3个用于数据科学的顶级Python库

Python有许多吸引力，如效率，代码可读性和速度，使其成为数据科学爱好者的首选编程语言。Python通常是希望升级其应用程序功能的数据科学家和机器学习专家的首选。
由于其广泛的用途，Python拥有大量的库，使数据科学家可以更轻松地完成复杂的任务，而无需很多编写代码的麻烦。以下是数据科学的前3个Python库。
使用这些库将Python转化为一个科学的数据分析和建模工具。

1.NumPy

NumPy（Numerical Python的缩写）是配备有用资源的顶级库之一，可帮助数据科学家将Python转变为强大的科学分析和建模工具。流行的开源库可以在BSD许可下使用。它是用于在科学计算中执行任务的基础Python库。NumPy是一个更大的基于Python的开源工具生态系统的一部分，称为SciPy。

他的库为Python提供了大量的数据结构，可以毫不费力地执行多维数组和矩阵计算。除了用于求解线性代数方程和其他数学计算外，NumPy还可用作不同类型通用数据的通用多维容器。

此外，它与其他编程语言（如C / C ++和Fortran）完美集成。NumPy库的多功能性使其能够轻松快速地与各种数据库和工具结合使用。

2.Pandas

Pandas是另一个很棒的库，可以增强你的数据科学Python技能。与NumPy一样，它属于SciPy开源软件系列，可在BSD免费软件许可下使用。

Pandas提供多功能和强大的工具，用于整理数据结构和执行大量数据分析。该库适用于不完整，非结构化和无序的实际数据，并附带用于整形，聚合，分析和可视化数据集的工具。

此库中有三种类型的数据结构：

  • Series：单维，均匀阵列
  • DataFrame：具有异构类型列的二维
  • Panel：三维，大小可变阵列

例如，让我们看看Panda Python库(缩写为pd)可用于执行一些描述性统计计算。

让我们从导入库开始。

import pandas pd

让我们创建一个系列词典。

d 'Name':pd.Series'Alfrick''Michael''Wendy''Paul''Dusan''George''Andreas'
 'Irene''Sagar''Simon''James''Rose'
 'Years of Experience':pd.Series
 'Programming Language':pd.Series'Python''JavaScript''PHP''C++''Java''Scala''React''Ruby''Angular''PHP''Python''JavaScript'

让我们创建一个DataFrame。

df pd.DataFramed

下面是一个很好的输出表：

 Name Programming Language Years of Experience
 Alfrick    Python
 Michael   JavaScript
 Wendy     PHP
  Paul     C++
 Dusan     Java
 George    Scala
 Andreas    React
 Irene     Ruby
 Sagar    Angular
 Simon     PHP
 James    Python
 Rose   JavaScript

下面是这个示例的全部代码：

import pandas pd
#creating a dictionary of series
d 'Name':pd.Series'Alfrick''Michael''Wendy''Paul''Dusan''George''Andreas'
 'Irene''Sagar''Simon''James''Rose'
 'Years of Experience':pd.Series
 'Programming Language':pd.Series'Python''JavaScript''PHP''C++''Java''Scala''React''Ruby''Angular''PHP''Python''JavaScript'
#Create a DataFrame
df pd.DataFramed
printdf

3.Matplotlib

Matplotlib也是SciPy核心软件包的一部分，并在BSD许可下提供。它是一个流行的Python科学库，用于生成简单而强大的可视化。你可以使用Python框架进行数据科学生成创意图形，图表，直方图以及其他形状和图形，而无需担心编写多行代码。

例如，让我们看看如何使用Matplotlib库创建一个简单的条形图。

让我们从导入库开始。

matplotlib import pyplot plt

让我们为x轴和y轴生成值。

让我们调用绘制条形图的函数。

plt.xy  

让我们展示一下情节。

plt.  

这是条形图：

下面是这个示例的全部代码：

#importing Matplotlib Python library
matplotlib import pyplot plt
#same as import matplotlib.pyplot as plt
#generating values for x-axis
x
#generating vaues for y-axis
y
#calling function for plotting the bar chart
plt.xy
#showing the plot
plt.

