在本文中, 我们就来给大家介绍一下 -- 数据分析中最常用的 10 个 Python 库. 看看这些库你都用过吗?
1,Pandas
在数据分析师的日常工作中, 70% 到 80% 都涉及到理解和清理数据, 也就是数据探索和数据挖掘.
Pandas 主要用于数据分析, 这是最常用的 Python 库之一. 它为你提供了一些最有用的工具来对数据进行探索, 清理和分析. 使用 Pandas, 你可以加载, 准备, 操作和分析各种结构化数据.
2,NumPy
NumPy 主要用于支持 N 维数组. 这些多维数组的稳健性是 Python 列表的 50 倍, 这也让 NumPy 成为许多数据科学家的最爱.
NumPy 被 TensorFlow 等其他库用于张量的内部计算. NumPy 为数值例程提供了快速的预编译函数, 这些函数可能很难手动求解. 为了获得更好的效率, NumPy 使用面向数组的计算, 从而能够轻松的处理多个类.
3,Scikit-learn
Scikit-learn 可以说是 Python 中最重要的机器学习库. 在使用 Pandas 或 NumPy 清理和处理数据之后, 可以通过 Scikit-learn 用于构建机器学习模型, 这是由于 Scikit-learn 包含了大量用于预测建模和分析的工具.
使用 Scikit-learn 有很多优势. 比如, 你可以使用 Scikit-learn 构建几种类型的机器学习模型, 包括监督和非监督模型, 交叉验证模型的准确性, 进行特征重要性分析.
4,Gradio
Gradio 让你只需三行代码即可为机器学习模型构建和部署 web 应用程序. 它的用途与 Streamlight 或 Flask 相同, 但部署模型要快得多, 也容易得多.
Gradio 的优势在于以下几点:
允许进一步的模型验证. 具体来说, 可以用交互方式测试模型中的不同输入
易于进行演示
易于实现和分发, 任何人都可以通过公共链接访问 Web 应用程序.
5,TensorFlow
TensorFlow 是用于实现神经网络的最流行的 Python 库之一. 它使用多维数组, 也称为张量, 能对特定输入执行多个操作.
因为它本质上是高度并行的, 因此可以训练多个神经网络和 GPU 以获得高效和可伸缩的模型. TensorFlow 的这一特性也称为流水线.
6,keras
Keras 主要用于创建深度学习模型, 特别是神经网络. 它建立在 TensorFlow 和 Theano 之上, 能够用它简单地构建神经网络. 但由于 Keras 使用后端基础设施生成计算图, 因此与其他库相比, 它的速度相对较慢.
7,SciPy
SciPy 主要用于其科学函数和从 NumPy 派生的数学函数. 该库提供的功能有统计功能, 优化功能和信号处理功能. 为了求解微分方程并提供优化, 它包括数值计算积分的函数. SciPy 的优势在于:
多维图像处理
解决傅里叶变换和微分方程的能力
由于其优化算法, 可以非常稳健和高效地进行线性代数计算
8,Statsmodels
Statsmodels 是擅长进行核心统计的库. 这个多功能库混合了许多 Python 库的功能, 比如从 Matplotlib 中获取图形特性和函数; 数据处理; 使用 Pandas, 处理类似 R 的公式; 使用 Pasty, 并基于 NumPy 和 SciPy 构建.
具体来说, 它对于创建 OLS 等统计模型以及执行统计测试非常有用.
9,Plotly
Plotly 绝对是构建可视化的必备工具, 它非常强大, 易于使用, 并且能够与可视化交互.
与 Plotly 一起使用的还有 Dash, 它是能使用 Plotly 可视化构建动态仪表板的工具. Dash 是基于 Web 的 Python 接口, 它解决了这类分析 Web 应用程序中对 JavaScript 的需求, 并让你能在线和离线状态下进行绘图.
10,Seaborn
Seaborn 建立在 Matplotlib 上, 是能够创建不同可视化效果的库.
Seaborn 最重要的功能之一是创建放大的数据视觉效果. 从而让最初不明显的相关性能突显出来, 使数据工作人员能够更正确地理解模型.
Seaborn 还有可定制的主题和界面, 并且提供了具有设计感的数据可视化效果, 能更好地在进行数据汇报.
来源: http://bigdata.51cto.com/art/202201/699412.htm