面向数据科学、机器学习和更多领域的最佳 Python 库

按类别划分的流行 Python 库

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Python 是数据科学和机器学习的最佳语言，因为它拥有专门为某些类型的项目设计的庞大库和框架生态系统。以下是一些最流行的 Python 库供您考虑。

数据分析和处理

分析和处理数据对于大多数数据科学和机器学习工作流程至关重要。这需要根据特定数据集的大小和格式处理不同数据结构的能力。

像 NumPy 这样的 Python 库可以提供强大的数组和数学运算功能，而 pandas 可以提供其他数据结构。其他选项包括用于处理大型数据集的 Dask 和用于其他数据需求的 PyData 库的综合生态系统。

数据可视化

数据可视化对于清晰地向利益干系人传达数据科学项目的见解非常重要。不同的 Python 库使数据科学家能够创建适合特定数据集的独特可视化效果。

Matplotlib 为数据可视化提供通用的绘图类型和自定义选项，而 Seaborn 使用其他统计图形扩展了该库。Plotly 和 Bokeh 都非常适合交互式、基于 Web 的可视化，而 Altair 适用于声明式可视化。

机器学习

机器学习是一个专注于构建从训练数据集学习的模型，然后根据新数据进行预测的领域。这需要根据不同的算法创建和训练模型以及将其部署到生产环境的能力。

Scikit-learn 提供了广泛的机器学习算法，而 TensorFlow 和 PyTorch 更侧重于深度学习和神经网络。XGBoost 和 LightGBM 是梯度提升的其他库选项，梯度提升是一种组合较弱的 ML 模型以实现更好性能的方法。

自然语言处理

自然语言处理 (NLP) 是机器学习的一个子集，专注于理解和生成人类语言。这需要将计算语言学应用于大型数据集的功能。

NLTK 是一个文本处理工具包，包含用于分类、分词、词干提取、标记、解析、语义推理、工业强度 NLP 库的包装器等的综合库套件。此外，spaCy 是一种用于实际用例的工业强度 NLP，而 Textblob 可以处理更简单的 NLP 任务。一些数据科学家还使用 Gensim 进行称为主题建模的文本挖掘技术。