1. 首页
  2. Python

15个python库,学习编程的道路简简单单

“u003Cdivu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp1.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002Fc532697868334b6eaa2fe7713051b446″ img_width=”550″ img_height=”309″ alt=”15个python库,学习编程的道路简简单单” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003E在过去的五年中,Python已成为数据科学界的一大热门 。因此,它正在慢慢接管R–“统计学术语” – 作为许多工具的首选工具。最近发布的Stack Overflow Developer Survey 2018表明, Python是下一个重要的编程语言,它在业界的应用将不断增加。Python的崛起令人震惊,但并不令人惊讶。它的通用性,再加上效率和易用性,使您可以更轻松地构建数据科学。您还可以使用丰富的Python库来处理所有与数据科学相关的任务,从基本的Web抓取到训练深度学习模型等复杂的任务 。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E在本文中,我们将介绍一些最流行和最广泛使用的Python库及其应用领域。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E网页抓取u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E在网络浏览器的帮助下,网络抓取是使用HTTP协议从网络上流行的信息提取技术。两种最常用的Web抓取工具是基于Python的。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E1.Beautiful Soupu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EBeautiful Soup是一个流行的Python库,用于从HTML和XML文件中提取信息。它提供了一种独特,简便的方法来导航,搜索和修改已分析的数据,从而可以节省您不必要的工作时间。它适用于Python的两个版本,即2.7和3.x,并且非常易于使用。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cliu003EBeautiful Soup网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fpypi.orgu002Fprojectu002Fbeau…u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E2.Scrapyu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EScrapy是一个用Python编写的免费开源框架。虽然开发用于Web抓取,但它也可以用作常规Web爬虫程序并使用不同的API提取数据。遵循Django等框架的“不要重复自己”的理念 ,Scrapy包含一组自包含的爬虫,每个爬虫都遵循具体目标的特定指令。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003EScrapy网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fscrapy.orgu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E科学计算与数据分析u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E可以说是最常见的数据科学任务,通过为数据处理和分析以及数学计算提供独特的库,从而证明了对数据科学家来说非常有价值。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E3.NumPyu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003ENumPy是Python中最受欢迎的科学计算库,它是用于科学计算的更大的Python堆栈的一部分,称为SciPy(下面讨论)。除了在线性代数和其他数学函数中的用途之外,它还可以用作具有任意数据类型的通用数据的多维容器或数组。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003ENumPy集成了无缝语言(如C u002F C ++),并且由于它支持多种数据类型,因此它也适用于各种数据库。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003ENumPy网址: u003Cstrongu003Ehttp:u002Fu002Fwww.numpy.orgu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E4.SciPyu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003ESciPy是一个基于Python的框架,包含用于数学,科学计算和数据分析的开源库 。SciPy库是用于高级数学计算,统计等的算法和工具的集合。SciPy堆栈包含以下库:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E· NumPy – 用于数值计算的Python包u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E· SciPy – SciPy堆栈的核心软件包之一,用于信号处理,优化和高级统计u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E· matplotlib – 用于数据可视化的流行Python库u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E· SymPy – 符号数学和代数库u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E· pandas – 用于数据操作和分析的Python库u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E· iPython – 用于运行基于Python的代码的交互式控制台u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003ESciPy网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fwww.scipy.orgu002Findex.htmlu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E5.Pandasu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Epandas是一个广泛使用的Python包,提供有效数据操作和分析的数据结构和工具。它是一种广泛使用的定量分析工具,在算法交易和风险分析中发现了很多应用。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E拥有庞大的专用用户社区,定期更新pandas以获得新的API更改,性能更新和错误修复。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003Epandas网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fpandas.pydata.orgu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E机器学习和深度学习u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EPython在实现高效的机器学习和深度学习模型方面胜过所有其他语言 ,仅凭借其多样化,有效且易于使用的库集。在本节中,我们将看到一些最流行和最常用的Python库,用于机器学习和深度学习:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E6.Scikit-learnu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Escikit-learn是用于数据挖掘,分析和机器学习的最流行的Python库。它使用NumPy,SciPy和matplotlib的功能构建,并且在商业上可用。您可以使用scikit-learn实现各种机器学习技术,例如分类,回归,集群等且非常易于安装。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003Escikit-learn网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fscikit-learn.orgu002Fstableu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E7.Tensorflowu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003ETensorflow是一个基于Python的框架,用于使用多个CPU或GPU进行有效的机器学习和深度学习。由Google支持,最初由Google Brain的研究团队开发,是世界上广泛使用的机器智能框架。它得到了大量活跃用户的支持,并且正在广泛应用于各种工业领域的先进机器学习,从制造和零售到医疗保健和智能汽车。