2018年，20大Python数据科学库都做了哪些更新？_Python_ActiveWizards



 写点什么

2018 年，Python 仍然是数据科学领域解决重大任务和挑战的佼佼者。去年，我们发了一篇博文，列举了一些被证明是最有用的 Python 库。今年，我们扩充了原来的清单，并重新审视之前讨论过的库，重点关注在过去一年内出现的更新。我们对它们进行了分组，排序不分先后，因为真的说不清它们哪个更好。

核心库与统计

1. NumPy（提交：17911，贡献者：641）

一般我们会将科学领域的库作为清单打头，NumPy 是该领域的主要软件库之一。它旨在处理大型的多维数组和矩阵，并提供了很多高级的数学函数和方法，因此可以用它来执行各种操作。

在过去一年，开发团队对该库进行了大量改进。除了错误修复和解决兼容性问题之外，关键的变更还包括样式改进，即 NumPy 对象的打印格式。此外，一些函数现在可以处理任意编码的文件，只要这些编码受 Python 支持。

2. SciPy（提交：19150，贡献者：608）

另一个科学计算核心库 SciPy，基于 NumPy 而构建，并扩展了 NumPy 的功能。SciPy 的主要数据结构是多维数组，使用 Numpy 实现。该库提供了一些用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务的工具。

SciPy 通过与不同的操作系统进行持续集成的方式带来了重大改进，比如新的函数和方法，更重要的是——最新的优化器。此外，开发团队对很多新的 BLAS 和 LAPACK 函数进行了包装。

3.Pandas（提交：17144，贡献者：1165）

Pandas 是一个 Python 库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas 提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。

新发布的 pandas 库还提供了数百个新特性、功能增强、错误修复和 API 变更。这些改进与 Pandas 对数据进行分组和排序的能力有关，支持自定义类型操作。

4. StatsModels（提交：10067，贡献者：153）

Statsmodels 是一个 Python 模块，为统计数据分析提供了很多可能性，例如统计模型估计、运行统计测试等。你可以借助它来实现很多机器学习方法，并探索不同的绘图可能性。

该库在不断演化，带来了更多的可能性。今年带来了时间序列改进和新的计数模型 GeneralizedPoisson、零膨胀模型和 NegativeBinomialP，以及新的多变量方法因子分析、MANOVA 和 ANOVA 的重复测量。

可视化

5. Matplotlib（提交：25747，贡献者：725）

Matplotlib 是一个用于创建二维图表和图形的低级库。你可以用它来构建各种图表，从直方图和散点图到非笛卡尔坐标图。此外，很多流行的绘图库都为 Matplotlib 预留了位置，可与 Matplotlib 结合在一起使用。

该库在绘图样式方面做出了很多变更，如颜色、尺寸、字体、图例等。例如，坐标轴图例的自动对齐和对色盲患者更友好的色环。

6. Seaborn（提交：2044，贡献者：83）

Seaborn 实际上是基于 matplotlib 库构建的高级 API。它为处理图表提供了更恰当的默认选项。此外，它还提供了一组丰富的可视化图库，包括时间序列、联合图和小提琴图等复杂的类型。

Seaborn 的更新主要是问题修复。不过，FacetGrid（或 PairGrid）与增强的交互式 matplotlib 后端之间的兼容性有所改进，为可视化添加了参数和选项。

7. Plotly（提交：2906，贡献者：48）

Plotly 是一个可以帮助你轻松构建复杂图形的流行库。该库适用于交互式 Web 应用程序，它提供了很多很棒的可视化效果，包括轮廓图形、三元图和 3D 图表。

这个库在持续地增强和改进，带来新的图形和特性，支持“多链接视图”、动画和串扰集成。

8. Bokeh（提交：16983，贡献者：294）

Bokeh 库使用 JavaScript 小部件在浏览器中创建交互式和可伸缩的可视化图形。该库提供了多种图形、样式、链接图形式的交互能力、添加小部件、定义回调以及更多有用的功能。

Bokeh 改进的交互式功能值得称赞，例如可旋转的分类刻度标签，以及小型的缩放工具和自定义工具提示字段增强。

9. Pydot（提交：169，贡献者：12）

Pydot 是一个用于生成面向复杂图形和非面向复杂图形的库。它作为面向 Graphviz 的一个接口，使用 Python 编写。我们可以借助它来显示图形的结构，这在构建神经网络和基于决策树的算法时经常会用到。

机器学习

10. Scikit-learn（提交：22753，贡献者：1084）

这个基于 NumPy 和 SciPy 的 Python 模块是处理数据的最佳库之一。它为很多标准的机器学习和数据挖掘任务提供算法，例如聚类、回归、分类、降维和模型选择。

