現(xiàn)在是2023年，一個科技無處不在的年份。如果數(shù)據(jù)科學是音樂，那么Python/ target=_blank class=infotextkey>Python將是它的貝多芬，它的Jay-Z，它的拉塔·曼格什卡爾。但是在這個音樂杰作中，誰是女主角和男主角——小提琴手、長笛手和小號手呢？
我們要探討的是數(shù)據(jù)科學世界中排名前十的Python庫，這些庫在我們從事數(shù)據(jù)科學領域工作非常重要。
經(jīng)典之作 - NumPy、pandas 和 Matplotlib
1 NumPy：脊髓
NumPy是進行數(shù)值計算的首選工具。如果您愿意的話，它就是數(shù)據(jù)科學的脊髓。為什么？因為它能夠很好地處理大型數(shù)組和矩陣，執(zhí)行復雜的數(shù)學運算，速度比您能說"特征值"快。所以，無論是在做氣候建模、遺傳研究，還是在構(gòu)建一個可以預測您的貓是想要食物還是想要肚子撓癢的人工智能？NumPy都可以幫助你。
2 Pandas：數(shù)據(jù)操縱專家
Pandas 能夠非常好地處理您的數(shù)據(jù)，無論是導入電子表格到處理時間序列數(shù)據(jù)，pandas使數(shù)據(jù)操縱變得輕而易舉。
3. Matplotlib：藝術之魂
讓我們面對現(xiàn)實，數(shù)據(jù)科學不僅僅是數(shù)字和代碼，也是一種藝術形式。您需要以引人注目的方式呈現(xiàn)你對數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)，這就是Matplotlib的用武之地。把它想象成Python庫的鮑勃·羅斯。幾筆下去，再加點污漬，"快樂的小圖表"就會出現(xiàn)，為您的數(shù)據(jù)故事賦予生命。
機器學習的專家 - scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch
4. scikit-learn：瑞士軍刀
如果數(shù)據(jù)科學是一部動作電影，scikit-learn就是您的瑞士軍刀 — 緊湊但功能強大。不論是分類、回歸、聚類，還是想要檢測垃圾郵件或預測股票市場趨勢——無論您說什么，scikit-learn可能都能處理。
5. TensorFlow：聰明的家伙
TensorFlow，是google BrAIn團隊的創(chuàng)意之作。如果機器學習模型是汽車，TensorFlow就是其中的特斯拉 — 先進、未來感，而且確實非常聰明。
對于深度學習模型，當你需要構(gòu)建從聊天機器人到自動駕駛汽車等任何模型時，TensorFlow是一個優(yōu)秀的選擇。
6. PyTorch：叛逆者
PyTorch就像TensorFlow的朋克搖滾表弟 — 創(chuàng)新、動態(tài)，而且稍微有點叛逆。由Facebook的人工智能研究實驗室開發(fā)，PyTorch迅速贏得了一批忠實的追隨者，特別是在研究人員中。
專家 - Selenium 和 nltk
7. Selenium：操縱大師
BeautifulSoup正在搜尋靜態(tài)頁面，而Selenium正在與動態(tài)網(wǎng)站互動，就像您操控視頻游戲一樣。想象一下自動化您的Tinder滑動、LinkedIn職位申請，甚至在線紙牌游戲。使用Selenium，數(shù)字世界成了您的木偶舞臺。
8. nltk（自然語言工具包）：文字巫師
對于文本分析和自然語言處理（NLP），nltk就是您的甘道夫，指導您穿越語義和語法的危險領域。想要構(gòu)建一個Twitter情感分析器、聊天機器人或?qū)嶋H上能夠理解上下文的拼寫檢查器嗎？使用nltk，您不僅僅是使用一個庫；您是在使用一根魔杖。
小眾明星 - OpenCV 和 Plotly
9. OpenCV：先知
在一個充斥著視覺的世界里，OpenCV就是您的導盲犬，幫助您的算法理清頭緒。從面部識別軟件到實時視頻捕獲，OpenCV是您沒有意識到自己需要的先知。所以下次您使用Snapchat濾鏡或用臉部解鎖手機時，請記住 — 您要感謝OpenCV。
10. Plotly：出奇制勝
還記得Matplotlib嗎？Plotly是它的年輕、時髦的兄弟。如果我們把Matplotlib想象成經(jīng)典搖滾，把Plotly想象成最新的流行樂，為您的可視化帶來了互動性。您可以懸停、單擊和深入，將您的數(shù)據(jù)故事變成沉浸式體驗。這不僅僅是數(shù)據(jù)可視化；這是數(shù)據(jù)娛樂。
