有哪些實(shí)用的數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫

這篇文章主要介紹了有哪些實(shí)用的數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫的相關(guān)知識，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價(jià)值，相信大家閱讀完這篇有哪些實(shí)用的數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

一、Wget

從網(wǎng)絡(luò)上提取數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要任務(wù)之一。Wget 是一個(gè)免費(fèi)的實(shí)用程序，可以用于從網(wǎng)絡(luò)上下載非交互式的文件。它支持 HTTP、HTTPS 和 FTP 協(xié)議，以及通過 HTTP 的代理進(jìn)行文件檢索。由于它是非交互式的，即使用戶沒有登錄，它也可以在后臺工作。所以下次當(dāng)你想要下載一個(gè)網(wǎng)站或者一個(gè)頁面上的所有圖片時(shí)，wget 可以幫助你。

安裝：

$ pip install wget

例子：

import wget
url = 'http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3'

filename = wget.download(url)
100% [................................................] 3841532 / 3841532

filename
'razorback.mp3'

二、Pendulum

對于那些在 python 中處理日期時(shí)間時(shí)會感到沮喪的人來說，Pendulum 很適合你。它是一個(gè)簡化日期時(shí)間操作的 Python 包。它是 Python 原生類的簡易替代。請參閱文檔深入學(xué)習(xí)。

安裝：

$ pip install pendulum

例子：

import pendulum

dt_toronto = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Toronto')
dt_vancouver = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Vancouver')

print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours())

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三、imbalanced-learn

可以看出，當(dāng)每個(gè)類的樣本數(shù)量基本相同時(shí)，大多數(shù)分類算法的效果是最好的，即需要保持?jǐn)?shù)據(jù)平衡。但現(xiàn)實(shí)案例中大多是不平衡的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)階段和后續(xù)預(yù)測都有很大影響。幸運(yùn)的是，這個(gè)庫就是用來解決此問題的。它與 scikit-learn 兼容，是 scikit-lear-contrib 項(xiàng)目的一部分。下次當(dāng)你遇到不平衡的數(shù)據(jù)集時(shí)，請嘗試使用它。

安裝：

$ pip install -U imbalanced-learn

# 或者

$ conda install -c conda-forge imbalanced-learn

四、FlashText

在 NLP 任務(wù)中，清理文本數(shù)據(jù)往往需要替換句子中的關(guān)鍵字或從句子中提取關(guān)鍵字。通常，這種操作可以使用正則表達(dá)式來完成，但是如果要搜索的術(shù)語數(shù)量達(dá)到數(shù)千個(gè)，這就會變得很麻煩。Python 的 FlashText 模塊是基于 FlashText 算法為這種情況提供了一個(gè)合適的替代方案。FlashText 最棒的一點(diǎn)是，不管搜索詞的數(shù)量如何，運(yùn)行時(shí)間都是相同的。你可以在這里了解更多內(nèi)容。

安裝：

$ pip install flashtext

例子：

提取關(guān)鍵字

from flashtext import KeywordProcessor
keyword_processor = KeywordProcessor()

# keyword_processor.add_keyword(,)

keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York')
keyword_processor.add_keyword('Bay Area')
keywords_found = keyword_processor.extract_keywords('I love Big Apple and Bay Area.')

keywords_found
['New York', 'Bay Area']

替換關(guān)鍵字

keyword_processor.add_keyword('New Delhi', 'NCR region')

new_sentence = keyword_processor.replace_keywords('I love Big Apple and new delhi.')

new_sentence
'I love New York and NCR region.'
Fuzzywuzzy

五、fuzzywuzzy

這個(gè)庫的名字聽起來很奇怪，但是在字符串匹配方面，fuzzywuzzy 是一個(gè)非常有用的庫?？梢院芊奖愕貙?shí)現(xiàn)計(jì)算字符串匹配度、令牌匹配度等操作，也可以很方便地匹配保存在不同數(shù)據(jù)庫中的記錄。

安裝：

$ pip install fuzzywuzzy

例子：

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process

# 簡單匹配度

fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!")
97

# 模糊匹配度
fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!")
 100

六、PyFlux

時(shí)間序列分析是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最常見的問題之一。PyFlux 是 Python 中的一個(gè)開源庫，它是為處理時(shí)間序列問題而構(gòu)建的。該庫擁有一系列優(yōu)秀的現(xiàn)代時(shí)間序列模型，包括但不限于 ARIMA、GARCH 和 VAR 模型。簡而言之，PyFlux 為時(shí)間序列建模提供了一種概率方法。值得嘗試一下。

安裝

pip install pyflux

七、Ipyvolume

結(jié)果展示也是數(shù)據(jù)科學(xué)中的一個(gè)重要方面。能夠?qū)⒔Y(jié)果進(jìn)行可視化將具有很大優(yōu)勢。IPyvolume 是一個(gè)可以在 Jupyter notebook 中可視化三維體和圖形（例如三維散點(diǎn)圖等）的 Python 庫，并且只需要少量配置。但它目前還是 1.0 之前的版本階段。用一個(gè)比較恰當(dāng)?shù)谋扔鱽斫忉尵褪牵篒Pyvolume 的 volshow 對于三維數(shù)組就像 matplotlib 的 imshow 對于二維數(shù)組一樣好用?？梢栽谶@里獲取更多。

使用 pip

$ pip install ipyvolume

使用 Conda/Anaconda

$ conda install -c conda-forge ipyvolume

例子

動(dòng)畫

體繪制

八、Dash

Dash 是一個(gè)高效的用于構(gòu)建 web 應(yīng)用程序的 Python 框架。它是在 Flask、Plotly.js 和 React.js 基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)而成的，綁定了很多比如下拉框、滑動(dòng)條和圖表的現(xiàn)代 UI 元素，你可以直接使用 Python 代碼來寫相關(guān)分析，而無需再使用 javascript。Dash 非常適合構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用程序。然后，這些應(yīng)用程序可以在 web 瀏覽器中呈現(xiàn)。用戶指南可以在這里獲取。

安裝

pip install dash==0.29.0# 核心 dash 后端
pip install dash-html-components==0.13.2# HTML 組件
pip install dash-core-components==0.36.0# 增強(qiáng)組件
pip install dash-table==3.1.3# 交互式 DataTable 組件（最新?。?/pre>
例子下面的例子展示了一個(gè)具有下拉功能的高度交互式圖表。當(dāng)用戶在下拉菜單中選擇一個(gè)值時(shí)，應(yīng)用程序代碼將動(dòng)態(tài)地將數(shù)據(jù)從 Google Finance 導(dǎo)出到 panda DataFrame。
九、Gym
OpenAI 的 Gym 是一款用于增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法的開發(fā)和比較工具包。它兼容任何數(shù)值計(jì)算庫，如 TensorFlow 或 Theano。Gym 庫是測試問題集合的必備工具，這個(gè)集合也稱為環(huán)境 —— 你可以用它來開發(fā)你的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。這些環(huán)境有一個(gè)共享接口，允許你進(jìn)行通用算法的編寫。
安裝
pip install gym
例子這個(gè)例子會運(yùn)行CartPole-v0環(huán)境中的一個(gè)實(shí)例，它的時(shí)間步數(shù)為 1000，每一步都會渲染整個(gè)場景。
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