在本文中，我们介绍了2020年在数据处理、数据可视化、数据库、部署和数据建模领域有用的Python库。1.开源Pandas库是Python数据分析和数据操作的热门选择之一。如果你打算从事数据科学家或数据分析师的职业并使用Python，那么这个非常重要的工具值得学习。Pandas提供高性能数据结构，使数据操作变得简单、快速和直观。该库的主要数据结构Series（一维）和DataFrame（二维）在金融、统计计算、社会科学和工程等领域经常使用。Pandas提供了哪些特殊功能？促进数据的清理、转换和分析。从各种文件格式导入数据。轻松克服丢失的数据。在数据框中删除和插入数据列。灵活的分组功能。轻松将数据转换为其他结构。基于智能标签的切片、索引和子集化。直观地合并、连接、重塑和旋转数据集。Pandas可以与NumPy、SciPy和Matplotlib等其他库结合使用。在其官方网站上了解更多关于Pandas的信息。2.NumPyNumPy是另一个有用的Python库，它是科学计算的基础。这是一个专为高效数值计算而设计的开源工具。NumPy提供高性能的多维数组和矩阵以及用于操作它们的工具。它还包含用于线性代数、傅里叶变换和随机数的有用函数。NumPy与各种数据库集成。要了解有关此库的更多信息，请访问NumPy官方网站。3.SciPySciPy是一个为科学计算而设计的开源库。它包含促进线性代数、积分、图像处理和优化的功能。对于需要一些数字操作的各种科学、数学和工程任务，它是一个很好的工具。SciPy依赖于NumPy。在官方SciPy网站上查找更多信息。4.MatplotlibMatplotlib是一个流行的数据可视化开源库。它可以生成多种类型的图-包括条形图、散点图和直方图-只需几行代码。该库还提供用于将图形嵌入到应用程序中的API。Matplotlib允许程序员可视化大量数据并生成各种格式的高质量图像。有关Matplotlib的更多信息，请访问官方网站。5.PygalPygal专为创建矢量图形而设计，主要用于网站。它允许用户以相当简单的方式制作有吸引力的交互式图表。它专为创建可缩放矢量图形(SVG)而设计，可与Flask或Django等Python框架很好地集成。Pygal还允许您使用CairoSVG转换器将文件保存为PNG格式。查看Pygal的官方网站以获取更多信息。6.SeabornSeaborn是一个专为数据可视化而设计的开源库。这个库基于Matplotlib，但它为用户提供了一种更简单的方法来创建复杂的绘图。Seaborn有许多内置样式，这意味着您可以快速更改图表的外观。（它还与Pandas数据结构很好地集成。）Seaborn提供线性回归模型的自动估计和绘图。在此处了解有关Seaborn的更多信息。7.ScrapyScrapy是一个开源的Python框架，专为抓取网站并提取其数据而设计。使用Scrapy，这些任务变得简单快捷。将新功能插入该框架也很容易。由于这种灵活性，Scrapy还可以用于数据挖掘、自动化测试和信息处理。访问Scrapy.org了解更多信息。8.FlaskFlask是另一个非常流行的Python框架。它用于部署数据科学模型。这个开源工具是轻量级的，旨在轻松快速地部署复杂的应用程序。由于它是一个微框架，因此不需要特定的库或工具。您可以通过其众多扩展添加更多功能。您可以在其官方网站上找到有关Flask的更多信息。9.SQLAlchemySQLAlchemy是开源的，是最有用的Python库之一。它提供了一个对象关系映射器，允许将类映射到数据库。使用SQLAlchemy，您可以对数据库执行高效、高性能的工作并自动执行冗余任务。SQLAlchemy成为Python开发人员中流行的对象关系映射工具是有原因的。要了解更多信息，请访问SQLAlchemy官方网站。10.TensorFlow另一个最有用的Python库是TensorFlow。它是开源的，专为数据流、机器学习和神经网络项目而设计。它可以帮助开发人员轻松快速地构建和部署机器学习应用程序，并为构建和训练模型提供非常直观的高级API。您可以在云端、浏览器或您的设备上部署模型。TensorFlow简单灵活的架构使其成为研究人员的理想工具，因为它允许他们快速从想法转移到要发布的代码。TensorFlow改进了预处理数据、构建、训练和评估模型准确性的工作流程。11.PyTorchPyTorch是一种流行的机器学习和深度学习开源框架。这是构建和训练神经网络的绝佳工具。它针对CPU和GPU的深度学习优化了张量，还加快了从研究到原型设计再到生产部署的过程。在官方网站上了解更多关于PyTorch的信息。12.Scikit-learnScikit-learn是一个优秀的开源库，适用于机器学习新手和专业人士。它支持支持向量机、KNN映射、KNN分类器和回归算法。它是预测数据分析、统计建模、分类和聚类的有效工具。这也是小型项目的不错选择。在Scikit-Learn.org了解更多信息。13.KerasKeras是另一个流行的Python库。这个开源深度学习库允许用户快速原型化和创建神经网络项目。它还包括用于规范化、优化器和激活层的算法。这种用户友好、可扩展的工具使深度学习模型的开发更加容易。对于初学者来说，它也是一个非常有用的工具，可以在CPU和GPU上无缝运行。
