現(xiàn)在有很多個python庫可供使用，選擇與自己相關的庫更具有挑戰(zhàn)性。如果你想從事大數(shù)據相關事業(yè)，那么Python庫至關重要。下面，我們來學習一下2021年不可錯過的7個Python庫。
 

　　1. NumPy
 

　　NumPy用于為其提供N維數(shù)組的支持。其數(shù)組的功能是多維的，并且與Python列表相比堅固了近50倍，因此使該庫成為數(shù)據科學家中最喜歡的庫之一。
 

　　TensorFlow等其他庫也使用NumPy來檢測張量的內部計算。Python庫以擴展快速預編譯函數(shù)的數(shù)字例程而聞名，這很難手動解決。
 

　　2.Pandas
 

　　大多數(shù)數(shù)據科學家花費時間清理數(shù)據，處理數(shù)據和進行數(shù)據探索。因此，Pandas被廣泛用于數(shù)據分析，并且是最受歡迎的Python庫之一。Pandas附帶了一系列出色的工具，可用于收集數(shù)據，清理數(shù)據和分析數(shù)據。這個Python庫(Pandas)甚至可以加載，準備各種數(shù)據-結構化或非結構化。
 

　　一些Python學習的最佳場所是通過確定在線可用的數(shù)據科學的最佳認證。確保你獲得的認證在全球范圍內都是可信的。
 

　　3. Gradio
 

　　使用Gradio可以更好地構建和部署用于機器學習模型的Web應用程序?，F(xiàn)在，你僅需三行代碼即可完成該過程。盡管它具有與Flask和Streamlight相同的目的，但部署ML模型要容易得多且更快。
 

　　Gradio的其他一些優(yōu)點-演示的理想方式，易于分發(fā)和實施，因為公眾可以通過共享鏈接直接訪問該Web應用程序，并且還可以在需要時進行進一步的建模。
 

　　4.SciPy
 

　　SciPy非常適合從NumPy獲得的科學函數(shù)和數(shù)學函數(shù)。主要功能包括信號處理功能，統(tǒng)計功能和優(yōu)化功能。SciPy擅長優(yōu)化和求解微分方程。
 

　　SciPy的最佳功能是-它們具有多維圖像處理，可以執(zhí)行有效的線性代數(shù)計算，并可以進行傅立葉變換。
 

　　5.密謀
 

　　Plotly是可用于可視化的必備工具。它功能強大且易于使用。也許這是理想的構建可視化的主要優(yōu)點之一。達世幣(Dash)是另一個與Plotly配合使用的工具，它可以構建動態(tài)儀表板。作為基于Web的Python界面，Dash最大限度地減少了將JavaScript用于分析Web應用程序的需求。因此，這些圖也可以在線和離線運行。擁有Python庫技能對于成功的數(shù)據科學事業(yè)至關重要。
 

　　6. Seaborn
 

　　Seaborn建立在Matplotlib之上，是用于構建不同可視化效果的理想庫。界面是高級的，可以自定義主題。由于這些功能，Seaborn可以提供有吸引力的數(shù)據可視化。Seaborn的最佳功能包括放大的數(shù)據視覺效果。
 

　　7.凱拉斯
 

　　Keras非常適合希望創(chuàng)建像神經網絡這樣的深度學習模型的數(shù)據科學家。Keras建立在Theano和TensorFlow之上，可以輕松地幫助構建神經網絡。但是，此庫相對于其他庫而言相對較慢，因為它傾向于使用后端基礎結構來生成計算圖。
 

　　Python有大量的庫，在有抱負的數(shù)據科學家和機器學習專家中很流行。當處理較大的項目時，這些庫是完美的。學習Python及其庫都是啟動數(shù)據科學事業(yè)的好方法，2021年不可錯過的7個Python庫你了解了嗎?