常用的Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)有哪些

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　　1、Pandas

　　Pandas可能是Python中最常用的庫(kù)之一。它具備靈活性、敏捷性等特點(diǎn)，其一系列功能使其成為Python中最受歡迎的庫(kù)之一。Pandas庫(kù)提供了數(shù)據(jù)整理、整理和分析這些數(shù)據(jù)科學(xué)最基本的需求。該庫(kù)是能夠讀取、操作、聚合和可視化數(shù)據(jù)并將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為易于理解的格式的全部?jī)?nèi)容。

　　可以連接CSV、TSV甚至SQL數(shù)據(jù)庫(kù)，并使用Pandas創(chuàng)建數(shù)據(jù)框，數(shù)據(jù)框相對(duì)于統(tǒng)計(jì)軟件表甚至Excel電子表格是相對(duì)對(duì)稱的。

　　2、NumPy

　　顧名思義，NumPy被廣泛用作數(shù)組處理庫(kù)。由于它可以管理多維數(shù)組對(duì)象，因此它被用作多維數(shù)據(jù)評(píng)估的容器。

　　NumPy庫(kù)由一系列的元素組成，每個(gè)元素都是相同的數(shù)據(jù)類型，一個(gè)正整數(shù)的元組理想地分隔了這些數(shù)據(jù)類型。維度稱為軸，而軸的數(shù)量稱為等級(jí)。NumPy中的數(shù)組被歸類為ndarray。

　　如果我們要執(zhí)行各種統(tǒng)計(jì)計(jì)算或處理不同的數(shù)學(xué)運(yùn)算，NumPy將是首選。

　　3、Scikit-Learn

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)家生活中不可或缺的一部分，尤其是因?yàn)閹缀跛行问降淖詣?dòng)化似乎都從機(jī)器學(xué)習(xí)的效率中獲得了基礎(chǔ)。

　　4、Matplotlib

　　可視化可以占據(jù)了數(shù)據(jù)的關(guān)鍵位置，它幫助我們創(chuàng)建2D圖形并將繪圖用到應(yīng)用程序中，所有這些都使用Matplotlib庫(kù)。數(shù)據(jù)可視化可以有不同的形式，包括直方圖、散點(diǎn)圖、條形圖、面積圖，甚至餅圖。

　　每個(gè)繪圖選項(xiàng)都有其獨(dú)特的相關(guān)性，從而將數(shù)據(jù)可視化的整體理念提升了一個(gè)檔次。

　　5、Seaborn

　　Seaborn是Python中的另一個(gè)數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。那么問(wèn)題來(lái)了，Seaborn與Matplotlib有何不同?盡管這兩個(gè)軟件包都作為數(shù)據(jù)可視化軟件包，但實(shí)際區(qū)別在于您可以使用這兩個(gè)庫(kù)執(zhí)行的可視化類型。

　　對(duì)于初學(xué)者，使用Matplotlib，我們只能創(chuàng)建基本圖，包括條形、線條、區(qū)域、散點(diǎn)圖等。但是，使用Seaborn，可視化水平提高了一個(gè)檔次，因?yàn)槟梢杂酶俚馁Y源創(chuàng)建各種復(fù)雜的可視化圖形。

到此，相信大家對(duì)“常用的Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)有哪些”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

新聞標(biāo)題：常用的Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)有哪些
標(biāo)題來(lái)源：http://www.muchs.cn/article8/jpjiip.html

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