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003ETensorflow网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fwww.tensorflow.orgu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E8.Kerasu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EKeras是一个基于Python的神经网络API,提供了一个简化的界面,可以轻松地训练和部署您的深度学习模型。它支持各种深度学习框架,如Tensorflow,Deeplearning4j和CNTK且非常人性化,遵循模块化方法,支持基于CPU和GPU的计算。如果您想让深度学习过程更简单有效,那么这个库绝对值得一试!u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003EKeras网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fkeras.iou002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E9.PyTorchu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EPyTorch是Python深度学习系列的最新成员之一,它是一个具有强大GPU支持的神经网络建模库。尽管仍处于测试阶段,但该项目得到了Facebook和Twitter等大人物的支持。PyTorch建立在另一个流行的深度库Torch的架构之上,以实现更高效的张量计算和动态神经网络的实现。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003EPyTorch网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fpytorch.orgu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E自然语言处理u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E自然语言处理涉及设计处理,解释和分析人类语言,口头或书面的系统。Python提供了独特的库,用于执行各种任务,例如使用结构化和非结构化文本,预测分析等等。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E10.NLTKu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003ENLTK是一个流行的语言处理Python库。它为各种NLP任务提供了易于使用的界面,例如文本分类,标记化,文本解析,语义推理等等。它是一个开源的,社区驱动的项目,并且支持Python 2和Python 3。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003ENLTK网址: u003Cstrongu003Ehttp:u002Fu002Fwww.nltk.orgu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E11.SpaCyu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003ESpaCy是另一个基于Python和Cython的高级自然语言处理库。它广泛支持各种深度学习库和框架,如Tensorflow和PyTorch。使用SpaCy,您可以相对轻松地为NLP构建复杂的统计模型。SpaCy易于安装和使用,在大规模提取和分析文本信息方面证明是非常有用的。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003ESpaCy网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fspacy.iou002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E数据可视化u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003E数据可视化是一种广泛使用的数据科学技术,用于通过图形,图表,仪表板和报告直观地分析和传递信息和有价值的业务洞察。Python提供了许多流行的库来进行有效的数据叙述。其中一些列表如下:u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E12.matplotlibu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Ematplotlib是最受欢迎的数据可视化Python库,允许进行企业级2D和3D绘图。使用matplotlib,您可以使用几行代码构建不同类型的可视化,例如直方图,条形图,散点图等等。matplotlib的受欢迎程度可与R广受好评的ggplot2相媲美,Matplotlib可以在所有Python控制台上无缝运行,包括iPython和Jupyter笔记本电脑,为您提供创建和共享数据可视化所需的所有必要工具。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003Ematplotlib网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fmatplotlib.orgu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E13. Seabornu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003ESeaborn是一个基于Python的数据可视化库,它源于matplotlib。除了提供有吸引力且富有洞察力的数据可视化之外,seaborn还为其他Python库提供强大支持,例如NumPy和pandas。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003ESeaborn网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fseaborn.pydata.orgu002Fin…u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E14.散景u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EBokeh是一个基于Python的交互式数据可视化库。它旨在提供D3.js风格优雅的图形和可视化,主要在现代Web浏览器上运行。除了能够创建各种可视化外,Bokeh还支持实时数据集的大规模交互和可视化。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003EBokeh网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fbokeh.pydata.orgu002Fenu002Fl…u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E15. Plotlyu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EPlotly是一个广泛使用的Python库,在世界各地用于制作出版品质的图表。使用Plotly,您可以轻松地构建交互式仪表板,散点图,直方图,烛台图表,热图以及大量其他数据可视化。凭借出色的交互性,部署和发布功能,Plotly可用于不同领域,主要是财务和地理空间行业,以进行有效的数据叙述。u003Cu002Fpu003Eu003Culu003Eu003Cliu003E愿码提示u003Cu002Fliu003Eu003Cu002Fulu003Eu003Cpu003EPlotly网址: u003Cstrongu003Ehttps:u002Fu002Fplot.lyu002Fpythonu002Fu003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cpu003EPython为每个与数据科学相关的任务提供了一套广泛的库,每个库都配备了独特的功能,可以快速,轻松地完成任务。虽然有很多Python库,但我们可以根据它们的受欢迎程度,实用性以及它们带来的价值来挑选这15个库。u003Cu002Fpu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E在最后为初学者们准备的python入门教程!u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cdiv class=”pgc-img”u003Eu003Cimg src=”http:u002Fu002Fp3.pstatp.comu002Flargeu002Fpgc-imageu002F544aab6d0e444d84bf2a9dd9f117809d” img_width=”561″ img_height=”485″ alt=”15个python库,学习编程的道路简简单单” inline=”0″u003Eu003Cp class=”pgc-img-caption”u003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003Eu003Cpu003Eu003Cstrongu003E请关注+私信回复:“学习”就可以拿到一份我为大家准备的Python学习资料!u003Cu002Fstrongu003Eu003Cu002Fpu003Eu003Cu002Fdivu003E”

原文始发于:15个python库,学习编程的道路简简单单

主题测试文章,只做测试使用。发布者:醒百年,转转请注明出处:http://www.cxybcw.com/13500.html

联系我们

13687733322

在线咨询:点击这里给我发消息

邮件:1877088071@qq.com

工作时间:周一至周五,9:30-18:30,节假日休息

QR code