2021不可錯(cuò)過(guò)的7個(gè)Python庫(kù)

　　現(xiàn)在有很多個(gè)python庫(kù)可供使用，選擇與自己相關(guān)的庫(kù)更具有挑戰(zhàn)性。如果你想從事大數(shù)據(jù)相關(guān)事業(yè)，那么Python庫(kù)至關(guān)重要。下面，我們來(lái)學(xué)習(xí)一下2021年不可錯(cuò)過(guò)的7個(gè)Python庫(kù)。
 

　　1. NumPy
 

　　NumPy用于為其提供N維數(shù)組的支持。其數(shù)組的功能是多維的，并且與Python列表相比堅(jiān)固了近50倍，因此使該庫(kù)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家中最喜歡的庫(kù)之一。
 

　　TensorFlow等其他庫(kù)也使用NumPy來(lái)檢測(cè)張量的內(nèi)部計(jì)算。Python庫(kù)以擴(kuò)展快速預(yù)編譯函數(shù)的數(shù)字例程而聞名，這很難手動(dòng)解決。
 

　　2.Pandas
 

　　大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家花費(fèi)時(shí)間清理數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)和進(jìn)行數(shù)據(jù)探索。因此，Pandas被廣泛用于數(shù)據(jù)分析，并且是最受歡迎的Python庫(kù)之一。Pandas附帶了一系列出色的工具，可用于收集數(shù)據(jù)，清理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。這個(gè)Python庫(kù)(Pandas)甚至可以加載，準(zhǔn)備各種數(shù)據(jù)-結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化。
 

　　一些Python學(xué)習(xí)的最佳場(chǎng)所是通過(guò)確定在線可用的數(shù)據(jù)科學(xué)的最佳認(rèn)證。確保你獲得的認(rèn)證在全球范圍內(nèi)都是可信的。
 

　　3. Gradio
 

　　使用Gradio可以更好地構(gòu)建和部署用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的Web應(yīng)用程序?，F(xiàn)在，你僅需三行代碼即可完成該過(guò)程。盡管它具有與Flask和Streamlight相同的目的，但部署ML模型要容易得多且更快。
 

　　Gradio的其他一些優(yōu)點(diǎn)-演示的理想方式，易于分發(fā)和實(shí)施，因?yàn)楣娍梢酝ㄟ^(guò)共享鏈接直接訪問(wèn)該Web應(yīng)用程序，并且還可以在需要時(shí)進(jìn)行進(jìn)一步的建模。
 

　　4.SciPy
 

　　SciPy非常適合從NumPy獲得的科學(xué)函數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)。主要功能包括信號(hào)處理功能，統(tǒng)計(jì)功能和優(yōu)化功能。SciPy擅長(zhǎng)優(yōu)化和求解微分方程。
 

　　SciPy的最佳功能是-它們具有多維圖像處理，可以執(zhí)行有效的線性代數(shù)計(jì)算，并可以進(jìn)行傅立葉變換。
 

　　5.密謀
 

　　Plotly是可用于可視化的必備工具。它功能強(qiáng)大且易于使用。也許這是理想的構(gòu)建可視化的主要優(yōu)點(diǎn)之一。達(dá)世幣(Dash)是另一個(gè)與Plotly配合使用的工具，它可以構(gòu)建動(dòng)態(tài)儀表板。作為基于Web的Python界面，Dash最大限度地減少了將JavaScript用于分析Web應(yīng)用程序的需求。因此，這些圖也可以在線和離線運(yùn)行。擁有Python庫(kù)技能對(duì)于成功的數(shù)據(jù)科學(xué)事業(yè)至關(guān)重要。
 

　　6. Seaborn
 

　　Seaborn建立在Matplotlib之上，是用于構(gòu)建不同可視化效果的理想庫(kù)。界面是高級(jí)的，可以自定義主題。由于這些功能，Seaborn可以提供有吸引力的數(shù)據(jù)可視化。Seaborn的最佳功能包括放大的數(shù)據(jù)視覺(jué)效果。
 

　　7.凱拉斯
 

　　Keras非常適合希望創(chuàng)建像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)科學(xué)家。Keras建立在Theano和TensorFlow之上，可以輕松地幫助構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是，此庫(kù)相對(duì)于其他庫(kù)而言相對(duì)較慢，因?yàn)樗鼉A向于使用后端基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)來(lái)生成計(jì)算圖。
 

　　Python有大量的庫(kù)，在有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)專家中很流行。當(dāng)處理較大的項(xiàng)目時(shí)，這些庫(kù)是完美的。學(xué)習(xí)Python及其庫(kù)都是啟動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)事業(yè)的好方法，2021年不可錯(cuò)過(guò)的7個(gè)Python庫(kù)你了解了嗎?