有哪些Python庫可助你構建數(shù)據(jù)科學應用程序

今天就跟大家聊聊有關有哪些Python庫可助你構建數(shù)據(jù)科學應用程序，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

數(shù)據(jù)科學三分天下，Python占其一。下面，將會介紹7個Python庫，能夠幫助你構建屬于自己的第一個數(shù)據(jù)科學應用程序。Numpy

在許多數(shù)據(jù)科學項目中，陣列是最重要的數(shù)據(jù)類型。  NumPy是一個支持大量多維數(shù)組和矩陣運算的軟件庫，是許多機器學習開發(fā)者和研究者的必備工具。它是Python中最基礎的數(shù)據(jù)科學庫之一。它是大量Python數(shù)學和科學計算包的基礎，比如我們后面會講到的pandas庫就用到了NumPy。

Pandas

Pandas庫專門用于數(shù)據(jù)分析，充分借鑒了Python標準庫NumPy的相關概念。它允許加載、清理和操作數(shù)據(jù)，能夠對項目進行某種清理和操作。你可以使用SQL等替代方法進行數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)庫管理，但是Pandas對于希望成為開發(fā)人員(或至少是MVP開發(fā)人員)的數(shù)據(jù)科學家來說更簡單、更適用。

Keras 或 PyTorch

目前，兩個主要的深度學習庫Keras和Pytorch獲得了大量關注，因為它們在神經(jīng)網(wǎng)絡模型的使用比較簡單。這兩個庫能夠讓使用者輕松測試不同的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，甚至構建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡架構。Keras是神經(jīng)網(wǎng)絡的一個模型計算框架，本身沒有重量計算，支持多個AI框架。Pytorch是一個機器學習框架，比起Keras具有更大的靈活性和控制能力，但又不必進行任何復雜的聲明式編程，如果想深入了解機器學習pytorch庫就是不錯的選擇。

Plotly

Plotly是新一代的Python數(shù)據(jù)可視化開發(fā)庫，它提供了完善的交互能力和靈活的繪制選項。Plotly能繪制不同類型的圖形，與Python中的其他繪圖庫相比，它更專業(yè)、更易于使用、更靈活。Plotly將數(shù)據(jù)可視化提升到一個新的層次。Plotly內置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩(wěn)定的API以便與現(xiàn)有應用集成，既可以在web瀏覽器中展示數(shù)據(jù)圖表，也可以存入本地拷貝。

SciKitLearn

SciKitLearn專門用于機器學習的模塊，是多種類型的機器學習模型和預處理工具的工具包。它包含了常見的大部分機器學習方法，包括了分類、回歸、無監(jiān)督、數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)預處理等等。作為專門面向機器學習的Python開源框架，Scikitlearn可以在一定范圍內為開發(fā)者提供非常好的幫助。它內部實現(xiàn)了各種各樣成熟的算法，容易安裝和使用，樣例豐富，而且教程和文檔也非常詳細。

Ipywidgets

為了能讓用戶有更好的體驗，開發(fā)者必須在在傳統(tǒng)外觀的用戶界面和基于web的用戶界面之間進行選擇。在進行搭建時，可以使用PyQT或TkInter之類的庫來構建傳統(tǒng)的用戶界。但最好是利用ipywidgets為Jupyter筆記本提供了一組豐富的小部件，開發(fā)出可以在瀏覽器上運行的網(wǎng)頁應用程序。

Requests

Requests包用于獲取網(wǎng)站的內容，使用HTTP協(xié)議，是公認的python最好上手的http請求庫。

如今，許多數(shù)據(jù)科學應用程序都使用API(應用程序編程接口)，簡單地說，通過API，你可以請求服務器應用程序為你提供對數(shù)據(jù)庫的訪問權限或為你執(zhí)行特定任務。Requests是一個與API對話的庫。如今，不使用API很難成為一名數(shù)據(jù)科學家。

通過以上的7個Python庫，開發(fā)者能夠構建人們使用的數(shù)據(jù)科學應用程序，如果你能夠精通這些工具，就可以在幾個小時內構建mvp，并通過實際用戶測試想法。在此之后，如果決定擴展應用程序，除了HTML、CSS和JS代碼之外，還可以使用更專業(yè)的工具，如Flask和Django。

看完上述內容，你們對有哪些Python庫可助你構建數(shù)據(jù)科學應用程序有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。