在本文中，我們介紹了2020年很有用的Python庫，用于數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)庫，部署和數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域。

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1.開源Pandas庫

它是Python中數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的很受歡迎選擇之一。如果您打算從事數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)并使用Python，那么此非常重要的工具值得學(xué)習。

Pandas提供了高性能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使數(shù)據(jù)處理變得輕松，快速和直觀。圖書館的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(系列(一維)和DataFrame(二維))在金融，統(tǒng)計計算，社會科學(xué)和工程學(xué)中經(jīng)常使用。

Pandas提供哪些特殊功能?

• 促進數(shù)據(jù)的清理，轉(zhuǎn)換和分析。
• 從各種文件格式導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
• 輕松克服丟失的數(shù)據(jù)。
• 在數(shù)據(jù)框中刪除和插入數(shù)據(jù)列。
• 靈活的分組依據(jù)功能。
• 輕松將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為其他結(jié)構(gòu)。
• 基于智能標簽的切片，索引和子集。
• 直觀地合并，聯(lián)接，重塑和旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)集。

Pandas可與其他庫(例如NumPy，SciPy和Matplotlib)結(jié)合使用。在其 官方網(wǎng)站 上了解有關(guān)熊貓的更多信息。

2. NumPy

NumPy是另一個有用的Python庫，它是科學(xué)計算的基礎(chǔ)。這是一個為高效數(shù)值計算而設(shè)計的開源工具。NumPy提供了高性能的多維數(shù)組和矩陣以及用于對其進行操作的工具。它還包含用于線性代數(shù)，傅立葉變換和隨機數(shù)的有用函數(shù)。

NumPy與各種數(shù)據(jù)庫集成。要了解有關(guān)此庫的更多信息，請參見 NumPy官方網(wǎng)站 。

3.SciPy

SciPy是一個專為科學(xué)計算而設(shè)計的開源庫。它包含促進線性代數(shù)，積分，圖像處理和優(yōu)化的功能。對于需要一些數(shù)字操作的各種科學(xué)，數(shù)學(xué)和工程任務(wù)，它是一個很好的工具。

SciPy依賴于NumPy。在 SciPy官方網(wǎng)站 上找到更多 信息 。

4.Matplotlib

Matplotlib是比較流行的用于數(shù)據(jù)可視化的開源庫。只需幾行代碼，它就可以生成多種類型的圖-包括條形圖，散點圖和直方圖。

該庫還提供了用于將圖嵌入到應(yīng)用程序中的API。Matplotlib允許程序員可視化大量數(shù)據(jù)并以各種格式生成高質(zhì)量圖像。有關(guān)Matplotlib的更多信息，請訪問 官方網(wǎng)站 。

5.Pygal

Pygal設(shè)計用于創(chuàng)建矢量圖形，主要是在網(wǎng)站上。它允許用戶以相當簡單的方式制作有吸引力的交互式圖表。它專門用于創(chuàng)建可縮放矢量圖形(SVG)，該圖形與flask或Django等Python框架很好地集成在一起。Pygal還允許您使用CairoSVG轉(zhuǎn)換器將文件保存為PNG格式。

查看 Pygal的官方網(wǎng)站 以了解更多信息。

6. Seaborn

Seaborn是一個專為數(shù)據(jù)可視化而設(shè)計的開源庫。該庫基于Matplotlib，但它為用戶提供了一種更簡單的方法來創(chuàng)建復(fù)雜的圖。Seaborn具有許多內(nèi)置樣式，這意味著您可以快速更改圖表的外觀。(它還與Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)很好地集成在一起。)Seaborn提供線性回歸模型的自動估計和繪圖。

在此處 了解有關(guān)Seaborn的更多信息。

7.Scrapy

Scrapy是一個開放源代碼Python框架，旨在用于爬網(wǎng)網(wǎng)站和提取其數(shù)據(jù)。使用Scrapy，這些任務(wù)既簡單又快速。在此框架中插入新功能也很容易。由于具有這種靈活性，Scrapy還可以用于數(shù)據(jù)挖掘，自動測試和信息處理。

訪問 Scrapy.org 了解更多信息。

8.Flask

Flask是另一個非常流行的Python框架。它用于部署數(shù)據(jù)科學(xué)模型。這個開源工具輕巧，旨在輕松快速地部署復(fù)雜的應(yīng)用程序。由于它是一個微框架，因此不需要特定的庫或工具。您可以通過其許多擴展來添加更多功能。

您可以在其 官方網(wǎng)站 上找到有關(guān)Flask的更多信息。

9.SQLAlchemy

SQLAlchemy是開源的，也是最有用的Python庫之一。它提供了一個對象關(guān)系映射器，允許將類映射到數(shù)據(jù)庫。使用SQLAlchemy，您可以對數(shù)據(jù)庫進行高效，高性能的工作，并自動執(zhí)行冗余任務(wù)。有一個原因使SQLAlchemy成為Python開發(fā)人員中流行的對象關(guān)系映射工具。

要了解更多信息，請訪問 SQLAlchemy官方網(wǎng)站 。

10.TensorFlow

另一個最有用的Python庫是TensorFlow。它是開源的，專為數(shù)據(jù)流，機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項目而設(shè)計。它幫助開發(fā)人員輕松，快速地構(gòu)建和部署機器學(xué)習應(yīng)用程序，并為構(gòu)建和訓(xùn)練模型提供了非常直觀的高級API。您可以在云，瀏覽器或設(shè)備中部署模型。TensorFlow的簡單靈活的體系結(jié)構(gòu)使其成為研究人員的理想工具，因為它使研究人員可以快速地將其從構(gòu)想轉(zhuǎn)換為代碼再進行發(fā)布。TensorFlow改進了預(yù)處理數(shù)據(jù)，構(gòu)建，訓(xùn)練和評估模型準確性的工作流程。

11.PyTorch

PyTorch是用于機器學(xué)習和深度學(xué)習的流行開源框架。這是構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好工具。它優(yōu)化了使用CPU和GPU進行深度學(xué)習的張量，并且還加快了從研究到原型制作到生產(chǎn)部署的過程。

在 官方網(wǎng)站 上了解有關(guān)PyTorch的更多信息。

12.Scikit-learn

Scikit-learn是面向機器學(xué)習新手和專業(yè)人士的優(yōu)秀開源庫。它支持支持向量機，KNN映射，KNN分類器和回歸算法。它是用于預(yù)測數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計建模，分類和聚類的有效工具。對于小型項目，這也是一個不錯的選擇。在 Scikit-Learn.org上 了解更多信息。

13.Keras

Keras是另一個很受歡迎的Python庫。這個開源的深度學(xué)習庫允許用戶快速構(gòu)建原型并創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項目。它還包括用于歸一化，優(yōu)化器和激活層的算法。這個用戶友好的可擴展工具使深度學(xué)習模型的開發(fā)更加容易。對于初學(xué)者來說，它也是一個很好的有用工具，可以在CPU和GPU上無縫運行。