Python 目前是最熱門的編程語(yǔ)言之一，它可以做任何事情，從建立、管理和自動(dòng)化網(wǎng)站到分析和處理數(shù)據(jù)。許多數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家都選擇Python為分析數(shù)據(jù)的工具。Python的名字也已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)的代名詞，它被廣泛用于管理和從快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)形式中獲得結(jié)果。

Python 的庫(kù)

Python 是一種通用的編程語(yǔ)言，它能夠以其簡(jiǎn)單易用的語(yǔ)法、大量特定用途的庫(kù)和大量分析驅(qū)動(dòng)的功能來(lái)滿足人們的需求。

大多數(shù) Python 庫(kù)對(duì)于執(zhí)行詳細(xì)的分析、可視化、數(shù)值計(jì)算甚至機(jī)器學(xué)習(xí)都很方便。由于數(shù)據(jù)科學(xué)是關(guān)于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算的，Python 在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域成為了一霸。一些最好的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)包括：

• Pandas

• NumPy

• Scikit-Learn

• Matplotlib

• Seaborn

1. Pandas

Pandas 可能是 Python 中最常用的庫(kù)之一。它具備靈活性、敏捷性等特點(diǎn)，其一系列功能使其成為 Python 中最受歡迎的庫(kù)之一。

Pandas 庫(kù)提供了數(shù)據(jù)整理、整理和分析這些數(shù)據(jù)科學(xué)最基本的需求。該庫(kù)是能夠讀取、操作、聚合和可視化數(shù)據(jù)并將所有內(nèi)容轉(zhuǎn)換為易于理解的格式的全部?jī)?nèi)容。

您可以連接 CSV、TSV 甚至 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，并使用 Pandas 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框。數(shù)據(jù)框相對(duì)于統(tǒng)計(jì)軟件表甚至 Excel 電子表格是相對(duì)對(duì)稱的。

簡(jiǎn)而言之，以下是包含 Pandas 功能的一些內(nèi)容：

• 在數(shù)據(jù)框中索引、操作、重命名、排序和合并數(shù)據(jù)源

• 我們可以輕松地從數(shù)據(jù)框中添加、更新或刪除列

• 分配丟失的文件，處理丟失的數(shù)據(jù)或 NAN

• 使用直方圖和箱線圖繪制數(shù)據(jù)框信息

Pandas 庫(kù)構(gòu)成了 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)。

2.NumPy

顧名思義，NumPy 被廣泛用作數(shù)組處理庫(kù)。由于它可以管理多維數(shù)組對(duì)象，因此它被用作多維數(shù)據(jù)評(píng)估的容器。

NumPy庫(kù)由一系列的元素組成，每個(gè)元素都是相同的數(shù)據(jù)類型，一個(gè)正整數(shù)的元組理想地分隔了這些數(shù)據(jù)類型。維度稱為軸，而軸的數(shù)量稱為等級(jí)。NumPy 中的數(shù)組被歸類為ndarray。

如果我們要執(zhí)行各種統(tǒng)計(jì)計(jì)算或處理不同的數(shù)學(xué)運(yùn)算，NumPy 將是首選。

NumPy 是是最重要庫(kù)之一的原因很簡(jiǎn)單：

• 執(zhí)行基本的數(shù)組操作，如加、減、切片、展平、索引和重塑數(shù)組

• 將數(shù)組用于高級(jí)過(guò)程，包括堆疊、拆分和廣播

• 使用線性代數(shù)和日期時(shí)間運(yùn)算

• 使用 NumPy 的函數(shù)鍛煉 Python 的統(tǒng)計(jì)功能，所有這些都使用一個(gè)庫(kù)

3. Scikit-Learn

機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)家生活中不可或缺的一部分，尤其是因?yàn)閹缀跛行问降淖詣?dòng)化似乎都從機(jī)器學(xué)習(xí)的效率中獲得了基礎(chǔ)。

Scikit-Learn 實(shí)際上是 Python 的本地機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供以下算法：

• 支持向量機(jī)

• 隨機(jī)森林

• K-means 聚類

• 光譜聚類

• 均值偏移

• 交叉驗(yàn)證

SciKit-Learn 是一個(gè)完全不同的庫(kù)，因?yàn)樗墓δ芘c Python 的其他庫(kù)完全不同。

這是我們可以使用此 Scikit-Learn 執(zhí)行的操作

• 分類

• 聚類

• 回歸

• 降維

• 數(shù)據(jù)預(yù)處理

4. Matplotlib

可視化可以占據(jù)了數(shù)據(jù)的關(guān)鍵位置，它幫助我們創(chuàng)建2D 圖形并將繪圖用到應(yīng)用程序中，所有這些都使用 Matplotlib 庫(kù)。數(shù)據(jù)可視化可以有不同的形式，包括直方圖、散點(diǎn)圖、條形圖、面積圖，甚至餅圖。

每個(gè)繪圖選項(xiàng)都有其獨(dú)特的相關(guān)性，從而將數(shù)據(jù)可視化的整體理念提升了一個(gè)檔次。

5. Seaborn

Seaborn 是 Python 中的另一個(gè)數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。那么問(wèn)題來(lái)了，Seaborn 與 Matplotlib 有何不同？盡管這兩個(gè)軟件包都作為數(shù)據(jù)可視化軟件包，但實(shí)際區(qū)別在于您可以使用這兩個(gè)庫(kù)執(zhí)行的可視化類型。

對(duì)于初學(xué)者，使用 Matplotlib，我們只能創(chuàng)建基本圖，包括條形、線條、區(qū)域、散點(diǎn)圖等。但是，使用 Seaborn，可視化水平提高了一個(gè)檔次，因?yàn)槟梢杂酶俚馁Y源創(chuàng)建各種復(fù)雜的可視化圖形。

Seaborn 如何幫助您？

• 確定各種變量之間的關(guān)系以建立相關(guān)性

• 使用分類變量計(jì)算聚合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

• 繪制線性回歸模型以開發(fā)因變量及其關(guān)系

• 繪制多圖網(wǎng)格以導(dǎo)出高級(jí)抽象

巧妙地使用 Python 庫(kù)

Python 的開源特性和包驅(qū)動(dòng)的效率在幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家使用他們的數(shù)據(jù)執(zhí)行各種功能方面大有幫助。從導(dǎo)入和分析到可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)，總有適合的庫(kù)。

以上就是本次分享的全部?jī)?nèi)容，想學(xué)習(xí)更多Python技巧，歡迎持續(xù)關(guān)注六星源課堂！