2022年你应该知道的十大Python库 _Python库

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CDA数据分析师出品
作者：Terence Shin
编译：Mika
学习数据分析绝非易事，有无数种工具和资源可供使用。因此，有时会让我们很难弄清楚该学习什么技能，该使用哪种工具。
在本文中，我们就来给大家介绍一下——数据分析中最常用的10个Python库。看看这些库你都用过吗？
01、Pandas

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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

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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

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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

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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。

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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

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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

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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

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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

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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。
【2022年你应该知道的十大Python库】09、Plotly