Python有許多吸引力，如效率，代碼可讀性和速度，使其成為數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者的首選編程語言。Python通常是希望升級其應(yīng)用程序功能的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)專家的首選。
由于其廣泛的用途，Python擁有大量的庫，使數(shù)據(jù)科學(xué)家可以更輕松地完成復(fù)雜的任務(wù)，而無需很多編寫代碼的麻煩。以下是數(shù)據(jù)科學(xué)的前3個(gè)Python庫。
使用這些庫將Python轉(zhuǎn)化為一個(gè)科學(xué)的數(shù)據(jù)分析和建模工具。

1.NumPy

NumPy（Numerical Python的縮寫）是配備有用資源的頂級庫之一，可幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家將Python轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)大的科學(xué)分析和建模工具。流行的開源庫可以在BSD許可下使用。它是用于在科學(xué)計(jì)算中執(zhí)行任務(wù)的基礎(chǔ)Python庫。NumPy是一個(gè)更大的基于Python的開源工具生態(tài)系統(tǒng)的一部分，稱為SciPy。

他的庫為Python提供了大量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以毫不費(fèi)力地執(zhí)行多維數(shù)組和矩陣計(jì)算。除了用于求解線性代數(shù)方程和其他數(shù)學(xué)計(jì)算外，NumPy還可用作不同類型通用數(shù)據(jù)的通用多維容器。

此外，它與其他編程語言（如C / C ++和Fortran）完美集成。NumPy庫的多功能性使其能夠輕松快速地與各種數(shù)據(jù)庫和工具結(jié)合使用。

2.Pandas

Pandas是另一個(gè)很棒的庫，可以增強(qiáng)你的數(shù)據(jù)科學(xué)Python技能。與NumPy一樣，它屬于SciPy開源軟件系列，可在BSD免費(fèi)軟件許可下使用。

Pandas提供多功能和強(qiáng)大的工具，用于整理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和執(zhí)行大量數(shù)據(jù)分析。該庫適用于不完整，非結(jié)構(gòu)化和無序的實(shí)際數(shù)據(jù)，并附帶用于整形，聚合，分析和可視化數(shù)據(jù)集的工具。

此庫中有三種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

• Series：單維，均勻陣列
• DataFrame：具有異構(gòu)類型列的二維
• Panel：三維，大小可變陣列

例如，讓我們看看Panda Python庫(縮寫為pd)可用于執(zhí)行一些描述性統(tǒng)計(jì)計(jì)算。

讓我們從導(dǎo)入庫開始。

import pandas pd

讓我們創(chuàng)建一個(gè)系列詞典。

d 'Name':pd.Series'Alfrick''Michael''Wendy''Paul''Dusan''George''Andreas' 'Irene''Sagar''Simon''James''Rose' 'Years of Experience':pd.Series 'Programming Language':pd.Series'Python''JavaScript''PHP''C++''Java''Scala''React''Ruby''Angular''PHP''Python''JavaScript'

讓我們創(chuàng)建一個(gè)DataFrame。

df pd.DataFramed 

下面是一個(gè)很好的輸出表：

 Name Programming Language Years of Experience Alfrick    Python      Michael   JavaScript      Wendy     PHP       Paul     C++      Dusan     Java      George    Scala      Andreas    React      Irene     Ruby      Sagar    Angular      Simon     PHP      James    Python      Rose   JavaScript     

下面是這個(gè)示例的全部代碼：

import pandas pd#creating a dictionary of seriesd 'Name':pd.Series'Alfrick''Michael''Wendy''Paul''Dusan''George''Andreas' 'Irene''Sagar''Simon''James''Rose' 'Years of Experience':pd.Series 'Programming Language':pd.Series'Python''JavaScript''PHP''C++''Java''Scala''React''Ruby''Angular''PHP''Python''JavaScript'#Create a DataFramedf pd.DataFramedprintdf

3.Matplotlib

Matplotlib也是SciPy核心軟件包的一部分，并在BSD許可下提供。它是一個(gè)流行的Python科學(xué)庫，用于生成簡單而強(qiáng)大的可視化。你可以使用Python框架進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)生成創(chuàng)意圖形，圖表，直方圖以及其他形狀和圖形，而無需擔(dān)心編寫多行代碼。

例如，讓我們看看如何使用Matplotlib庫創(chuàng)建一個(gè)簡單的條形圖。

讓我們從導(dǎo)入庫開始。

matplotlib import pyplot plt 

讓我們?yōu)閤軸和y軸生成值。

讓我們調(diào)用繪制條形圖的函數(shù)。

plt.xy  

讓我們展示一下情節(jié)。

plt.  

這是條形圖：

下面是這個(gè)示例的全部代碼：

#importing Matplotlib Python library matplotlib import pyplot plt#same as import matplotlib.pyplot as plt#generating values for x-axis x #generating vaues for y-axis y #calling function for plotting the bar chartplt.xy#showing the plotplt.

Python編程語言在數(shù)據(jù)處理和準(zhǔn)備方面做得很好，但對于復(fù)雜的科學(xué)數(shù)據(jù)分析和建模卻不那么重要。用于數(shù)據(jù)科學(xué)的頂級Python框架有助于填補(bǔ)這一空白，允許你執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算并創(chuàng)建能夠理解數(shù)據(jù)的復(fù)雜模型。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，謝謝大家對VEVB武林網(wǎng)的支持。