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很让人青睐的12个数据科学Python库

原创 Python 作者:python交流 时间:2019-03-26 21:33:00 0 删除 编辑

来源:AI科技大本营(ID:rgznai100)

1.Pandas

官网:

Pandas 是一个 Python 库,提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。这个软件包的主要特点是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas包含许多用于分组、过滤和组合数据的内置方法,以及时间序列功能。

2 StatsModels

官网:http://www.statsmodels.org/devel/

Statsmodels 是一个 Python 模块,它为统计数据分析提供了许多机会,例如统计模型估计、执行统计测试等。在它的帮助下,你可以实现许多机器学习方法并探索不同的绘图可能性。

Python 库不断发展,不断丰富新的机遇。因此,今年出现了时间序列的改进和新的计数模型,即 GeneralizedPoisson、零膨胀模型(zero inflated models)和 NegativeBinomialP,以及新的多元方法:因子分析、多元方差分析以及方差分析中的重复测量。

3. Matplotlib

官网:

Matplotlib 是一个用于创建二维图和图形的底层库。藉由它的帮助,你可以构建各种不同的图标,从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。此外,有许多流行的绘图库被设计为与matplotlib结合使用。


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4. Seaborn

官网:

Seaborn 本质上是一个基于 matplotlib 库的高级 API。它包含更适合处理图表的默认设置。此外,还有丰富的可视化库,包括一些复杂类型,如时间序列、联合分布图(jointplots)和小提琴图(violin diagrams)。

5. Plotly

官网:

Plotly 是一个流行的库,它可以让你轻松构建复杂的图形。该软件包适用于交互式 Web 应用程,可实现轮廓图、三元图和三维图等视觉效果。

6. Bokeh 

官网:

Bokeh 库使用 JavaScript 小部件在浏览器中创建交互式和可缩放的可视化。该库提供了多种图表集合,样式可能性(styling possibilities),链接图、添加小部件和定义回调等形式的交互能力,以及许多更有用的特性。

7. Pydot

官网:

Pydot 是一个用于生成复杂的定向图和无向图的库。它是用纯 Python 编写的Graphviz 接口。在它的帮助下,可以显示图形的结构,这在构建神经网络和基于决策树的算法时经常用到。


8 Scikit-learn

官网:

这个基于 NumPy 和 SciPy 的 Python 模块是处理数据的最佳库之一。它为许多标准的机器学习和数据挖掘任务提供算法,如聚类、回归、分类、降维和模型选择。

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Data Science School:

9 XGBoost / LightGBM / CatBoost

官网:

梯度增强算法是最流行的机器学习算法之一,它是建立一个不断改进的基本模型,即决策树。因此,为了快速、方便地实现这个方法而设计了专门库。就是说,我们认为 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 值得特别关注。它们都是解决常见问题的竞争者,并且使用方式几乎相同。

这些库提供了高度优化的、可扩展的、快速的梯度增强实现,这使得它们在数据科学家和 Kaggle 竞争对手中非常流行,因为在这些算法的帮助下赢得了许多比赛。

10 Eli5

官网:

通常情况下,机器学习模型预测的结果并不完全清楚,这正是 Eli5 帮助应对的挑战。它是一个用于可视化和调试机器学习模型并逐步跟踪算法工作的软件包,为 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、lightning 和 sklearn-crfsuite 库提供支持,并为每个库执行不同的任务。

11. TensorFlow

官网:

TensorFlow 是一个流行的深度学习和机器学习框架,由 Google Brain 开发。它提供了使用具有多个数据集的人工神经网络的能力。在最流行的 TensorFlow应用中有目标识别、语音识别等。在常规的 TensorFlow 上也有不同的 leyer-helper,如 tflearn、tf-slim、skflow 等。

12. PyTorch

官网:

PyTorch 是一个大型框架,它允许使用 GPU 加速执行张量计算,创建动态计算图并自动计算梯度。在此之上,PyTorch 为解决与神经网络相关的应用程序提供了丰富的 API。该库基于 Torch,是用 C 实现的开源深度学习库。





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