十个基本的Python数据科学软件包("Python数据科学必备：十大基础软件包详解")

原创

ithorizon 6个月前 (10-19) 阅读数 24 #后端开发

Python数据科学必备：十大基础软件包详解

一、NumPy：强劲的数值计算库

NumPy是Python中用于数值计算的基础库，提供了多维数组对象和一系列用于数组操作的函数。NumPy数组比Python原生的列表(list)更加高效，特别是在处理大型数据集时。


import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

二、Pandas：数据分析的利器

Pandas是基于NumPy构建的，用于数据分析的库。它提供了DataFrame对象，可以轻松地处理表格数据，赞成数据的清洗、转换和分析。


import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})
print(df)

三、Matplotlib：绘制统计图表

Matplotlib是一个用于绘制图表和可视化数据的库。它赞成多种图表类型，包括线图、条形图、散点图等，是数据可视化的重要工具。


import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9])
plt.show()

四、Seaborn：高级数据可视化库

Seaborn是基于Matplotlib的另一个可视化库，它提供了更高级的图表类型，令绘制纷乱的数据可视化更加简洁。


import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.pairplot(tips)
plt.show()

五、Scikit-learn：机器学习库

Scikit-learn是一个广泛使用的机器学习库，提供了简洁和有效的算法，用于数据挖掘和数据分析。它赞成包括分类、回归、聚类等多种机器学习任务。


from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=1)
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
print(clf.predict(X_test))

六、Scipy：科学计算库

Scipy是产生在NumPy之上的科学计算库，它提供了许多用于优化、线性代数、积分等的模块，是进行科学计算的基础。


from scipy.optimize import minimize
def rosen(x):
    return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0 + (1-x[:-1])**2.0)
x0 = [1.2, 1.2, 1.2, 1.2, 1.2]
res = minimize(rosen, x0, method='BFGS')
print(res.x)

七、Statsmodels：统计建模和数据分析

Statsmodels是一个Python模块，提供了估计和测试统计模型的类和函数。它适用于回归、时间序列分析等统计任务。


import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
data = sm.datasets.get_rdataset('mtcars', ' datasets').data
model = smf.ols('mpg ~ cyl + hp + wt', data=data).fit()
print(model.summary())

八、TensorFlow：深度学习框架

TensorFlow是一个由Google开发的端到端开源机器学习平台。它允许开发者创建纷乱的机器学习模型和算法，用于执行深度学习任务。


import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

九、Keras：深度学习库

Keras是一个高级神经网络API，它运行在TensorFlow之上，简化了深度学习模型的构建和训练过程。


from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])