Scipy之上的 Python 模块。该项目最初由 David Cournapeau 于 2007 年作为 Google Summer of Code 项目启动，从那时起，许多志愿者都做出了贡献。Scikit-learn 是用软件工程思维创建的。它的核心 API 设计围绕易于使用、强大和灵活。这种稳健性使其非常适合用于任何机器学习项目，尤其是 Python 初学者。它主要提供：

用于数据挖掘、机器学习和数据分析的简单而高效的工具。
每个人都可以访问并且可以重复使用。
开源，可在BSD 许可下商业使用。

一定要检查他们的官方网站和他们的 github 存储库。
4. Theano

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机器学习Python库合集：Theano 是一个 Python 库，允许你有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它是一个关键的基础深度学习库。以下是一些 Theano 功能：

速度和稳定性优化。
透明地使用 GPU。
与Numpy紧密集成。
动态 C 代码生成。

查看官方文档和github 存储库。
3. PyTorch

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Python机器学习库哪个最好？PyTorch 是一个开源机器学习框架，可加速从研究原型到生产部署的路径。
它是一个 Python 包，提供两个高级功能：

具有 GPU 加速的张量计算（如 Numpy）。
建立在基于磁带的 autograd 系统上的深度神经网络。

查看他们的官方网站和github 存储库以获取更多信息。
2. Tensorflow

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TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。图节点表示数学运算，而边表示在它们之间流动的称为张量的多维数据数组。这种灵活的架构使你能够将计算部署到一个或多个 CPU 或 GPU（分布式）。
tensorflow 最可靠的特性是：

使用Numpy 或 Scikit-Learn 中没有的选项轻松可视化（使用 Tensorboard）图形的每个部分。
可在 CPU 和 GPU 上轻松训练以进行分布式计算。
它由谷歌开发，因此在机器/深度学习工程师中非常受欢迎。

TensorFlow 现在有了 TensorFlow.js ，它是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和Node.js上训练和部署模型。它还具有 TensorFlow Lite，这是一个用于在移动和嵌入式设备上部署模型的轻量级库。
查看官方网页和 github 存储库以获取更多信息。
1. Keras

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Python数据科学库有哪些？Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，能够在Tensorflow、CNTK或Theano之上运行。它的开发目标是实现深度神经网络的快速实验，能够以尽可能少的延迟从想法到结果。
Keras 的主要功能包括：

它是用户友好的，非常适合深度学习初学者。事实上，它提供了针对常见用例优化的简单且一致的界面。
模块化和可组合。
你可以编写自定义构建块来表达研究的新想法，例如创建新层、损失函数和开发最先进的模型。

在 TensorFlow 2.0 中，Keras 现在是 TensorFlow 的一部分，你可以在 TensorFlow 中直接使用 Keras 并且不需要安装它，你可以按如下方式导入 Python 代码：

from tensorflow.keras.layers import Dense

前往官方网站和github 存储库了解更多信息。
机器学习Python库合集总结所以总结一下以上Python机器学习库排行榜，对于初学者来说，你需要先使用Scikit-Learn作为机器学习库，然后了解它的构建块，即SciPy、Numpy、Pandas和Matplotlib。
Python机器学习库哪个最好？如果你是一个深度学习爱好者，你绝对应该从Keras高级 API开始，因为它为初学者提供了一个相当简单友好的界面和TensorFlow的官方高级 API 。Theano和PyTorch也是你的理想人选，事实上，它们被广泛用于：学术界和工业界。