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发布时间:2019-07-13 18:45:09

 

月薪10K+的Python程序员都在用的15个Python库+全套Python教程

 

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 。

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。小编还在文末分享了全套Python视频教程,想要自学、夯实基础、更多项目演练的小伙伴们都需要这样一套教程,文末免费自取哦~

月薪10K+的Python程序员都在用的15个Python库+全套Python教程

 

网页抓取


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。

1.Beautiful Soup

Beautiful 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。

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  • Beautiful Soup网址:https://pypi.org/project/beau...

2.Scrapy

Scrapy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。

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Scrapy网址:https://scrapy.org/

科学计算与数据分析


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。

3.NumPy

NumPy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。

NumPy集成了无缝语言(如C / 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。

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NumPy网址:http://www.numpy.org/

4.SciPy

SciPy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:

· NumPy - 用于数值计算的Python包

· 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

· matplotlib - 用于数据可视化的流行Python库

· SymPy - 符号数学和代数库

· pandas - 用于数据操作和分析的Python库

· iPython - 用于运行基于Python的代码的交互式控制台

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SciPy网址:https://www.scipy.org/index.html

5.Pandas

pandas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。

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。

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pandas网址:https://pandas.pydata.org/

月薪10K+的Python程序员都在用的15个Python库+全套Python教程

 

机器学习和深度学习


Python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:

6.Scikit-learn

scikit-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。

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scikit-learn网址:https://scikit-learn.org/stable/

7.Tensorflow

Tensorflow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。

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Tensorflow网址:https://www.tensorflow.org/

8.Keras

Keras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!

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Keras网址:https://keras.io/

9.PyTorch

PyTorch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。

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PyTorch网址:https://pytorch.org/

自然语言处理


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。

10.NLTK

NLTK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。

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NLTK网址:http://www.nltk.org/

11.SpaCy

SpaCy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。

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SpaCy网址:https://spacy.io/

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数据可视化


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:

12.matplotlib

matplotlib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。

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matplotlib网址:https://matplotlib.org/

13. Seaborn

Seaborn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。

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Seaborn网址:https://seaborn.pydata.org/in...

14.散景

Bokeh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。

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Bokeh网址:https://bokeh.pydata.org/en/l...

15. Plotly

Plotly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。

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Plotly网址:https://plot.ly/python/

Python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。

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以上是小编已经打包好了的全套Python自学教程,希望可以对大家有所帮助!

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