今年将大放异彩的数据科学库。Python被认为是初学者最容易学习的语言。不仅如此，Python还因其拥有动态的应用程序集而广受欢迎。Python在人工智能、机器学习、Web开发、桌面应用程序开发等领域的广泛应用，在数据分析市场占据了垄断地位。鉴于Python的广泛流行和接受，它拥有丰富的数据科学库也就不足为奇了。科学图书馆是Python的代名词！你只要给它起个名字，它就拥有了几乎所有的东西。考虑到当前的市场趋势，数据科学是最受欢迎的职业选择之一。如果研究数据并从中得出有用的结论让您着迷，那么现在是享受它的时候了！Python是最流行的编程语言之一，拥有丰富的数据科学库。Python主要用于数据挖掘、数据处理和建模、数据可视化和数据提取。因此，我们列出了数据科学中使用的10个最流行的Python库。献给所有数据爱好者和数据科学家，希望这篇榜单文章能给您带来价值！展望未来，排名前10的数据科学库是：NumPyNumPy是一个主要用于数据分析、科学计算和数据科学的Python库。NumPy主要支持多维数组和矩阵。它是Python中最基础的数据科学库之一。在内部，Tensorflow和许多其他Python库也使用NumPy对张量执行操作。NumPy更像是一个通用的Python包。PandasPandas是另一个最适合整理和合并数据的Python库。Pandas主要用于简单快速的数据操作、数据聚合和数据可视化。Pandas用于从CSV文件创建数据框（Python对象）。MatplotlibMatplolib是另一个有用的数据可视化Python库。描述性分析和可视化数据对任何组织都非常重要。Matplotlib提供了多种方法来有效地可视化数据。Matplotlib可以让你快速制作折线图、饼图、直方图等专业级图形。使用Matplotlib，可以自定义图形的每个方面。Matplotlib具有交互式功能，例如缩放、规划和以图形格式保存图形。Scikit-LearnScikit-Learn是用于经典ML算法的最具活力和最广泛的机器学习库之一。它建立在两个基本的Python库NumPy和SciPy之上。Scikit-Learn为大多数监督和非监督学习算法提供支持。该库还可以用于数据挖掘、数据收集和数据分析，这使其成为初学者学习ML的绝佳工具。由于Python，Scikit-learn是一个免费的机器学习库。包括分类、回归、聚类等算法，以及支持向量机、梯度提升、随机森林、k-means等。用于数据流和可微分编程，可用于广泛的任务。它是一个用于机器学习应用程序的库，例如神经网络、模糊逻辑和遗传算法。KerasKeras是一个重要的Python机器学习库。它是一种高级神经网络API，可以在TensorFlow、CNTK或Theano之上运行。它在CPU和GPU上运行流畅。Keras使ML初学者能够毫不费力地构建、设计和构建神经网络。简单快速的原型设计是Keras的一大特色。Keras是一个深度学习库，它结合了其他库（例如Tensorflow、Theano或CNTK）的功能。用Python编写。因为它运行在TensorFlow之上。,Keras相对于scikit-learn和PyTorch等竞争对手具有优势。ScrapyScrapy是一个广泛用于网络抓取的Python框架。Scrapy广泛用于提取、存储和处理大量网络数据。Scrapy可以让我们轻松处理大量数据。Scrapy的一些主要应用包括网络抓取、数据提取和其他最终用于决策目的的信息。Scrapy是数据科学不可或缺的一部分，它帮助我们收集数据，紧凑地存储数据，分析数据得出有意义的结论。SeabornSeaborn主要是一个基于Matplotlib构建的数据可视化库。该库使您能够将信息和统计视觉效果以及说明性图表放在一起。Seaborn使数据可视化成为数据探索和分析的一个组成部分。该库最适合检查多个变量之间的关系。Seaborn在内部执行所有重要的语义映射和统计汇总以生成信息图。这个用于数据可视化的Python库还具有用于选择颜色以自定义图形中的数据集的工具。SciPySciPy包含大量模块，包括积分、线性代数、数学计算、优化和统计。这个开源Python库允许开发人员和数据工程师亲身体验傅里叶变换、ODE求解、信号和图像处理等。PlotlyPlotlypython库(plotly.py)是一个交互式开源绘图库。它支持40多种不同的图标类型，广泛涵盖统计、金融、地理、科学和3D用户用例。因为它基于PlotlyJavaScript库(plotly.js)，plotly.py使Python用户能够创建漂亮的基于Web的交互式可视化效果，这些可视化效果可以在JupyterNotebooks中显示，保存为独立的HTML文件，或者作为Web的一部分用纯Python开发的应用程序。结论因此，总而言之，如果您想在数据分析等领域开始职业生涯，我们可以说上面提到的前10个数据科学库是必备的。在数据统治世界的今天，在IT行业，数据比任何资源都更加宝贵。对于数据，如果正确清理和处理数据，您可以从中提取很多价值。您从数据中获得的见解可以帮助您为成功执行公司及其产品铺平道路。因此，了解这项尖端技术一定会帮助您在这个行业拥有前途和回报丰厚的职业！
