干货！七个Python库来帮助您构建数据科学应用程序下面，我将介绍7个Python库，它们可以帮助您构建您的第一个数据科学应用程序。Numpy数组是许多数据科学项目中最重要的数据类型。NumPy是一个支持大量多维数组和矩阵运算的软件库，是众多机器学习开发者和研究者的必备工具。它是Python中最基础的数据科学库之一。它是大量Python数学和科学计算包的基础，比如我们后面要讲的pandas库，就是使用了NumPy。PandasPandas库专门用于数据分析，充分借鉴了Python标准库NumPy的相关概念。它允许加载、清理和操作数据，从而能够对项目进行某种清理和操作。您可以使用SQL等替代方案来进行数据操作和数据库管理，但Pandas更简单，更适用于希望成为开发人员（或至少是MVP开发人员）的数据科学家。KerasorPyTorch目前，两个主要的深度学习库Keras和Pytorch因其在神经网络模型中的易用性而获得了很多关注。这两个库允许用户轻松测试不同的神经网络架构，甚至可以构建自己的神经网络架构。Keras是神经网络的模型计算框架。本身没有权重计算，支持多种AI框架。Pytorch是一种机器学习框架，比Keras具有更多的灵活性和控制力，但没有任何复杂的声明式编程。如果你想深入了解机器学习，pytorch库是个不错的选择。PlotlyPlotly是新一代Python数据可视化开发库，提供全面的交互能力和灵活的绘图选项。Plotly可以绘制不同类型的图形。与Python中的其他绘图库相比，更专业、更易用、更灵活。Plotly将数据可视化提升到一个新的水平。Plotly内置了完整的交互能力和编辑工具，支持在线和离线模式，并提供稳定的API用于与现有应用程序的集成。它可以在网络浏览器中显示数据图表或存储本地副本。SciKitLearnSciKitLearn是专门用于机器学习的模块，是多种机器学习模型和预处理工具的工具包。它包含了大部分常见的机器学习方法，包括分类、回归、无监督、数据降维、数据预处理等。Scikitlearn作为一个专注于机器学习的Python开源框架，在一定范围内可以为开发者提供很好的帮助。内部实现了多种成熟算法，安装使用方便，示例丰富，教程和文档也很详细。Ipywidgets为了让用户有更好的体验，开发者必须在外观传统的用户界面和基于网络的用户界面之间做出选择。构建时，您可以使用PyQT或TkInter等库来构建传统的用户界面。但是最好使用ipywidgets，为Jupyternotebooks提供丰富的widgets，开发可以在浏览器上运行的web应用。RequestsRequests包用于获取网站内容，使用HTTP协议，是公认的python最好的http请求库。今天的许多数据科学应用程序都使用API（应用程序编程接口），简单地说，通过API，您可以请求服务器应用程序为您提供对数据库的访问或为您执行特定任务。Requests是一个用于与API对话的库。如今不使用API就很难成为数据科学家。通过以上7个Python库，开发者可以构建人们使用的数据科学应用程序。如果你能掌握这些工具，你可以在几个小时内构建mvp，并用实际用户测试想法。之后，如果您决定扩展应用程序，除了HTML、CSS和JS代码之外，您还可以使用更专业的工具，如Flask和Django。
