人生苦短，赶快学好Python吧！Python是一种伟大的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它在开发人员角色和跨行业的数据科学角色中一次又一次地被证明是有用的。Python及其库的整个生态系统使其成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。其成功和受欢迎的原因之一是其强大的第三方库集合使其保持活力和高效。在本文中，我们将了解一些用于数据科学任务的Python库，而不是pandas、scikit-learn和matplotlib等常见库。尽管pandas和scikit-learn等库在机器学习任务中很常见，但了解该领域的其他Python产品总是有好处的。1.Wget从网络中提取数据是数据科学家的重要任务之一。Wget是一个免费的实用程序，可用于从Web下载非交互式文件。它支持HTTP、HTTPS和FTP协议，以及通过HTTP代理检索文件。由于它是非交互式的，即使用户没有登录，它也可以在后台工作。所以下次你想下载网站或页面上的所有图像时，wget可以帮助你。安装：$pipinstallwget示例：importwgeturl='http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3'filename=wget.download(url)100%[...]......................................]3841532/3841532filename'razorback.mp3'###钟摆二，钟摆为那些在python中处理日期时间时感到沮丧的人，Pendulum适合你。它是一个简化日期时间操作的Python包。它是Python本机类的直接替代品。请参阅文档以进行深入学习。安装：$pipinstallpendulum示例：importpendulumdt_toronto=pendulum.datetime(2012,1,1,tz='America/Toronto')dt_vancouver=pendulum.datetime(2012,1,1,tz='America/Vancouver')print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours())33.Imbalanced-learn可以看出，当各类样本数基本相同时，大多数分类算法的效果最好，即有必要保持数据平衡。然而，现实世界中的大多数案例都是不平衡的数据集，这对机器学习算法的学习阶段和后续预测有很大的影响。幸运的是，这个库就是为解决这个问题而设计的。它与scikit-learn兼容，是scikit-lear-contrib项目的一部分。下次你有一个不平衡的数据集时试试看。安装：pipinstall-Uimbalanced-learn#orcondainstall-cconda-forgeimbalanced-learn4.FlashText在NLP任务中，清洗文本数据往往需要替换句子中的关键词或者从句子中提取关键词。通常，这可以使用正则表达式来完成，但如果您要搜索数千个术语，这会变得很麻烦。Python的FlashText模块基于FlashText算法为这种情况提供了一个合适的替代方案。FlashText的一大优点是无论搜索词的数量如何，运行时都是相同的。您可以在此处了解更多信息。安装：$pipinstallflashtext示例：从flashtext中提取关键字add_keyword('湾区')keywords_found=keyword_processor.extract_keywords('我爱大苹果和湾区。')keywords_found['纽约','湾区']替换关键字keyword_processor.add_keyword('新德里','NCR地区')new_sentence=keyword_processor.replace_keywords('我爱大苹果和新德里。')new_sentence'我爱纽约和NCR地区。'Fuzzywuzzy5.fuzzywuzzy库的名字听起来很奇怪，但是在字符串匹配方面，fuzzywuzzy是一个非常有用的库。可以很方便的实现字符串匹配度、token匹配度的计算等操作，也可以很方便的匹配存储在不同数据库中的记录。安装：$pipinstallfuzzywuzzy示例：fromfuzzywuzzyimportfuzzfromfuzzywuzzyimportprocess#simplematchingfuzz.ratio("thisisatest","thisisatest!")97#fuzzymatchingfuzz.partial_ratio("thisisatest","这是一个测试！")1006.PyFlux时间序列分析是机器学习领域最常见的问题之一。PyFlux是Python中的一个开源库，用于处理时间序列问题。该库拥有大量现代时间序列模型，包括但不限于ARIMA、GARCH和VAR模型。简而言之，PyFlux为时间序列建模提供了一种概率方法。值得一试。安装pipinstallpyflux以上有用的数据科学Python库是我精挑细选出来的，不是numpy、pandas等常用库。如果您知道要添加到列表中的其他库，请在下面的评论中提及它们。也不要忘记先尝试运行它们。
