制作组中英文书名：统计数据自然科学 | 五大最畅销的Python库

英文书名：Top 10 Data Science Libraries in Python

译者：学雷锋制作组（李珺毅、Shangru）

今年将大放异彩的统计数据自然科学库。

Python被认为是新手最难自学的词汇。除此以外，Python还因为它保有的静态插件集而畅销。随着在人工智慧、机器自学、web合作开发和图形界面应用应用领域软件合作开发等应用领域的广为采用，Python在统计数据分析市场上占有了寡头垄断话语权。

考虑到Python广为的普及化和普遍认可，所以它具有归咎于统计数据自然科学的多样库也就不难理解了。自然科学别列济夫Python的同义词！ 您如果给它起个英文名字，就有几乎大部份涵盖了大部份。

考虑到目前的市场走势，统计数据自然科学是最畅销的业余优先选择众所周知。如果研究统计数据并由此得出结论管用的推论让你著迷，所以这就是称道的事情了!Python作为最盛行的C词汇众所周知，保有多样的统计数据自然科学库集。Python主要就用作统计数据分析、统计信息处理和可视化、统计数据可视化和统计数据抽取。因此，他们列举了统计数据自然科学中采用的10个最盛行的Python库。送给大部份的统计数据发烧友和统计数据自然生物学家，他们期望这篇清乙烯该文能为你带来价值!

向前看，前10名的统计数据自然科学别列济夫：

NumPy

NumPy是两个主要就用作统计数据分析、自然系统分析和统计数据自然科学的Python库。NumPy主要就全力支持布季夫字符串和行列式。它是Python中最基础的统计数据自然科学库众所周知。在外部，Tensorflow和许多其他Python库也采用NumPy对标量继续执行操作方式。NumPy更像两个通用型的Python包。

Pandas

Pandas是另两个Python库，最适合于重新整理和分拆统计数据。 Pandas主要就用作随心所欲快速地进行统计信息处理，统计数据裂解和统计数据可视化。 Pandas用作从CSV文件创建统计数据框（Python第一类）。

Matplotlib

Matplolib是另两个用作统计数据可视化的管用Python库。描述性分析和可视化统计数据对任何组织都是非常重要的。Matplotlib提供了各种方法来有效地可视化统计数据。Matplotlib允许您加速制作线形图、饼状图、直方图和其他专业级图形。采用Matplotlib，可以定制图形的每个方面。Matplotlib具有缩放、规划和以图形格式保存图形等交互式功能。

Scikit-Learn

Scikit-Learn是经典ML算法中最静态、最广为的机器自学库众所周知。它构建在两个基本的Python库之上，即NumPy和SciPy。Scikit-Learn为大多数监督和非监督自学算法提供了全力支持。这个库还可以用作统计数据分析、统计数据收集和统计数据分析，这使得它成为自学ML的新手的两个很好的工具。

Scikit-learn是两个免费的机器自学库，归功于Python。包括分类、回归、聚类等算法，以及全力支持向量机、梯度增强、随机森林、k-means等。

Tensorflow

根据维基百科，TensorFlow是一种免费和开放源码的编程构造，通常被称为统计数据流和可微分编程的库，可用作广为的任务。它是两个用作机器自学应用应用领域的库，如神经网络、模糊逻辑和遗传算法。

Keras

Keras是Python的两个重要机器自学库。它是两个高级的神经网络API，有可能运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。它可以在CPU和GPU上平稳运行。Keras使ML新手可以毫不费力地构建、设计和构建神经网络。简易和加速的原型是Keras的两个强大的特色。

Keras是两个深度自学库，它包含了其他库(如Tensorflow、Theano或CNTK)的功能。用Python编写的。因为它运行在Tensorflow之上。，Keras比scikiti -learn和PyTorch等竞争对手更有优势。

Scrapy

Scrapy是两个Python框架，广为用作Web抓取。 Scrapy被广为用作抽取，存储和处理大量Web统计数据。 Scrapy使他们能够随心所欲处理大量统计数据。

Scrapy的一些主要就应用应用领域包括web抓取、统计数据抽取和其他信息，这些统计数据最终用作决策目的。Scrapy是统计数据自然科学中不可缺少的两个组成部分，它帮助他们收集统计数据，紧凑地存储统计数据，并分析统计数据得出结论有意义的推论。

Seaborn

Seaborn主要就是基于Matplotlib构建的统计数据可视化库。该库可以让你能够重新整理信息性和统计性的视觉效果以及说明性图表。Seaborn使统计数据可视化成为统计数据探索和分析不可或缺的一部分。该库最适合检查多个变量之间的关系。

Seaborn在外部继续执行大部份重要的语义映射和统计汇总，以生成信息图。 这个用作统计数据可视化的Python库还具管用作拾取颜色以自定义图形中的统计数据集的工具。

SciPy

SciPy包含了积分，线性代数，数学计算，优化和统计在内的大量模组。这个开源的Python库允许合作开发者和统计数据工程师亲力亲为傅里叶变换，ODE求解，信号和图像处理等。

Plotly

Plotly python库 （plotly.py）是两个交互性的开源绘图库。它全力支持超过40种不同的图标类型，广为涵盖了统计，金融，地理，自然科学和3维的用户用例。

因为它基于Plotly JavaScript库（plotly.js），plotly.py全力支持Python用户创建漂亮的交互性的基于网络的可视化，并可以在Jupyter Notebooks内展示，保存为独立的HTML文件，或者作为一个采用Dash的纯Python合作开发的网络应用应用领域的一部分。

推论

因此，总结一下，如果你想在统计数据分析等应用领域开启业余生涯，他们可以说，上面所提到的前10大统计数据自然科学别列济夫必不可少的。今天，统计数据正在接管世界，在IT行

因此，了解这一前沿技术，当然会帮助你在这个行业有两个很有前途的业余生涯和丰厚的回报！

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