这十大Python库你真应该知道

目录
  • 01、Pandas
  • 02、NumPy
  • 03、Scikit-learn
  • 04、Gradio
  • 05、TensorFlow
  • 06、Keras
  • 07、SciPy
  • 08、Statsmodels
  • 09、Plotly
  • 10、Seaborn
  • 总结

01、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。

02、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。

03、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。

04、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。

05、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。

06、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。

07、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

08、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。

09、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。

总结

本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注我们的更多内容!

(0)

相关推荐

  • python的rllib库你了解吗

    目录 urllib库作用 Urllib 库下的几种模块的基本使用 一.urllib.request模块 1.功能 2.常用方法 参数说明: 总结 urllib库作用 urllib 库 是Python内置的 HTTP 请求库.urllib 模块提供的上层接口,使访问 www 和 ftp 上的数据就像访问本地文件一样.我们爬取网页的时候,经常需要用到这个库. Urllib 库下的几种模块的基本使用 一.urllib.request模块 1.功能 urllib.request 模块提供了最基本的构造

  • python 中的jieba分词库

    目录 1.jieba库安装 2.jieba库功能介绍 3.案例 3.1.精确模式 3.2.全模式 3.3.搜索引擎模式 3.4.修改词典 3.5.词性标注 3.6.统计三国演义中人物出场的次数 jieba 库是优秀的中文分词第三方库,中文文本需要通过分词获得单个的词语 1.jieba库安装 管理员身份运行cmd窗口输入命令:pip install jieba 2.jieba库功能介绍 特征: 支持三种分词模式: 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式:把句子中所有的可以成词的词语

  • python numpy库介绍

    目录 1.NumPy( Numeric Python) 2.numpy的引用 3.Ndarray 引入n维数组的意义 ndarray的组成 ndarray对象的属性 3.数据类型 ndarray数组的创建 adarray数组的变换 ndarray数组运算 4.索引与切片 5.随机数函数 6.统计函数 7.梯度函数 8.副本与视图 numpy线性代数 数组与标量之间的运算 常用numpy.linalg函数总结 1.NumPy( Numeric Python) numpy是一个开源的python科学

  • 200个Python 标准库总结

    目录 1.文本 2.数学 3.函数式编程 4.文件与目录 5.持久化 6.压缩 7.加密 8.操作系统工具 9.并发 10.进程间通信 11.互联网 12.互联网协议与支持 13.多媒体 14.国际化 15.编程框架 16.Tk图形用户接口 17.开发工具 18.调试 19.运行时 20.解释器 21.导入模块 22.Python语言 23.其他 24.Windows相关 25.Unix相关 1.文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwr

  • python数据分析Numpy库的常用操作

    numpy库的引入: import numpy as np 1.numpy对象基础属性的查询 lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] def numpy_type(): print(type(lst)) data = np.array(lst, dtype=np.float64) # array将数组转为numpy的数组 # bool,int,int8,int16,int32,int64,int128,uint8,uint32, # uint64,uint128,float16

  • Python jiaba库的使用详解

    目录 jiaba库的使用 1.jieba库的安装 2.统计荷塘月色词频 总结 jiaba库的使用 jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库,jieba 支持三种分词模式:精确模式.全模式和搜索引擎模式,下面是三种模式的特点. 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗余数据,适合做文本分析 全模式:将语句中所有可能是词的词语都切分出来,速度很快,但是存在冗余数据 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次进行切分 1.jieba库的安装 全自动安装:easy_install j

  • 老生常谈Python中的Pickle库

    目录 简介 pickle与json比较 函数 dumps loads dump load 简介 Python 中有个序列化过程叫作 pickle,它能够实现任意对象与文本之间的相互转化,也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化.也就是说,pickle 可以实现 Python 对象的存储及恢复. pickle与json比较 pickle协议和JSON  (JavaScript对象表示法)之间有基本的区别:        JSON是一种文本序列化格式(它输出unicode文本,尽管大多数时候它被编码

  • 这十大Python库你真应该知道

    目录 01.Pandas 02.NumPy 03.Scikit-learn 04.Gradio 05.TensorFlow 06.Keras 07.SciPy 08.Statsmodels 09.Plotly 10.Seaborn 总结 01.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.

