2022年你应该知道的十大Python库

CDA统计数据策略师 公司出品

译者：Terence Shin

校对：Mika

自学统计数据预测Satna，有若干种辅助工具和天然资源讷伊县。因而，有时候会让他们极难搞清楚该自学甚么专业技能，该采用何种辅助工具。

在责任编辑中，他们就来给我们如是说呵呵——统计数据预测中最常见的10个Python库。看一看那些库你都用过吗？

01、Pandas

在统计数据策略师的日常生活组织工作中，70%到80%都牵涉到认知和清扫统计数据，也是统计数据积极探索和统计数据预测。

Pandas主要就用于统计数据预测，这是最常见的Python库众所周知。它为你提供更多了许多最管用的辅助工具来对统计数据展开积极探索、清扫和预测。采用Pandas，你能读取、预备、操作方式和预测各式各样形式化统计数据。

02、NumPy

NumPy主要就用作支持N维数组。那些多维数组的稳健性是Python列表的50倍，这也让NumPy成为许多统计数据科学家的最爱。

NumPy被TensorFlow等其他库用作张量的内部计算。NumPy为数值例程提供更多了快速的预校对函数，那些函数可能极难手动求解。为了获得更好的效率，NumPy采用面向数组的计算，从而能够轻松的处理多个类。

03、Scikit-learn

Scikit-learn能说是Python中最重要的机器自学库。在采用Pandas或NumPy清扫和处理统计数据之后，能通过Scikit-learn用作构建机器自学模型，这是由于Scikit-learn包含了大量用作预测建模和预测的辅助工具。

采用Scikit-learn有很多优势。比如，你能采用Scikit-learn构建几种类型的机器自学模型，包括监督和非监督模型，交叉验证模型的准确性，展开特征重要性预测。

04、Gradio

Gradio让你只需三行代码即可为机器自学模型构建和部署web应用程序。它的用途与Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多。

Gradio的优势在于以下几点：

05、TensorFlow

TensorFlow是用作实现神经网络的最流行的 Python 库众所周知。它采用多维数组，也称为张量，能对特定输入执行多个操作方式。

因为它本质上是高度并行的，因而能训练多个神经网络和GPU以获得高效和可伸缩的模型。TensorFlow的这一特性也称为流水线。

06、Keras

Keras主要就用作创建深度自学模型，特别是神经网络。它建立在TensorFlow和Theano之上，能够用它简单地构建神经网络。但由于Keras采用后端基础设施生成计算图，因而与其他库相比，它的速度相对较慢。

07、SciPy

SciPy主要就用作其科学函数和从NumPy派生的数学函数。该库提供更多的功能有统计功能、优化功能和信号处理功能。为了求解微分方程并提供更多优化，它包括数值计算积分的函数。SciPy的优势在于：

08、Statsmodels

Statsmodels是擅长展开核心统计的库。这个多功能库混合了许多 Python

具体来说，它对于创建OLS等统计模型以及执行统计测试非常管用。

09、Plotly

Plotly绝对是构建可视化的必备辅助工具，它非常强大，易于采用，并且能够与可视化交互。

与Plotly一起采用的还有Dash，它是能采用Plotly可视化构建动态仪表板的辅助工具。Dash是基于web的Python接口，它解决了这类预测web应用程序中对JavaScript的需求，并让你能在线和离线状态下展开绘图。

10、Seaborn

Seaborn建立在Matplotlib上，是能够创建不同可视化效果的库。

Seaborn最重要的功能众所周知是创建放大的统计数据视觉效果。从而让最初不明显的相关性能突显出来，使统计数据组织工作人员能够更正确地认知模型。

Seaborn还有可定制的主题和界面，并且提供更多了具有设计感的统计数据可视化效果，能更好地在展开统计数据汇报。