2022年你應該知道的十大Python庫-有解無憂

學習資料分析絕非易事，有無數種工具和資源可供使用，因此，有時會讓我們很難弄清楚該學習什么技能，該使用哪種工具，

在本文中，我們就來給大家介紹一下資料分析中最常用的10個Python庫，看看這些庫你都用過嗎？喜歡本文點贊支持，歡迎文末技術交流學習，

01、Pandas

在資料分析師的日常作業中，70%到80%都涉及到理解和清理資料，也就是資料探索和資料挖掘，

Pandas主要用于資料分析，這是最常用的Python庫之一，它為你提供了一些最有用的工具來對資料進行探索、清理和分析，使用Pandas，你可以加載、準備、操作和分析各種結構化資料，

NumPy主要用于支持N維陣列，這些多維陣列的穩健性是Python串列的50倍，這也讓NumPy成為許多資料科學家的最愛，

NumPy被TensorFlow等其他庫用于張量的內部計算，NumPy為數值例程提供了快速的預編譯函式，這些函式可能很難手動求解，為了獲得更好的效率，NumPy使用面向陣列的計算，從而能夠輕松的處理多個類，

Scikit-learn可以說是Python中最重要的機器學習庫，在使用Pandas或NumPy清理和處理資料之后，可以通過Scikit-learn用于構建機器學習模型，這是由于Scikit-learn包含了大量用于預測建模和分析的工具，

使用Scikit-learn有很多優勢，比如，你可以使用Scikit-learn構建幾種型別的機器學習模型，包括監督和非監督模型，交叉驗證模型的準確性，進行特征重要性分析，

Gradio讓你只需三行代碼即可為機器學習模型構建和部署web應用程式，它的用途與Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多，

Gradio的優勢在于以下幾點：

TensorFlow是用于實作神經網路的最流行的 Python 庫之一，它使用多維陣列，也稱為張量，能對特定輸入執行多個操作，

因為它本質上是高度并行的，因此可以訓練多個神經網路和GPU以獲得高效和可伸縮的模型，TensorFlow的這一特性也稱為流水線，

Keras主要用于創建深度學習模型，特別是神經網路，它建立在TensorFlow和Theano之上，能夠用它簡單地構建神經網路，但由于Keras使用后端基礎設施生成計算圖，因此與其他庫相比，它的速度相對較慢，

SciPy主要用于其科學函式和從NumPy派生的數學函式，該庫提供的功能有統計功能、優化功能和信號處理功能，為了求解微分方程并提供優化，它包括數值計算積分的函式，SciPy的優勢在于：

Statsmodels是擅長進行核心統計的庫，這個多功能庫混合了許多 Python 庫的功能，比如從 Matplotlib 中獲取圖形特性和函式；資料處理；使用 Pandas，處理類似 R 的公式；使用 Pasty，并基于 NumPy 和 SciPy 構建，

具體來說，它對于創建OLS等統計模型以及執行統計測驗非常有用，

Plotly絕對是構建可視化的必備工具，它非常強大，易于使用，并且能夠與可視化互動，

與Plotly一起使用的還有Dash，它是能使用Plotly可視化構建動態儀表板的工具，Dash是基于web的Python介面，它解決了這類分析web應用程式中對JavaScript的需求，并讓你能在線和離線狀態下進行繪圖，

Seaborn建立在Matplotlib上，是能夠創建不同可視化效果的庫，

Seaborn最重要的功能之一是創建放大的資料視覺效果，從而讓最初不明顯的相關性能突顯出來，使資料作業人員能夠更正確地理解模型，

Seaborn還有可定制的主題和界面，并且提供了具有設計感的資料可視化效果，能更好地在進行資料匯報，

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標籤：AI