Python在数据科学领域如此成功的另一个原因是其对数据科学和分析的广泛库支持。有许多Python库包含大量用于管理和分析数据的函数、工具和方法。这些库中的每一个都有特定的重点，一些库管理图像和文本数据、数据挖掘、神经网络、数据可视化等。今天，我将与大家分享数据科学中排名前10的Python库。1.PandasPanda是一个用于数据分析和数据操作的免费Python软件库。作为一个库项目创建并于2008年首次发布，pandas提供了多种高性能且易于使用的数据操作功能。pandas还提供了多种工具，用于在内存数据结构和不同文件格式之间读写数据。简而言之，它适用于简单快速的数据操作、读写数据、数据可视化。Pandas还可以从不同类型的文件（如CSV、excel等）或SQL数据库中获取数据，并创建一个称为数据框的Python对象。一个数据框包含行和列，可用于数据操作，如join、merge、join等。项目地址：https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series/2。NumPyNumPy是一个免费的Python软件库，用于对大型数组和多维矩阵形式的数据进行数值计算。NumPy还提供各种工具来处理这些数组和高级数学函数，以使用线性代数、傅里叶变换、随机数处理等来处理这些数据。可以使用NumPy执行的一些基本数组操作包括添加、乘法、整形和索引数组。其他高级功能包括堆叠数组、将数组拆分为N个更小的数组等。地址：https://www.geeksforgeeks.org/numpy-in-python-set-1-introduction/3。SciPySciPy是一个用于对数据进行科学计算的免费软件库。SciPy库作为社区库创建并于2001年左右首次发布，它构建在NumPy数组对象之上，并且还与其他科学计算库和工具（如Matplotlib、pandas等）兼容。SciPy允许各种科学计算任务，使用线性代数、傅里叶变换、随机数生成、特殊函数等来处理数据优化、数据集成、数据插入和数据修改。与NumPy一样，多维矩阵是SciPy中的主要对象，由NumPy模块本身提供。地址：https://www.geeksforgeeks.org/data-analysis-with-scipy/4。Scikit-learnScikit-learn是一个主要使用Python编程语言编写机器学习代码的免费软件库。它最初是由DavidCournapeau开发并于2007年6月发布的GoogleSummerofCode项目。Scikit-learn构建在其他Python库之上，例如NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas等，因此它提供了与这些库的完全互操作性图书馆。虽然Scikit-learn主要是用Python编写的，但它也使用Cython编写一些核心算法以提高性能。你可以在Scikit-learn上实现各种有监督和无监督的机器学习模型，如分类、回归、支持向量机、随机森林、最近邻、朴素贝叶斯、决策树、聚类等。项目地址：https://scikit-learn.org/stable/5。TensorFlowTensorFlow是一个免费的端到端开源平台，拥有各种工具、库和人工智能资源。它由GoogleBrain团队开发，于2015年11月9日首次发布，您可以使用TensorFlow高级API轻松构建和训练机器学习模型。TensorFlow还允许您在任何地方部署机器学习模型，例如云、浏览器或您自己的设备。如果你想要完整的体验，你应该使用TensorFlowExtended(TFX)，如果你想在移动设备上使用它，你应该使用TensorFlowLite，如果你想在JavaScript环境中训练和部署模型，你应该使用TensorFlow。js。TensorFlow可用于Python和CAPI，也可用于C++、Java、JavaScript、Go、Swift等。第三方包也可用于MATLAB、c#、Julia、Scala、R、Rust等。项目地址：https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-tensorflow/6。KerasKeras是一个用Python编写的免费开源神经网络库。它最初由谷歌工程师FrancoisChollet创建，并于2015年3月27日发布。Keras被创建为用户友好、可扩展和模块化，同时支持深度神经网络，因此，它可以运行在其他库和语言之上例如TensorFlow、Theano、MicrosoftCognitiveToolkit、R等。Keras拥有各种工具，可以更轻松地处理不同类型的图像和文本数据，以便在深度神经网络中进行编码。它还具有各种神经网络构建块的实现，例如层、优化器、激活函数等。您可以使用Keras执行各种操作，例如创建自定义函数层、使用重复代码块编写函数等。项目地址：https://keras.io/数据可视化Python库1.MatplotlibMatplotlib是一个数据可视化库，也是Python的2d绘图库。它最初于2003年发布，在Python社区中更为流行和广泛使用。提供跨多个平台的交互式环境的绘图库。Matplotlib可用于Python脚本、Python和IPython、Jupyter、Web应用程序服务器等。Matplotlib可以使用各种GUI工具包（例如Tkinter、GTK+、wxPython、Qt等）将绘图嵌入到应用程序中。因此，您可以使用Matplotlib创建图表、条形图、饼图、直方图、散点图等。Pyplot模块还提供了一个类似MATLAB的接口，它与MATLAB一样通用和有用，同时完全免费和开源。地址：https://www.geeksforgeeks.org/python-introduction-matplotlib/2。SeabornSeaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，与numpy和pandas数据结构紧密集成。Seaborn具有各种面向数据集的绘图函数，可对包含整个数据集的数据和数组进行操作。Seaborn还提供了各种工具帮助用户自由选择数据的颜色显示。项目地址：https://seaborn.pydata.org/3。PlotlyPlotly是一个免费的开源图形库，可用于形成数据可视化。可以在JupyterNotes或使用Dash的Web应用程序中显示，或作为单独的HTML文件显示。Plotly提供了40多种独特的图表类型，例如散点图、直方图、折线图、柱形图、饼图等。项目地址：https://plotly.com/4。GGplotGgplot是一个基于ggplot2的Python数据可视化库，Ggplot是为R语言打造的。Ggplot可以使用高级API来创建数据可视化，例如条形图、饼图、直方图、散点图等。Ggplot与pandas的联系也很紧密，因此最好将数据保存在DataFrames中。项目地址：http://ggplot.yhathq.com/
