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2021不可錯過的7個Python庫

時間:2021-03-29來源:m.5wd995.cn點擊量:作者:Mia
時間:2021-03-29點擊量:作者:Mia


  現(xiàn)在有很多個python庫可供使用,選擇與自己相關(guān)的庫更具有挑戰(zhàn)性。如果你想從事大數(shù)據(jù)相關(guān)事業(yè),那么Python庫至關(guān)重要。下面,我們來學(xué)習(xí)一下2021年不可錯過的7個Python庫。
 

2021年不可錯過的7個Python庫


 

  1. NumPy
 

  NumPy用于為其提供N維數(shù)組的支持。其數(shù)組的功能是多維的,并且與Python列表相比堅固了近50倍,因此使該庫成為數(shù)據(jù)科學(xué)家中最喜歡的庫之一。
 

  TensorFlow等其他庫也使用NumPy來檢測張量的內(nèi)部計算。Python庫以擴展快速預(yù)編譯函數(shù)的數(shù)字例程而聞名,這很難手動解決。
 

  2.Pandas
 

  大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家花費時間清理數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù)和進行數(shù)據(jù)探索。因此,Pandas被廣泛用于數(shù)據(jù)分析,并且是最受歡迎的Python庫之一。Pandas附帶了一系列出色的工具,可用于收集數(shù)據(jù),清理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。這個Python庫(Pandas)甚至可以加載,準備各種數(shù)據(jù)-結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化。
 

  一些Python學(xué)習(xí)的最佳場所是通過確定在線可用的數(shù)據(jù)科學(xué)的最佳認證。確保你獲得的認證在全球范圍內(nèi)都是可信的。
 

  3. Gradio
 

  使用Gradio可以更好地構(gòu)建和部署用于機器學(xué)習(xí)模型的Web應(yīng)用程序。現(xiàn)在,你僅需三行代碼即可完成該過程。盡管它具有與Flask和Streamlight相同的目的,但部署ML模型要容易得多且更快。
 

  Gradio的其他一些優(yōu)點-演示的理想方式,易于分發(fā)和實施,因為公眾可以通過共享鏈接直接訪問該Web應(yīng)用程序,并且還可以在需要時進行進一步的建模。
 

2021年不可錯過的7個Python庫
 

  4.SciPy
 

  SciPy非常適合從NumPy獲得的科學(xué)函數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)。主要功能包括信號處理功能,統(tǒng)計功能和優(yōu)化功能。SciPy擅長優(yōu)化和求解微分方程。
 

  SciPy的最佳功能是-它們具有多維圖像處理,可以執(zhí)行有效的線性代數(shù)計算,并可以進行傅立葉變換。
 

  5.密謀
 

  Plotly是可用于可視化的必備工具。它功能強大且易于使用。也許這是理想的構(gòu)建可視化的主要優(yōu)點之一。達世幣(Dash)是另一個與Plotly配合使用的工具,它可以構(gòu)建動態(tài)儀表板。作為基于Web的Python界面,Dash最大限度地減少了將JavaScript用于分析Web應(yīng)用程序的需求。因此,這些圖也可以在線和離線運行。擁有Python庫技能對于成功的數(shù)據(jù)科學(xué)事業(yè)至關(guān)重要。
 

  6. Seaborn
 

  Seaborn建立在Matplotlib之上,是用于構(gòu)建不同可視化效果的理想庫。界面是高級的,可以自定義主題。由于這些功能,Seaborn可以提供有吸引力的數(shù)據(jù)可視化。Seaborn的最佳功能包括放大的數(shù)據(jù)視覺效果。
 

  7.凱拉斯
 

  Keras非常適合希望創(chuàng)建像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)科學(xué)家。Keras建立在Theano和TensorFlow之上,可以輕松地幫助構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是,此庫相對于其他庫而言相對較慢,因為它傾向于使用后端基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)來生成計算圖。
 

  Python有大量的庫,在有抱負的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)專家中很流行。當(dāng)處理較大的項目時,這些庫是完美的。學(xué)習(xí)Python及其庫都是啟動數(shù)據(jù)科學(xué)事業(yè)的好方法,2021年不可錯過的7個Python庫你了解了嗎?
 

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