◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。
本文介绍一系列强大的Python库,助力数据科学家的日常工作。
核心库:
NumPy: 数值计算的基石,提供高效的n维数组和矩阵运算,以及线性代数、傅里叶变换等功能。
SciPy: 基于NumPy构建,包含更高级的科学计算模块,涵盖积分、优化、信号处理等领域。
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
Matplotlib: 数据可视化利器,支持创建各种类型的图表,并可与IPython Notebook无缝集成,甚至整合LaTeX公式。
Pandas: 处理结构化数据的专家,为数据清洗、预处理和分析提供了高效便捷的工具。
机器学习与统计建模:
Scikit-learn: 机器学习的瑞士军刀,提供丰富的算法和工具,涵盖分类、回归、聚类等任务。
Statsmodels: 统计建模的强大助手,支持各种统计测试、模型估计和数据探索。
高级可视化:
Seaborn: 基于Matplotlib构建,专注于创建美观且信息丰富的统计图表,简化了数据可视化的过程。
Bokeh: 交互式可视化的先锋,用于在网页浏览器中创建动态图表和数据应用,尤其擅长处理大型数据集。
Blaze: 扩展NumPy和Pandas功能,支持分布式和流式数据的处理,与Bokeh结合,可实现对海量数据的交互式可视化。
数据获取与处理:
Scrapy: 高效的网络爬虫框架,用于自动化地从网站提取数据。
Requests: 简化网络请求的库,易于使用,是处理网络数据的理想选择。
其他实用库:
SymPy: 符号计算库,支持各种数学运算,并能将结果转换为LaTeX格式。
os: 操作系统和文件系统交互。
NetworkX/igraph: 图数据处理。
正则表达式: 文本模式匹配。
BeautifulSoup: 网页解析库,功能相对Scrapy较为基础。
数据科学资源: https://www.php.cn/link/36c8d2b3e0a29251e74fab7bfe5931ab
◎欢迎参与讨论,请在这里发表您的看法、交流您的观点。