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導(dǎo)讀：給大家介紹一下，數(shù)據(jù)分析中最常用的10個(gè)Python庫。

作者：Terence Shin

編譯：Mika

來源：CDA數(shù)據(jù)分析師（ID：cdacdacda）

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析絕非易事，有無數(shù)種工具和資源可供使用。因此，有時(shí)會(huì)讓我們很難弄清楚該學(xué)習(xí)什么技能，該使用哪種工具。

在本文中，我們就來給大家介紹一下——數(shù)據(jù)分析中最常用的10個(gè)Python庫?？纯催@些庫你都用過嗎？

01 Pandas

在數(shù)據(jù)分析師的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理數(shù)據(jù)，也就是數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)挖掘。

Pandas主要用于數(shù)據(jù)分析，這是最常用的Python庫之一。它為你提供了一些最有用的工具來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索、清理和分析。使用Pandas，你可以加載、準(zhǔn)備、操作和分析各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

02 NumPy

NumPy主要用于支持N維數(shù)組。這些多維數(shù)組的穩(wěn)健性是Python列表的50倍，這也讓NumPy成為許多數(shù)據(jù)科學(xué)家的最愛。

NumPy被TensorFlow等其他庫用于張量的內(nèi)部計(jì)算。NumPy為數(shù)值例程提供了快速的預(yù)編譯函數(shù)，這些函數(shù)可能很難手動(dòng)求解。為了獲得更好的效率，NumPy使用面向數(shù)組的計(jì)算，從而能夠輕松的處理多個(gè)類。

03 Scikit-learn

Scikit-learn可以說是Python中最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。在使用Pandas或NumPy清理和處理數(shù)據(jù)之后，可以通過Scikit-learn用于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這是由于Scikit-learn包含了大量用于預(yù)測(cè)建模和分析的工具。

使用Scikit-learn有很多優(yōu)勢(shì)。比如，你可以使用Scikit-learn構(gòu)建幾種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括監(jiān)督和非監(jiān)督模型，交叉驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，進(jìn)行特征重要性分析。

04 Gradio

Gradio讓你只需三行代碼即可為機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建和部署web應(yīng)用程序。它的用途與Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多。

Gradio的優(yōu)勢(shì)在于以下幾點(diǎn)：

允許進(jìn)一步的模型驗(yàn)證。具體來說，可以用交互方式測(cè)試模型中的不同輸入
易于進(jìn)行演示
易于實(shí)現(xiàn)和分發(fā)，任何人都可以通過公共鏈接訪問web應(yīng)用程序。

05 TensorFlow

TensorFlow是用于實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最流行的 Python 庫之一。它使用多維數(shù)組，也稱為張量，能對(duì)特定輸入執(zhí)行多個(gè)操作。

因?yàn)樗举|(zhì)上是高度并行的，因此可以訓(xùn)練多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GPU以獲得高效和可伸縮的模型。TensorFlow的這一特性也稱為流水線。

06 Keras

Keras主要用于創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它建立在TensorFlow和Theano之上，能夠用它簡(jiǎn)單地構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于Keras使用后端基礎(chǔ)設(shè)施生成計(jì)算圖，因此與其他庫相比，它的速度相對(duì)較慢。

07 SciPy

SciPy主要用于其科學(xué)函數(shù)和從NumPy派生的數(shù)學(xué)函數(shù)。該庫提供的功能有統(tǒng)計(jì)功能、優(yōu)化功能和信號(hào)處理功能。為了求解微分方程并提供優(yōu)化，它包括數(shù)值計(jì)算積分的函數(shù)。SciPy的優(yōu)勢(shì)在于：

多維圖像處理
解決傅里葉變換和微分方程的能力
由于其優(yōu)化算法，可以非常穩(wěn)健和高效地進(jìn)行線性代數(shù)計(jì)算

08 Statsmodels

Statsmodels是擅長進(jìn)行核心統(tǒng)計(jì)的庫。這個(gè)多功能庫混合了許多 Python 庫的功能，比如從 Matplotlib 中獲取圖形特性和函數(shù)；數(shù)據(jù)處理；使用 Pandas，處理類似 R 的公式；使用 Pasty，并基于 NumPy 和 SciPy 構(gòu)建。

具體來說，它對(duì)于創(chuàng)建OLS等統(tǒng)計(jì)模型以及執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試非常有用。

09 Plotly