Python编程语言在数据处理和准备方面做得很好，但对于复杂的科学数据分析和建模却不那么重要。用于数据科学的顶级Python框架有助于填补这一空白，允许你执行复杂的数学计算并创建能够理解数据的复杂模型。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对我们的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

赞 (0)

相关推荐

  • Python爬虫基础之XPath语法与lxml库的用法详解

    Python爬虫基础之XPath语法与lxml库的用法详解

    前言 本来打算写的标题是XPath语法,但是想了一下Python中的解析库lxml,使用的是Xpath语法,同样也是效率比较高的解析方法,所以就写成了XPath语法和lxml库的用法 XPath 即为 XML 路径语言,它是一种用来确定 XML(标准通用标记语言的子集)文档中某部分位置的语言. XPath 基于 XML 的树状结构,提供在数据结构树中找寻节点的能力. XPath 同样也支持HTML. XPath 是一门小型的查询语言. python 中 lxml库 使用的是 Xpath 语法,是

  • Python运维开发之psutil库的使用详解

    介绍 psutil能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率. 导入模块 import psutils 获取系统性能信息 CPU信息 使用cpu_times()方法获取CPU的完整信息: >>> psutil.cpu_times() 获取单项数据,例如用户user的CPU时间比: >>> psutil.cpu_times().user 获取CPU的个数: >>> psutil.cpu_count() # 默认logical=True,获取逻辑个数 &g

  • Python使用Flask-SQLAlchemy连接数据库操作示例

    本文实例讲述了Python使用Flask-SQLAlchemy连接数据库操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 需要安装flask pip install flask 安装Mysql-Python (这个是py的mysql驱动,这个在官方没有win的支持,只有第三方才有py2.7的whl) pip install MySQL_python-1.2.5-cp27-none-win_amd64.whl 注:上述whl文件也可点击此处链接下载到本地安装:https://www.lfd.uci.edu/

  • Python3.6简单的操作Mysql数据库的三个实例

    安装pymysql 参考:https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/ pip install pymsql 实例一 import pymysql # 创建连接 # 参数依次对应服务器地址,用户名,密码,数据库 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='123456', db='demo') # 创建游标 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursor

  • 对python3中pathlib库的Path类的使用详解

    用了很久的os.path,今天发现竟然还有这么好用的库,记录下来以便使用. 1.调用库 from pathlib import 2.创建Path对象 p = Path('D:/python/1.py') print(p) #可以这么使用,相当于os.path.join() p1 = Path('D:/python') p2 = p1/'123' print(p2) 结果 D:\python\1.py D:\python\123 3.Path.cwd() 获取当前路径 path = Path.cw

  • Python爬虫常用库的安装及其环境配置

    Python爬虫常用库的安装及其环境配置

    Python常用库的安装 urllib.re 这两个库是Python的内置库,直接使用方法import导入即可. 在python中输入如下代码: import urllib import urllib.request response=urllib.request.urlopen("http://www.baidu.com") print(response) 返回结果为HTTPResponse的对象: <http.client.HTTPResponse object at 0x0

  • Python连接Mssql基础教程之Python库pymssql

    前言 pymssql模块是用于sql server数据库(一种数据库通用接口标准)的连接.另外pyodbc不仅限于SQL server,还包括Oracle,MySQL,Access,Excel等. 另外除了pymssql,pyodbc还有其他几种连接SQL server的模块,感兴趣的可以在这里找到:https://wiki.python.org/moin/SQL%20Server 本文将详细介绍关于Python连接Mssql之Python库pymssql的相关内容,下面话不多说了,来一起看看详

  • Python BS4库的安装与使用详解

    Beautiful Soup 库一般被称为bs4库,支持Python3,是我们写爬虫非常好的第三方库.因用起来十分的简便流畅.所以也被人叫做"美味汤".目前bs4库的最新版本是4.60.下文会介绍该库的最基本的使用,具体详细的细节还是要看:[官方文档](Beautiful Soup Documentation) bs4库的安装 Python的强大之处就在于他作为一个开源的语言,有着许多的开发者为之开发第三方库,这样我们开发者在想要实现某一个功能的时候,只要专心实现特定的功能,其他细节与

