Python数据科学库有哪些？每个数据科学家和机器学习工程师都必须知道、学习和掌握的顶级 Python 库和模块。
机器学习Python库合集：你可能已经知道， Python是一种编程语言，可让你快速工作并更有效地集成系统。此外，Python 是一种通用语言，这意味着你可以构建各种各样的应用程序，从使用Django 或 Flask 的Web 开发，到使用Scipy、 Scikit-Learn、Tensorflow等出色库的数据科学 。Python机器学习库哪个最好？在本文中，我们将讨论以下 9 个库：
- Pandas
- Matplotlib
- Numpy
- Scipy
- Sci-kit Learn
- Theano
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
所以，让我们从第一个库 Pandas 开始，下面是完整的Python机器学习库排行榜：
9. Pandas
Python机器学习库哪个最好？Pandas 是一个强大的 Python 数据分析工具包，提供高性能、易于使用的库、灵活且富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的处理既简单又直观。它的主要目标是成为使用 Python 等灵活语言进行实际实际数据分析的高级构建块。
以下是熊猫的一些主要功能：
- 在所有数据结构中将丢失的数据（Python 中的None 和 大多数其他编程语言中的null） 轻松处理为NaN。
- 可以轻松地从数据框中插入和删除列。
- 直观的合并和连接数据集。
- 能够读取 SQL 数据库。
- 灵活地重塑和旋转数据集。
- 将 Python 和 Numpy 数据结构中的数据轻松转换为DataFrame类型的对象
一定要检查一下！
有关更多信息，请访问官方 GitHub 页面。
8. Matplotlib
Python数据科学库有哪些？Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可生成各种硬拷贝格式和跨平台交互环境的图形。Matplotlib 可以用在各种地方，python 脚本、IPython shell、Web 应用服务器、jupyter notebooks 和各种图形用户界面工具包。
对于简单的绘图，该模块提供了一个类似 MATLAB 的界面，特别是在与 IPython 结合使用时。对于高级用户，你可以通过面向对象的界面或 MATLAB 用户熟悉的一组函数完全控制线型、字体属性、轴属性等。pyplot
查看官方网站和github官方存储库。
7. Numpy
机器学习Python库合集：Numpy 被认为是 Python 中最受欢迎的科学计算库之一。它提供：
- 一个强大的 N 维数组对象。
- 便于使用。事实上，它使复杂的数学实现变得非常简单。
- 流行，广泛使用，因此有很多开源贡献。
除了其科学用途外，它还可以用作通用数据的高效多维容器。这使其能够快速与各种数据库集成。
此外，Numpy 提供了一个接口，可用于将图像、声波和其他二进制原始流表示为 N 维实数数组。
查看官方 github 页面。
6. Scipy
Python机器学习库排行榜：Scipy 是用于数学、科学和工程的开源软件。它包括统计、优化、积分、线性代数、信号和图像处理等模块。
Scipy 依赖于Numpy，它提供方便快捷的 N 维数组操作。
scipy 的好处在于它有很好的文档记录，请查看官方网站和github 存储库。
5. Scikit-Learn
Python数据科学库有哪些？Scikit-learn (sklearn) 是一个免费的软件机器学习库。它是一个建立在Scipy之上的 Python 模块 。该项目最初由 David Cournapeau 于 2007 年作为 Google Summer of Code 项目启动，从那时起，许多志愿者都做出了贡献。Scikit-learn 是用软件工程思维创建的。它的核心 API 设计围绕易于使用、强大和灵活。这种稳健性使其非常适合用于任何机器学习项目，尤其是 Python 初学者。它主要提供：
- 用于数据挖掘、机器学习和数据分析的简单而高效的工具。
- 每个人都可以访问并且可以重复使用。
- 开源，可在BSD 许可下商业使用。
一定要检查他们的官方网站和他们的 github 存储库。
4. Theano
机器学习Python库合集：Theano 是一个 Python 库，允许你有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它是一个关键的基础深度学习库。以下是一些 Theano 功能：
- 速度和稳定性优化。
- 透明地使用 GPU。
- 与Numpy紧密集成 。
- 动态 C 代码生成。
查看官方文档和github 存储库。
3. PyTorch
它是一个 Python 包，提供两个高级功能：
- 具有 GPU 加速的张量计算（如 Numpy）。
- 建立在基于磁带的 autograd 系统上的深度神经网络。
查看他们的官方网站和github 存储库以获取更多信息。
2. Tensorflow
TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。图节点表示数学运算，而边表示 在它们之间流动的称为张量的多维数据数组 。这种灵活的架构使你能够将计算部署到一个或多个 CPU 或 GPU（分布式）。
tensorflow 最可靠的特性是：
- 使用Numpy 或 Scikit-Learn 中没有的选项轻松可视化（使用 Tensorboard）图形的每个部分 。
- 可在 CPU 和 GPU 上轻松训练以进行分布式计算。
- 它由谷歌开发，因此在机器/深度学习工程师中非常受欢迎。
TensorFlow 现在有了 TensorFlow.js ，它是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和Node.js上训练和部署模型 。它还具有 TensorFlow Lite，这是一个用于在移动和嵌入式设备上部署模型的轻量级库。
查看 官方网页 和 github 存储库 以获取更多信息。
1. Keras
Python数据科学库有哪些？Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，能够在Tensorflow、CNTK或Theano之上运行 。它的开发目标是实现深度神经网络的快速实验，能够以尽可能少的延迟从想法到结果。
Keras 的主要功能包括：
- 它是用户友好的，非常适合深度学习初学者。事实上，它提供了针对常见用例优化的简单且一致的界面。
- 模块化和可组合。
- 你可以编写自定义构建块来表达研究的新想法，例如创建新层、损失函数和开发最先进的模型。
在 TensorFlow 2.0 中，Keras 现在是 TensorFlow 的一部分，你可以在 TensorFlow 中直接使用 Keras 并且不需要安装它，你可以按如下方式导入 Python 代码：
from tensorflow.keras.layers import Dense前往官方网站和github 存储库了解更多信息。
机器学习Python库合集总结
所以总结一下以上Python机器学习库排行榜，对于初学者来说，你需要先使用Scikit-Learn作为机器学习库，然后了解它的构建块，即SciPy、Numpy、 Pandas和Matplotlib。
Python机器学习库哪个最好？如果你是一个深度学习爱好者，你绝对应该从Keras高级 API开始，因为它为初学者提供了一个相当简单友好的界面和TensorFlow的官方高级 API 。Theano和PyTorch也是你的理想人选，事实上，它们被广泛用于：学术界和工业界。
