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数据科学家一定要收藏的十个最佳 Python 库

  • 2022 年 3 月 08 日
  • 本文字数:2596 字

    阅读完需:约 9 分钟

数据科学家一定要收藏的十个最佳 Python 库

如果你希望做数据科学家或者机器学习工程师,希望能找到用于数据科学、机器学习、数据分析和深度学习的最佳 Python 库,这篇文章将会对你有很大的帮助。


数据科学家需要一种能够对数据进行清理、转换、分析和可视化的工具,本文提到的这 10 款工具可以帮助你成为更优秀的数据科学家


对于刚开始从事数据科学和机器学习的人来说,我首先要恭喜你们,因为你们已经做出了正确的决定并且学习了有用的技术。但是学习这些技术并不容易,有很多选择要做,每个选择都有自己的结果。


当我开始我的机器学习和数据科学之旅时,我不得不从 R 和 Python 这两种编程语言中选择合适的,因为这两种语言都做得很好。


我最后还是选择了 Python,原因是 Python 的社区规模更大,通用性更高,并且之前也有过编写 Python 代码的经历。不过,我之所以选择 Python 作为数据科学和机器学习的原因,那就是 Python 有很多非常棒的库


今天,我将向你介绍其中一些很棒的库,如 TensorFlow、NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learn、Seaborn、Keras 和 Matplotlib。我知道还有很多库,但以我有限的经验和接触,到目前为止我只听说过本文提到的这些主要库。


当我遇到新的库时,我肯定会在这个列表中添加新的库,但在此之前,了解这些库会对你有很大帮助,特别是如果你也在使用 Python 学习数据科学、人工智能和机器学习。


不管你是新手,还是对数据科学有一定的研究,学习这些库能让你更有效率,也能提升你的形象。另外,如果你是个新手,我推荐你从实践课程开始,从头学习 Python 和数据科学。


不多说了,下面是对一些最流行的数据科学和机器学习的 Python 库的基本介绍。为使说明简洁,我尽量说明简短,并给出它的资源,以了解更多信息。


由于我也在学习 Python 和机器学习,那么将来我会对这些库进行详细的阐述,因为你至少需要一篇文章来详细说明它们。

1、TensorFlow


这是最流行的机器学习库之一,你很有可能已经听说过它了。你可能知道 TensorFlow 来自谷歌,是由他们的谷歌大脑团队发明的,并用于 RankBrain 算法,该算法为谷歌搜索引擎上的数百万个搜索问题提供动力。


一般来说,它是一个符号数学库,也被用于机器学习应用,如神经网络。TensorFlow 有很多应用,你可以在网上找到很多故事,比如一个日本农民如何使用 TensorFlow 来分拣黄瓜。


项目地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow

2、Keras


创建机器学习和基于深度学习的解决方案的主要问题之一是,实现它们可能很繁琐,需要编写许多行复杂的代码。Keras 是一个库,使你更容易创建这些深度学习解决方案。


只需几行代码,你就可以创建一个可能需要数百行传统代码的模型。


项目地址:https://github.com/keras-team/keras

3、Scikit-learn


这是另一个流行的机器学习的 Python 库。事实上,Scikit-learn 是机器学习的主要库。它有用于预处理、交叉验证和其他类似目的的算法和模块。


其中一些算法涉及回归、决策树、集合建模和非监督学习算法,如聚类。


项目地址:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

4、NumPy


NumPy 是另一个用于机器学习和重度计算的精彩 Python 库。NumPy 促进了简单而有效的数字计算。它有许多其他的库建立在它的基础上,如 Pandas。


你至少应该确保学习 NumPy 数组,它是基本的,在机器学习、数据科学和基于人工智能的程序中有很多应用。


项目地址:https://github.com/numpy/numpy

5、SciPy


这是一个用于科学和技术计算的 Python 库。它将为你提供科学和技术计算所需的所有工具。


它有优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅立叶变换、信号和图像处理、独依赖估计求解器和其他任务等模块。


有一个很好的免费课程来学习 SciPy 与 Python:《深度学习的先决条件:Python 中的 Numpy 栈》(Deep Learning Prerequisites: The Numpy Stack in Python)。这是我的最爱,有超过 10 万名其他开发者也报名参加了这个课程。你可以在它转换为付费课程之前看看这个。


项目地址:https://github.com/scipy/scipy

6、Matplotlib


如果你需要绘图,那么 Matlotlib 是一个选择。它提供了一个灵活的绘图和可视化库,Matplotlib 很强大。但是,它很麻烦,所以,你可以选择 Seaborn 来代替。


项目地址:https://github.com/matplotlib/matplotlib

7、Pandas


这是一个建立在 NumPy 之上的 Python 库。它在数据结构和探索性分析方面很方便。它提供的另一个重要功能是 DataFrame,一个具有潜在不同类型的列的二维数据结构。


Pandas 将是你一直需要的最重要的库之一,这就是为什么学好 Pandas 非常重要。


项目地址:https://github.com/pandas-dev/pandas

8、Seaborn


和 Matplotlib 一样,它也是一个很好的绘图库,但有了 Seaborn,绘制普通的数据可视化就比以前更容易了。


它建立在 Matplotlib 的基础上,提供了一个更令人愉快的高级包装器。你应该学习有效的数据可视化。


项目地址:https://github.com/seaborn

9、OpenCV


这是 Python 开发人员在计算机视觉方面的另一个重要库。如果你不知道,计算机视觉是机器学习和人工智能中最令人兴奋的领域之一。


它在许多行业都有应用,如自动驾驶汽车、机器人、增强现实等,而 OpenCV 是最好的计算机视觉库。


尽管你可以用许多编程语言如 C++ 来使用 OpenCV,但它的 Python 版本对初学者友好,易于使用,这使它成为一个伟大的库,被列入这个列表。


如果你想学习 Python 和 OpenCV 进行基本的图像处理,并进行图像分类和物体检测,并且需要一个课程,那么我强烈建议你参加一个实践课程,该课程将通过几个实验和练习教你一个 OpenCV。


项目地址:https://github.com/opencv/opencv

10、PyTorch


这是另一个用于数据科学和机器学习的令人兴奋和强大的 Python 库,是每个数据科学家都应该学习的东西。


如果你不知道,PyTorch 是 Facebook 开发的最好的深度学习库之一,可用于深度学习应用,如人脸识别自动驾驶汽车等。


你也可以使用 PyTorch 来构建机器学习模型,如 NLP 和计算机视觉,仅举几例。你也可以使用 PyTorch 来创建深度神经网络。


项目地址:https://github.com/pytorch/pytorch

结语


这就是关于数据科学、机器学习和人工智能的一些最佳 Python 库的全部内容。根据你在机器学习和数据科学方面的具体工作,你可以选择这些库来帮助你。


如果你重新开始,我建议你学习 TensorFlow 或 Scikit-learn,在我看来,这是两个最受欢迎的机器学习的主要库。


原文链接:


https://dzone.com/articles/10-best-data-science-data-analysis-and-machine-lea

2022 年 3 月 08 日 11:094059
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