数据科学和 ML 领域常用的 Python 库

Python 对于数据科学家来说几乎是一项必备技能。正如你看到的那样,很多数据科学家的岗位要求具备 Python 编程的能力。这篇文章将会针对数据科学介绍几种常用的 Python 包。在与数据挖掘、机器学习以及数据分析相关的项目中,这些 Python 包通常会得到广泛应用。

1. SciPy

SciPy (发音为“Sigh Pie”) 是一个基于 Python 的开源软件生态系统,主要用于数学、科学和工程学等领域,给数据科学家提供了大量的算法和数学工具。

2. NumPy

Numpy是用 Pyhton 进行科学计算时的基础包,为 Python 提供了出色的数学功能。

3. Scikit-learn

Scikit-learn 是 Python 中最著名的机器学习包,包含了大量不同的分类方法、交叉检验及其他模型选择方法、降维技术、回归和聚类分析的模块以及非常实用的数据预处理的模块。

4. Pandas

Pandas 是一个用于处理具有类表格结构数据的库,通常与强大的数据框对象一起使用。DataFrame 是高效处理数据的多维数组对象,类似 Numpy 的 narray ,同时也有些附加的功能。

5. IPython

IPython 是一个命令行shell,相对于自带的 Python 解释器,具有很多有用的增强功能。

IPython Notebooks  对于科学计算来说是个不错的环境:不仅仅可以执行代码,同时也能通过 Markdown 、 HTML 、 LaTeX 、内置图片、内置数据图表(例如 matplotlib 等)增加信息化文件,还能为并行计算提供高性能的工具。

6. Requests

Requests 是 Python 中为人们搭建的优雅而简单的 HTTP 库。作为一名数据科学家,你或许需要从网上采集数据,而Requests 则为你提供了强大的工具。

7. Scrapy

Scrapy 是从互联网上采集数据的开源和协同框架,使用了快速、简单并且可扩展的方式。

8. Statsmodels

用户可以通过 Statsmodels 这个 Python 模块去挖掘数据、搭建预测统计模型和进行统计检验。它是个可扩展的列表,用来描述数据、统计检验、绘图以及为不同类型的数据和每一种预测提供统计结果。

9. Theano

如果从事深度学习项目,通常会需要 theano 。你可以用它这个 Python 库去定义、优化、高效评估包括多维数组在内的数学表达式。

10. gensim

genism 是最稳健、高效和省事的软件之一,通过纯文本实现无监督的语义建模,可以很容易地训练主题模型。如果想要在文本数据中应用主题模型,那你应该去试试 genism。

11. SymPy

SymPy 是进行符号数学计算的 Python 库,拥有大量的特征,包括微积分、代数、几何学、离散数学,甚至还有量子物理学。同时在 LaTeX 的支持下具备基础绘图和输出功能。

12. PyMC

PyMC 的核心是贝叶斯统计和模型拟合的大量算法(包括Markov Chain Monte Carlo, MCMC)。

13. matplotlib

matplotlib 是 python 的平面绘图库,能以硬拷贝格式和跨平台交互环境的多种形式输出高质量的图形,对于任何数据科学家或数据分析师来说都是必备的。

14. BeautifulSoup

如果想要提取些数据出来,那么 BeautifulSoup 正是你所需要的,可以用它在网页中提取内容。

15. nltk

Natural Language Toolkit (NLTK) 是使用人类语言数据搭建 Python 项目的领先平台。如果你在从事 NLP 相关的项目,那么 NLTK 是个必备工具。

16. sqlite3

这个工具能帮助你轻而易举地存储数据。它为 Python 连接 SQLite 数据库提供了接口。搭建开源的 SQL 数据库引擎对于小团队来说是个理想的选择,因为它是独立的本地存储数据库文件(最多140Tb),不像SQL那样,它不需要任何服务器基本结构。

以上是我在数据挖掘项目中经常使用到的包。如果你有任何想法或建议,请在下面留言。

3 12 收藏 2 评论

关于作者:李趴趴要化身女超人

简介还没来得及写 :) 个人主页 · 我的文章 · 12 ·  

可能感兴趣的话题



直接登录
最新评论
跳到底部
返回顶部