  • Python wxPython库使用wx.ListBox创建列表框示例

    Python wxPython库使用wx.ListBox创建列表框示例

    本文实例讲述了Python wxPython库使用wx.ListBox创建列表框.分享给大家供大家参考,具体如下: 如何创建一个列表框? 列表框是提供给用户选择的另一机制.选项被放置在一个矩形的窗口中,用户可以选择一个或多个.列表框比单选按钮占据较少的空间,当选项的数目相对少的时候,列表框是一个好的选择.然而,如果用户必须将滚动条拉很远才能看到所有的选项的话,那么它的效用就有所下降了.下图显示了一个wxPython列表框. 在wxPython中,列表框是类wx.ListBox的元素.该类的方法使

  • Python使用bs4获取58同城城市分类的方法

    本文实例讲述了Python使用bs4获取58同城城市分类的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- #! /usr/bin/python import urllib import os, datetime, sys from bs4 import BeautifulSoup reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) __BASEURL__ = "http://bj.58.com/&q

  • 用于业余项目的8个优秀Python库

    在 Python/Django 的世界里有这样一个谚语:为语言而来,为社区而留.对绝大多数人来说的确是这样的,但是,还有一件事情使得我们一直停留在 Python 的世界里,不愿离开,那就是我们可以很容易地利用一顿午餐或晚上几个小时的时间,把一个想法快速地实现出来. 作为一门语言,你知道 Python 是如何获得现在的成功的吗? 不妨去看看它大量的库吧,不管是原生的,还是第三方的,可能会有所收获. 有这么多的库,也就不奇怪为什么有的很多人用,有的却没有引起多少人注意. 而且,专注于一个领域的程序员

  • 让代码变得更易维护的7个Python库

    随着软件项目进入"维护模式",对可读性和编码标准的要求很容易落空(甚至从一开始就没有建立过那些标准).然而,在代码库中保持一致的代码风格和测试标准能够显著减轻维护的压力,也能确保新的开发者能够快速了解项目的情况,同时能更好地全程保持应用程序的质量. 使用外部库来检查代码的质量不失为保护项目未来可维护性的一个好方法.以下会推荐一些我们最喜爱的 检查代码 (包括检查 PEP 8 和其它代码风格错误)的库,用它们来强制保持代码风格一致,并确保在项目成熟时有一个可接受的测试覆盖率. 检查你的代

  • Python中Proxypool库的安装与配置

    Python中Proxypool库的安装与配置

    从github上下载,链接为:https://github.com/jhao104/proxy_pool 下载好之后解压文件,然后将文件夹目录内的D:\proxy_pool-master 这个文件修改成这个样式: 然后在命令行移动到 输入pip install -r requirements.txt下载命令即可. 打开D:\proxy_pool-master\ProxyGetter路径内的 这个文件内的部分代码注释掉. 接下来进行测试即可 总结 以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家

  • Python的argparse库使用详解

    argparse是python标准库里面用来处理命令行参数的库 命令行参数分为位置参数和选项参数: 位置参数就是程序根据该参数出现的位置来确定的 如:[root@openstack_1 /]# ls root/    #其中root/是位置参数 选项参数是应用程序已经提前定义好的参数,不是随意指定的 如:[root@openstack_1 /]# ls -l    # -l 就是ls命令里的一个选项参数. 基本使用 import argparse # 创建解析器 parser = argpars

  • 浅谈Python中的bs4基础

    安装 在命令提示符框中直接输入pip install beautifulsoup4 介绍 beautifulsoup是python的一个第三方库,和xpath一样,都是用来解析html数据的. 引入 from bs4 import BeautifulSoup 使用 将一段文档传入BeautifulSoup的构造方法,就能得到一个文档的对象. bs = BeautifulSoup(open('index.html',encoding='utf-8'),'lxml') print(bs) 注意:这样

随机推荐