【盤點】Python中6個最重要的庫!
Python是一種代表簡單思想的程式語言,具有免費開源、可移植性、可擴充套件性、易學、速度快等優點;而且Python擁有豐富的庫,它可以幫助你處理各種各樣的工作,那麼Python有哪些比較重要的庫呢?本文為大家介紹Python中6個最重要的庫,一起來看看吧。
第一、NumPy
NumPy是Numerical Python的簡寫,是Python數值計算的基石。它提供多種資料結構、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容:
①快速、高效的多維陣列物件ndarray
②基於元素的陣列計算或陣列間數學操作函式
③用於讀寫硬碟中基於陣列的資料集的工具
④線性代數操作、傅立葉變換以及隨機數生成
除了NumPy賦予Python的快速陣列處理能力之外,NumPy的另一個主要用途是在演算法和庫之間作為資料傳遞的資料容器。對於數值資料,NumPy陣列能夠比Python內建資料結構更為高效地儲存和運算元據。
第二、pandas
pandas提供了高階資料結構和函式,這些資料結構和函式的設計使得利用結構化、表格化資料的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年,幫助Python成為強大、高效的資料分析環境。常用的pandas物件是DataFrame,它是用於實現表格化、面向列、使用行列標籤的資料結構;以及Series,一種一維標籤陣列物件。
pandas將表格和關係型資料庫的靈活資料操作能力與Numpy的高效能陣列計算的理念相結合。它提供複雜的索引函式,使得資料的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於資料操作、預處理、清洗在資料分析中是重要的技能,pandas將是重要主題。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用於製圖及其他二維資料視覺化的Python庫,它由John D. Hunter建立,目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的製圖工具。
對於Python程式設計者來說也有其他視覺化庫,但matplotlib依然使用最為廣泛,並且與生態系統的其他庫良好整合。
第四、IPython
IPython專案開始於2001年,由Fernando Pérez發起,旨在開發一個更具互動性的Python直譯器。在過去的16年中,它成為Python資料技術棧中最重要的工具之一。
儘管它本身並不提供任何計算或資料分析工具,它的設計側重於在互動計算和軟體開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-執行工作流。它還提供了針對作業系統命令列和檔案系統的易用介面。由於資料分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷,IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科學計算領域針對不同標準問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:
①scipy.integrate數值積分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg線性代數例程和基於numpy.linalg的矩陣分解
③scipy.optimize函式最佳化器和求根演算法
④scipy.signal訊號處理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器
SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。
第六、scikit-learn
scikit-learn專案誕生於2010年,目前已成為Python程式設計者首選的機器學習工具包。僅僅七年,scikit-learn就擁有了全世界1500位程式碼貢獻者。其中包含以下子模組:
①分類:SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯迴歸等
②迴歸:Lasso、嶺迴歸等
③聚類:K-means、譜聚類等
④降維:PCA、特徵選擇、矩陣分解等
⑤模型選擇:網格搜尋、交叉驗證、指標矩陣
⑥預處理:特徵提取、正態化
scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的資料科學程式語言。
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