前段时间Python谷歌搜索指数全球超越Java（Python王者来袭？Python谷歌搜索指数超越Java）。这表明Python变得越来越重要。同时，Python也是数据科学家不可或缺的工具。最近，AnalyticsVidhya总结了24个数据科学家不能错过的24个Python库。这也是一个很好的清单。让我们来看看。也可以作为入门级学生的一个学习和选择方向。这24个库属于以下领域，本文重点关注前四个：用于数据收集的Python库用于数据清理和操作的Python库用于数据可视化的Python库用于建模的Python库您没有足够的数据来解决您想解决的问题？这是数据科学中永恒的问题。这就是为什么学习如何提取和收集数据对于数据科学家来说是一项非常关键的技能。它开辟了以前不可能的途径。所以这里有三个有用的Python库，用于提取和收集数据。BeautifulSoupBeautifulSoup是一个HTML和XML解析器，它为已解析的页面创建解析树，用于从网页中提取数据。即主要对爬虫爬取的网页数据进行数据提取功能。ScrapyScrapy是另一个非常有用的用于网络抓取的Python库。它是一个开源协作框架，用于从网站中提取您需要的数据。它快速且易于使用。SeleniumSelenium是一种流行的浏览器自动化工具。它主要用于行业测试，但对于网页抓取也非常方便。事实上，Selenium在IT领域已经变得非常流行。用于数据清理和表示的Python库好的-所以您已经收集了数据并准备好深入挖掘。现在是清理我们可能面临的任何混乱数据并学习如何操作它以便我们的数据可用于建模的时候了.这里有四个Python库可以帮助您实现这一目标。请记住，我们将处理真实世界的结构化（数字）和文本数据（非结构化）——这个库列表涵盖了所有这些。在数据处理和分析方面，没有什么能比得上Pandas。它是最好的Python库。Pandas是用Python语言编写的，特别适用于操作和分析任务。该名称源自术语“面板数据”，这是一个数据集的计量经济学术语，包含对同一个人在多个时间段内的观察结果-维基百科PyOD正在努力检测异常值？你不是一个人。对于有抱负的（甚至是成熟的）数据科学家来说，这是一个常见的问题。你如何定义异常值？别担心，PyOD库可以帮助您。PyOD是一个全面且可扩展的Python工具包，用于检测异常对象。异常检测是识别与大多数数据有显着差异的稀有项目或观察结果。NumPy与Pandas一样，NumPy是另一个非常流行的Python库。NumPy引入了函数来支持大型多维数组和矩阵。它还引入了高级数学函数来处理这些数组和矩阵。Spacy到目前为止，我们已经讨论了如何清理和操作数字数据。但是，如果您正在处理文本数据怎么办？使用SpaCy。它是一个超级有用且灵活的自然语言处理(NLP)库和框架，用于清理文本文档以创建模型。与类似任务的其他库相比，SpaCy更快。用于数据可视化的Python库的下一步是什么？当然是数据可视化！这是检查我们的假设、挖掘隐藏的见解并发现模式的地方。这是用于数据可视化的三个很棒的Python库。MatplotlibMatplotlib是Python中最流行的数据可视化库。它允许我们生成和构建各种图表。它可以与Seaborn一起使用以直观地探索数据（稍后会详细介绍）。SeabornSeaborn是另一个基于matplotlib的绘图库。它是一个python库，提供了一个高级接口来绘制有吸引力的图形。matplotlib可以做的，Seaborn只是以一种更具视觉吸引力的方式来做。BokehBokeh是一个交互式可视化库，用于在现代Web浏览器中进行演示。它为大型数据集提供了各种图形的优雅构造。Bokeh可用于创建交互式图表、仪表板和数据应用程序。用于构建数据挖掘模型的Python库我们已经到了本文最令人期待的部分-构建模型！这就是为什么我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？让我们探索使用这三个Python库构建模型。Scikit-Learn与用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样，scikit-learn是用于构建模型的Python。没什么东西跟它一样了。事实上，scikit-learn是建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上的。它是开源的，每个人都可以访问，并且可以在各种环境中重复使用。TensorFlow由Google开发，TensorFlow是一个流行的深度学习库，可帮助您构建和训练不同的模型。它是一个开源的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建、强大的机器学习生成以及强大的实验工具和库。PyTorch什么是PyTorch？好吧，它是一个基于Python的科学计算包，可以用作：可以使用GPU功能的NumPy替代品提供前所未有的灵活性和速度的深度学习研究平台
