Python神器盘点！20个数据科学库打造数据魔法世界！("Python数据科学利器：20款库助你构建数据魔法殿堂！")

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ithorizon 6个月前 (10-19) 阅读数 28 #后端开发

Python数据科学利器：20款库助你构建数据魔法殿堂！

在数据科学领域，Python以其强势的库赞成、简洁的语法和充裕的生态圈成为了最受欢迎的编程语言之一。本文将为您介绍20款Python数据科学库，帮助您轻松构建数据魔法世界。

1. NumPy

NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了强势的多维数组对象和一系列用于数组操作的函数。


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

2. pandas

pandas是基于NumPy构建的，用于数据分析的库，提供了DataFrame对象，方便进行数据清洗、转换和分析。


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

3. Matplotlib

Matplotlib是Python中最常用的绘图库，赞成多种图表类型，适用于数据可视化。


import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

4. Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib的更高级的数据可视化库，专门用于统计图形的制作。


import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
sns.show()

5. Scikit-learn

Scikit-learn是Python中最流行的机器学习库，提供了大量算法和工具，适用于数据挖掘和数据分析。


from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

6. Scipy

Scipy是用于科学和工程计算的Python库，提供了许多用于优化、积分、插值、线性代数等领域的函数。


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)

7. Statsmodels

Statsmodels是Python中用于统计分析的库，提供了回归、时间序列分析等模型。


import statsmodels.api as sm
X = sm.add_constant([1, 2, 3, 4, 5])
y = [2, 3, 5, 7, 11]
model = sm.OLS(y, X).fit()
print(model.summary())

8. TensorFlow

TensorFlow是Google开源的用于机器学习和深度学习的框架，赞成多种计算平台。


import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
print(hello)

9. Keras

Keras是一个高层神经网络API，运行在TensorFlow之上，简化了深度学习模型的构建。


from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=1, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

10. PyTorch

PyTorch是一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和易用性著称。


import torch
x = torch.randn(2, 2)
print(x)

11. XGBoost

XGBoost是一个优化的分布式梯度扩大库，常用于各种机器学习竞赛和项目。


from xgboost import XGBClassifier
X, y = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]), np.array([0, 1, 0, 1])
model = XGBClassifier()
model.fit(X, y)

12. LightGBM

LightGBM是一个基于梯度扩大的框架，由Microsoft开发，适用于大规模数据集。


import lightgbm as lgb
X, y = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]), np.array([0, 1, 0, 1])
train_data = lgb.Dataset(X, label=y)
params = {'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss'}
num_round = 10
bst = lgb.train(params, train_data, num_round)

13. CatBoost

CatBoost是另一个基于梯度扩大的机器学习库，提供了自动特征工程和模型优化。


from catboost import CatBoostClassifier
X, y = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]), np.array([0, 1, 0, 1])
model = CatBoostClassifier()
model.fit(X, y)

14. NLTK

NLTK是Python中用于自然语言处理的库，提供了文本处理、词性标注、实体识别等功能。


import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "Hello, how are you doing today?"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

15. spaCy

spaCy是一个高性能的自然语言处理库，适用于构建信息提取、自然语言明白等应用。


import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion")
for X in doc.ents:
    print([(X.text, X.label_)])

16. Gensim

Gensim是一个用于主题模型和相似性检测的Python库，常用于文本分析和信息检索。


from gensim import corpora, models
documents = ["Hello world!", "Hello there!", "test hello world", "hello test world"]
corpus = [doc.split() for doc in documents]
dictionary = corpora.Dictionary(corpus)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in corpus]
ldamodel = models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word = dictionary, passes=15)

17. NetworkX

NetworkX是一个用于创建、操作和分析图的Python库，适用于繁复网络分析。


import networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(1, 3)
G.add_edge(2, 3)
print(G.nodes())
print(G.edges())

18. Scrapy

Scrapy是一个用于网络爬取的框架，适用于数据抓取和爬虫开发。


import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = "example"
    start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
        self.log("Visited %s" % response.url)

19. BeautifulSoup

BeautifulSoup是一个用于HTML和XML解析的库，适用于网页数据抓取和解析。


from bs4 import BeautifulSoup
html_doc = "
Some link text.
"
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.prettify())

20. Elasticsearch-py

Elasticsearch-py是Python的Elasticsearch客户端，用于与Elasticsearch搜索引擎进行交互。


from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch()
doc = {"author": "kimchy", "text": "Elasticsearch: cool tool", "tags": ["elasticsearch"]}
es.index(index="test-index", id=1, body=doc)
print(es.get(index="test-index", id=1))

以上就是20款Python数据科学库的简要介绍，它们为数据科学家提供了强势的工具，帮助构建数据魔法世界。期待这些库能为您的工作带来便利和高效。

文章标签：后端开发