盘点数据科学领域常用的Python库

由于Python开发的库文件相当的多，设计的领域也是很广泛。所以在近年来，使用Python的人越来越多了，其中Python已成为数据科学家的主要工具之一。本文将为大家介绍数据科学家及工程师们最常用的一些Python库，当让也是为了方便日后自己的查找使用。

1. 核心库（Core Libraries）

文章目录

1.1 Numpy

Numerical Python的简称，包含Python多维数组及矩阵操作方面的大量实用功能，用于矢量化数组运算，显著提高了执行速度，改善了性能。

1.2 Scipy

科学及工程软件库，包含线性代数、优化、集成、统计等功能。它的主要功能基于Numpy库，因此其中数组操作大量应用了Numpy库。

1.3 Pandas

包含Series及DataFrame两种特殊的数据结构，用于快捷的数据处理、聚合和可视化，尤其可以灵活处理缺失数据及数据分组。

2. 绘图&可视化

2.1 Matplotlib

Python中最常用的可视化库，由此可与MatLab、Mathematica等科学工具相提并论。它可以进行多种基本图形的可视化操作，并且包含标签、网格、图例等多种进行实体格式化的工具。

2.2 Seaborn

Seaborn主要用于统计模型的可视化，比如热力图等，可以对数据进行概述的同时描绘整体分布。Seaborn基于Matplotlib实现，并高度依赖于后者。

2.3 Bokeh

Bokeh库旨在进行交互式可视化，并且不依赖于Matplotlib，主要通过浏览器以“数据驱动文档”（Data-Driven Documents，d3.js）的形式演示。

2.4 Basemap

Basemap库通过使用Matplotlib中的坐标，为Matplotlib提供了简易地图的支持。Folium库在Basemap的基础上构建，可以制作交互式的Web地图，这类似于使用Bokeh创建的JavaScript小部件。

2.5 Plotly

Poltly库是一个基于Web、用于数据可视化的工具集，通过一系列API接口用于Python等编程语言的实现。plot.ly网站上展示了许多强大的图形。

2.6 NetworkX

NetworkX库用于复杂社会网络的分析。它可以处理标准数据格式及非标准数据格式，这使其具备高效性和可扩展性。

3. 机器学习

3.1 SciKit-Learn

SciKit-Learn为常见的机器学习算法提供了简洁而一致的界面，使得机器学习更容易应用于生产系统。它结合了高质量的代码和应用文档，具备易用性和高性能，事实上已成为使用Python进行机器学习的行业标准。

3.2 TensorFlow

TensorFlow库由谷歌工作人员开发，是一个数据流图计算的开源库，在机器学习方面的应用表现优越。主要特点是多层节点系统，可以在大型数据集上快速训练人工神经网络。这使得谷歌的语音识别和图像识别成为可能。

3.3 Theano

Theano库主要用于机器学习的需要，它定义了类似于Numpy的多维数组，以及数据操作和表达，在低级别操作上与Numpy结合紧密。Theano库经过了编译，优化了GPU和CPU的使用，在数据密集型计算方面性能更高，结果也更精确。

3.4 Keras

Keras库是用Python编写、用于高级界面中神经网络构建的开源库，具有可扩展性和高度模块化。它使用Theano或TensorFlow作为后端，目前微软正努力将CNTK（微软的认知工具包）作为新的后端。它设计简约，旨在通过构建紧凑型系统进行快速简单的实验。它的基本思想是基于层次的，其他一切都是围绕它们建立的。数据准备为张量形式，第一层负责张量输入，最后一层负责输出，模型置于两者之间。

4. 自然语言处理、数据挖掘及统计分析

4.1 NLTK

Natural Language Toolkit的简称，用于符号和统计自然语言处理等一般任务。NLTK包括许多功能，比如文本标记、分类、名称实体标识、建立显示句子间及句子间依赖性的语料树、词干、语义推理等。所有的构建块允许为不同的任务构建复杂的研究系统，比如情感分析、自动汇总等。

4.2 Gensim

Gensim是一个Python的开源库，为更高效地处理大文本数据而设计，实现了向量空间建模和主题建模。Gensim主要用于原始的、非结构化的数字文本处理，实现了层次Dirichlet过程（HDP）、潜在语义分析（LSA）、隐含Dirichlet分布（LDA）以及tf-idf、随机投影、word2vec、document2vec等算法，以分析语料集中重复文本出现的模式。所有算法都是无监督的，只需要输入语料库。