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10个用于数据科学和机器学习的Python库
Python是一种广泛使用和非常流行的高级编程语言。使它如此容易访问的是它的语法，这意味着所有目的都需要更少的代码。Python最棒的一点是，你不必在每次需要执行特定函数时都写新的代码，你已经有了在线的现有模块。这些模块集合被称为Python库。今天，我们将研究十大Python库这是每个人的最爱。
Python是一种相对较老的编程语言。当前编程语言的趋势表明Python与机器学习、数据科学和物联网的相关性。读学习Python的四大理由.
表的内容
Python库
Python库定义了可在其他程序中重用的代码行。它基本上是模块的集合。它们的有用之处在于，在每次需要运行相同的进程时，都不需要编写新的代码。
Python库在数据科学、机器学习、数据操作应用等领域发挥着重要作用。
有了大量python标准库的可用性，程序员的生活变得容易了。这主要是因为程序员不需要继续编写代码。例如，程序员可以使用MySQLdb库将MySQL数据库连接到服务器。
python库大部分是用C编程语言编写的，该语言处理I/O和其他核心模块等操作。标准库由200多个核心模块组成，迄今已开发了约137000个python库。
十大Python库
帕万·索姆万希
张量流
TensorFlow由Google开发，是数据科学领域最流行的python库之一。该库主要用于机器学习和深度学习算法。
Pipelining是TensorFlow的一个特性，它允许你训练多个模型和gpu。这提高了模型在大规模系统上的效率。这个库有一个很棒的社区，以及一个不断改进库的大型软件工程师团队。C和c++是用来创建TensorFlow的语言。
我们使用使用TensorFlow的应用程序，如谷歌语音搜索或谷歌照片。最后，这是一个开放源代码的图书馆，这意味着只要有互联网连接，任何人都可以访问它。
你可以访问TensorFlow网站https://www.tensorflow.org以便更详细地了解图书馆。
Scikit-learn
Scikit- learn是一个开源的机器学习库，与NumPy和SciPy一起工作。这个库有很多用于预测建模和分析的工具，帮助建立机器学习模型。
Scikit learn提供几乎所有的机器学习算法，并支持多种有监督和无监督学习算法。交叉验证是该库的一个重要功能，在该库中，可以使用各种方法来检查监督模型对未知数据的准确性。
我们使用Scikit-Learn来执行数据挖掘任务，如分类、回归、聚类和模型选择。在Spotify中使用Scikit-learn是一个广为人知的应用。
熊猫
Pandas是一个BSD许可的开源Python库，主要用于数据分析。Panda为数据操作提供了一个有效的数据框架对象，并允许处理时间序列数据。
数据帧的切片、数据转换为不同格式、改变数据帧的指标值、数据帧的合并和连接是在Panda中可以进行的少数操作。机器学习库也围绕着Pandas dataframe作为输入。
分析、操作和清理数据是该库的主要用途。该库的一个非常显著的特性是，它只需使用一个或两个命令就可以转换具有数据的复杂操作。
Numpy
Numpy或Numerical Python是科学计算领域中最流行的Python库之一，它使编码变得非常容易。NumPy是python提供的最常用的开源包，主要用于支持n维数组。
Array接口用于将二进制原始流表示为实数数组。Numpy如此受欢迎的另一个原因是它提供了用于科学和数学计算的内置工具。
Numpy在数据分析中被高度使用。TensorFlow还使用Numpy对张量进行内部计算。总的来说，这是一个非常有效的工具。
您可以在此处了解有关Numpy的更多信息：https://numpy.org/learn/
LightGBM
LightGBM是一个主要流行的梯度增强框架，因为它允许开发人员使用决策树构建算法。该库的几个特点是，模型训练速度快，效率高，内存使用率低，能够处理大规模数据，支持并行、分布式和GPU学习。
凯拉斯
Keras是另一个常用的库，用于与深度学习和神经网络相关的问题进行交互。Keras的用户交互是最小的，这一特点使它非常高效。这个库的少数特点是它提供了大量的预标记数据集，允许您快速创建神经网络&它是基于TensorFlow库并作为TensorFlow库的接口。
这里需要注意的一点是，Keras比其他库相对慢，因为它使用后端基础设施来创建计算图，然后使用它来执行操作。从本质上讲，它非常灵活、便携，在CPU和GPU上都能流畅地运行。
Keras的一个显著应用是，借助预先训练的深度学习模型，您可以在不创建新模型的情况下进行预测。Netflix和Uber是一些流行的名字，Keras与NASA和CERN等科学组织一起使用。
西雅娜
Theano是一个Python机器学习库，主要用于数组的计算和数学运算。Theano也可以像TensorFlow一样在分布式环境中使用，但相对来说效率较低。效率低下的原因是Theano无法适应生产环境。
在这里，数据密集型计算的执行速度比GPU快得多，并且由于动态C代码生成的生成，您可以更快地计算表达式，从而提高效率。相比之下，Theano比NumPy更有用。
据报道，Vuclip、ZetaOps和Cynapse是一些在技术堆栈中使用Theano的公司。
Matplotlib
Matplotblib是一个强大的Python库，在GitHub上有超过700名贡献者。Matplotlib的主要用途是数据可视化。它是开源的，这使得它成为MATLAB的一个很好的替代品。使用Matplotlib时不受操作系统的限制，因为它支持许多后端和输出类型。这个库的另一个好处是它消耗的内存少，从而提高了效率。
你可以在这里了解更多的Matplotlib:https://matplotlib.org
Scipy
Scipy是一个开源的python库，用于提供科学和数学函数。另一方面，Scipy生态系统是一个由多个Python库组成的堆栈，用来执行密集的计算。数学、科学和工程是使用这个库的主要领域。
正如产品网站所描述的，“SciPy库是为与NumPy阵列配合使用而构建的，它提供了许多用户友好且高效的数值例程，如数值积分和优化例程。它们一起运行在所有流行的操作系统上，安装速度快，并且是免费的。”
多维图像操作、优化算法和线性代数是一些被称为Scipy的流行应用程序。
皮托克
Pytork是最大的ML库，其主要功能是以强大的GPU加速执行张量计算，第二个功能是允许在基于磁带的autograd系统上构建深度神经网络，提供速度和灵活性。
PyTorch基于Torch（C语言中的一个开源库）。有了这个库，您可以从事涉及机器学习、深度学习和神经网络的项目。Pytork还具有处理神经网络相关问题的API。所有这些使得它比NumPy有了巨大的升级。
该库主要用于计算机视觉和自然语言处理等应用。它还被用于Facebook（Facebook于2017年引入该图书馆）的开发，主要用于深度学习项目。
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关于孔雀舞Somwanshi:
Pavan Somwanshi是一名印度自由撰稿人，也是一个好奇的人，每天都在努力学习，以更好地理解世界。目前,帕万正在普纳大学学习理学学士统计。
此外，帕万是一名管理和创业的上进者，一名技术极客，偶尔还是一名哲学家，在职业和个人层面都擅长杂耍任务的多任务处理者。
他遵循自由和平等主义的思想学派，尊重观点，鼓励理性辩论，并积极参与批判性思维。他从工作、学习、交流思想和与他关心的人在一起中找到了成就感。你可以在上面和帕万联系LinkedIn.