该库有很多增强功能。交叉验证已经获得更新，现在可以使用多个指标。一些训练方法（如邻近取样和逻辑回归等）得到一些小改进。它的主要更新之一是完成了通用术语和 API 元素词汇表。

11. XGBoost/LightGBM/CatBoost（提交：3277/1083/1509，贡献者：280/79/61）

梯度提升是最流行的机器学习算法之一，它的核心原理在于构建连续精炼的基本模型的集合，即决策树。因此，有些专门的库被设计用于方便快速地实现该方法。我们认为 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 是值得关注的。它们都是解决常见问题最强有力的工具，而且使用方式几乎一样。我们可以使用这些库快速实现高度优化且可扩展的梯度提升，所以它们在数据科学家和 Kaggle 竞争者中非常受欢迎，他们在这些算法的帮助下赢得了很多比赛。

12. Eli5（提交：922，贡献者：6）

通常情况下，机器学习模型的预测结果并不完全是清晰的，这个时候可以借助 Eli5 来解决这个问题。它是一个用于可视化和调试机器学习模型的库，可以逐步跟踪算法的执行过程。它支持 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、lightning 和 sklearn-crfsuite 库，并可以为每个库执行不同的任务。

深度学习

13. TensorFlow（提交：33339，贡献者：1469）

TensorFlow 是一个流行的深度学习和机器学习框架，由 Google Brain 开发。它支持在人工神经网络中使用多个数据集。最受欢迎的 TensorFlow 应用场景包括物体识别、语音识别等。还有很多基于 TensorFlow 构建的库，例如 tflearn、tf-slim、skflow 等。

这个库发布新版本的速度很快，引入了很多新功能。最新的修复包括潜在的安全漏洞和改进的 TensorFlow 与 GPU 的集成，现在可以在单台计算机的多个 GPU 上运行 Estimator 模型。

14. PyTorch（提交：11306，贡献者：635）

PyTorch 是一个大型框架，可用它基于 GPU 加速执行张量计算、创建动态计算图以及自动计算梯度。此外，PyTorch 还提供了丰富的 API，用于解决与神经网络相关的应用。

该库基于 Torch 而构建，使用 C 语言实现，并包含了使用 Lua 编写的包装器。它的 Python API 于 2017 年推出，从那时起，该框架越来越受欢迎，并吸引了越来越多的数据科学家。

15. Keras（提交：4539，贡献者：671）

Keras 是一个用于处理神经网络的高级库，运行在 TensorFlow 或 Theano 之上，现在发布的新版本可以使用 CNTK 或 MxNet 作为后端。它简化了很多特定任务，并大大减少了样板代码的数量，但它可能不适用于某些复杂的事情。

该库在性能、可用性、文档和 API 方面进行了改进，并推出了一些新特性，如 Conv3DTranspose 层、新的 MobileNet 应用程序和自我规范化网络。

分布式深度学习

16. dist-keras/elephas/spark-deep-learning（提交：1125/170/67，贡献者：5/13/11）

深度学习问题变得越来越重要，因为越来越多的场景要求更多的时间和成本。而像 Apache Spark 这样的分布式计算系统可以更轻松地处理大量数据，这反过来又为深度学习带来更多的可能性。dist-keras、elephas 和 spark-deep-learning 变得越来越流行，并正在迅速发展演化。很难说它们当中哪个更好，因为它们都是为解决一些相同的任务而设计的。这些库和 Keras 可以直接用在 Apache Spark 中，用以训练神经网络。spark-deep-learning 还提供了工具用于为 Python 神经网络创建管道。

自然语言处理

17. NLTK（提交：13041，贡献者：236）

NLTK 是一组库的集合，一个完整的自然语言处理平台。你可以借助 NLTK 以各种方式处理和分析文本，如标记、打标签、提取信息等。NLTK 还用于原型设计和构建研究性系统。

该库的增强还包括 API 和兼容性的微小变更以及面向 CoreNLP 的新接口。

18. SpaCy（提交：8623，贡献者：215）

SpaCy 是一个自然语言处理库，包含了优秀的示例、API 文档和演示应用程序。该库使用 Cython（Python 的 C 扩展）编写。它支持将近 30 种语言，可以方便地与深度学习集成，并保证健壮性和高准确率。SpaCy 有一个为处理整个文档而设计的架构，在处理文档时不需要将它分成短语，这也是 SpaCy 的一个重要特性。

19. Gensim（提交：3603，贡献者：273）

Gensim 基于 Numpy 和 Scipy 而构建，是一个用于语义分析、主题建模和向量空间建模的 Python 库。它提供了主流的 NLP 算法实现，例如 word2vec。Gensim 有自己的 models.wrappers.fasttext 实现，不过仍然可以使用 fasttext 库进行单词表示的高效学习。