  • Python读取文件比open快十倍的库fileinput

    目录 1. 从标准输入中读取 2. 单独打开一个文件 3. 批量打开多个文件 4. 读取的同时备份文件 5. 标准输出重定向替换 6. 不得不介绍的方法 7. 进阶一点的玩法 8. 列举一些实用案例 9. 写在最后 使用 open 函数去读取文件,似乎是所有 Python 工程师的共识. 今天明哥要给大家推荐一个比 open 更好用.更优雅的读取文件方法 – 使用 fileinput 1. 从标准输入中读取 当你的 Python 脚本没有传入任何参数时,fileinput 默认会以 stdin

  • Python 十大特性

    目录 1.Python 2.Python 编程语言的特性 3.开源 4.Python 中的 GUI 编程支持 5.Python 支持高级语言 6.可扩展性 7.可移植性 8.大型标准库 9.解释性语言 10.面向对象程序设计语言 11.表达力 12.常见问题 前言: 在了解 Python 的特性之前,我们首先要了解 Python 编程语言是什么.Python 编程语言是世界上发展最快的编程语言.这一高级通用编程语言提供了广泛的实际应用,并且是一种非常流行的认证. Python 可以让程序员更加高

  • python数学建模之三大模型与十大常用算法详情

    目录 前言 1 三大模型与十大常用算法[简介] 1-1 三大模型 1-2 十大常用算法 2 python数据分析之Pandas 2-1什么是pandas 2-2 pandas读取文件 2-3 pandas数据结构 2-3-1 pandas数据结构之DataFrame 2-3-1 Pandas 数据结构之Series 2-4查询数据 前言 数学建模的介绍与作用 全国大学生数学建模竞赛:全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学

  • Python 数据结构之十大经典排序算法一文通关

    目录 1.冒泡排序 算法演示 算法步骤 算法实现 2.选择排序 算法演示 算法步骤 算法实现 3.简单插入排序 算法演示 算法步骤 算法实现 4.希尔排序 算法演示 算法步骤 算法实现 5.归并排序 算法演示 算法步骤 算法实现 6.快速排序 算法演示 算法步骤 算法实现 7.堆排序 算法演示 算法步骤 算法实现 8.计数排序 算法演示 算法步骤 算法实现 9.桶排序 算法演示 算法步骤 算法实现 10.基数排序 算法演示 算法步骤 算法实现 一文搞掂十大经典排序算法 今天整理一下十大经典排序算

  • python可视化大屏库big_screen示例详解

    目录 big_screen 特点 安装环境 输入数据 本地运行 在线部署 对于从事数据领域的小伙伴来说,当需要阐述自己观点.展示项目成果时,我们需要在最短时间内让别人知道你的想法.我相信单调乏味的语言很难让别人快速理解.最直接有效的方式就是将数据如上图所示这样,进行可视化展现. 具体如下: big_screen 特点 便利性工具, 结构简单, 你只需传数据就可以实现数据大屏展示. 安装环境 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simp

  • python学习与数据挖掘应知应会的十大终端命令

    目录 1.wget 2.head 3.tail 4.wc 5.grep 6.cat 7.find 8.sort 9.nano 10.Variables IT界的每个人都应该知道终端(Terminal)的基本知识,数据科学家也不例外.有时,终端是你的全部,尤其是在将模型和数据管道部署到远程机器时. 让我们开始吧! 1.wget wget实用程序用于从远程服务器下载文件.你可以用它来下载数据集,只要你知道网址,可以使用wget命令下载它,我以如下url为例: https://raw.githubus

  • python中的十大%占位符对应的格式化的使用方法

    字符串格式化里的符号很多,本文详细的介绍一下,以便随时查找. %s :字符串的格式化,也是最常用的%d :格式化整数,也比较常用%c :格式化字符及ASCII码%u :格式化无符号整型%f :格式化浮点数,可以指定小数后面的精度%e :使用科学计数法格式化浮点数%o :格式化无符号八进制数%x :格式化无符号十六进制数%p :十六进制数格式化变量地址%g :%e和%f的简写 演示一下各个占位符格式化使用时的效果 '''格式化字符串''' var_s = '%s' % '我是一个字符串' prin

  • Python 十大经典排序算法实现详解

    目录 关于时间复杂度 关于稳定性 名词解释 1.冒泡排序 (1)算法步骤 (2)动图演示 (3)Python代码 2.选择排序 (1)算法步骤 (2)动图演示 (3)Python代码 3.插入排序 (1)算法步骤 (2)动图演示 (3)Python代码 4.希尔排序 (1)算法步骤 (2)Python代码 5.归并排序 (1)算法步骤 (2)动图演示 (3)Python代码 6.快速排序 (1)算法步骤 (2)动图演示 (3)Python代码 7.堆排序 (1)算法步骤 (2)动图演示 (3)P

  • 十大求职陷阱公布 骗子敢用真信息欺诈求职者

    请擦亮你的双眼,在求职跳槽高峰期的这段日子里,看清这世界形形色色职场"陷阱".昨天,根据连日来700多网友的积极投票,市劳动和社会保障局所属的上海公共招聘网发布了"我最需防范的十大求职陷阱". 1.试用陷阱 以新招人员替代试用期满人员  [经典案例]吴先生应聘某汽车销售服务公司的汽车驾驶员岗位.单位承诺3个月试用,录用后发现,该单位仍在进行汽车驾驶员招聘工作.吴先生按约定做满3个月,却接到了单位的辞退通知. 2.培训陷阱 以招聘为名为培训学校拉生源 [经典案例]张小

随机推荐