20個數據科學專業人員的Python圖書館[2025 Edition]

Python在數據科學中的主導地位是不可否認的，其多功能圖書館的推動力。本文探討了20個基本的Python圖書館，用於數據科學專業人員和愛好者，涵蓋數據操縱，可視化和機器學習。

目錄

• Python在數據科學中的知名度
• numpy：數值計算
• 熊貓：數據操縱和分析
• matplotlib：靜態，動畫和交互式可視化
• 海洋：統計數據可視化
• Scikit-Learn：機器學習算法
• TensorFlow：深度學習框架
• Pytorch：深度學習框架
• KERAS：高級神經網絡API
• Scipy：科學計算工具
• StatsModels：統計建模和推理
• 情節：交互式數據可視化
• Beautifulsoup：網絡刮擦和HTML解析
• NLTK：自然語言處理
• Spacy：高級自然語言處理
• XGBoost：梯度提升
• LightGBM：梯度提升框架
• CATBOOST：使用分類功能處理的梯度提升
• OPENCV：計算機視覺庫
• dask：並行和分佈式計算
• NetworkX：網絡分析
• PORRARS：高性能數據幀庫
• 結論
• 常見問題

Python在數據科學中的知名度

Python的簡單語法，廣泛的圖書館和大型社區使其成為數據科學家的首選。它的庫為數據科學工作流的每個階段提供了專門的工具。

numpy：數值計算

Numpy是許多科學Python庫的基礎。它為數值計算提供有效的n維數組和數學函數。

• 關鍵功能： n維數組，廣播，數學功能，與其他庫集成。
• 優點：效率，便利性，內存優化，互操作性。
• 缺點：學習曲線，缺乏高級抽象，錯誤處理。
• 應用：科學計算，數據處理，圖像處理，財務。

熊貓：數據操縱和分析

PANDA提供了強大的數據結構（系列和數據框架），用於數據操作和分析。

• 關鍵特徵：數據結構，數據處理，索引，集成，操作。
• 優點：易用性，多功能性，有效的數據操縱，文件格式支持。
• 缺點：具有大數據的性能，內存使用情況，用於大型數據操作的複雜語法。
• 應用：數據分析，時間序列分析，財務分析，機器學習。

matplotlib：數據可視化

Matplotlib是一個多功能庫，用於創建靜態，動畫和交互式可視化。

• 關鍵特徵： 2D繪圖，交互式和靜態圖，自定義，多個輸出格式。
• 優點：多功能性，可定制性，集成，廣泛採用。
• 缺點：初學者的複雜性，冗長，有限的美學吸引力。
• 應用：數據可視化，探索性數據分析，科學研究。

海洋：統計數據可視化

Seaborn建立在Matplotlib的基礎上，創建統計信息和視覺吸引力的圖。

• 關鍵特徵：高級API，內置主題，與熊貓的集成，統計可視化。
• 優點：易用性，增強的美學，與熊貓的整合，統計見解。
• 缺點：對matplotlib的依賴性，有限的交互性。
• 應用：探索性數據分析，統計分析，功能工程。

Scikit-Learn：機器學習

Scikit-Learn為各種機器學習任務提供了一套全面的工具。

• 關鍵特徵：廣泛的ML算法，數據預處理，模型評估，管道創建。
• 優點：易用性，綜合文檔，廣泛的適用性。
• 缺點：有限的深度學習支持，可伸縮性限制。
• 應用：預測分析，分類，回歸，聚類。

TensorFlow：深度學習

TensorFlow是一個強大的庫，用於構建和部署深度學習模型。

• 關鍵特徵：計算圖，可伸縮性，KERAS集成，廣泛的生態系統。
• 優點：靈活性，可伸縮性，可視化，預訓練的模型。
• 缺點：陡峭的學習曲線，詳細語法，調試挑戰。
• 應用：深度學習，推薦系統，時間序列預測。

Pytorch：深度學習

Pytorch是另一個以動態計算圖而聞名的流行深度學習框架。

• 關鍵特徵：動態計算圖，張量計算，自動克拉德模塊，廣泛的神經網絡API。
• 優點：易用性，動態計算圖，GPU加速度，廣泛的生態系統。
• 缺點：陡峭的學習曲線，缺少內置生產工具。
• 應用：深度學習研究，計算機視覺，自然語言處理。

KERAS：高級神經網絡API

Keras提供了一個用於建立和培訓神經網絡的用戶友好界面。

• 關鍵功能：用戶友好的API，模塊化，可擴展性，後端不可知論。
• 優點：易用性，快速原型製作，綜合文檔。
• 缺點：有限的靈活性，對後端的依賴。
• 應用：圖像處理，自然語言處理，時間序列分析。

Scipy：科學計算

Scipy具有高級科學計算功能，擴展了Numpy。

• 關鍵特徵：優化，集成，線性代數，統計，信號處理。
• 優點：全面功能，性能，開源。
• 缺點：陡峭的學習曲線，依賴於Numpy。
• 應用：優化問題，數值集成，信號處理。

StatsModels：統計建模

StatsModels著重於統計建模和推理。

• 關鍵特徵：統計模型，統計檢驗，描述性統計，深度統計推斷。
• 優點：全面的統計分析，易用性，專注於推理。
• 缺點：機器學習功能有限，大型數據集的性能。
• 應用：經濟和財務分析，醫療保健，社會科學。

情節：交互式可視化

情節創建交互式和可共享的可視化。

• 關鍵特徵：交互式可視化，各種圖表，儀表板，跨語言支持。
• 優點：互動性，廣泛的可視化，跨語言支持。
• 缺點：性能，學習曲線。
• 應用：數據分析，儀表板，科學研究。

BeautifulSoup：網絡刮擦

BeautifulSoup解析HTML和XML文檔，用於網絡刮擦。

• 關鍵特徵： HTML和XML解析，樹導航，容錯。
• 優點：易於使用，靈活解析，與其他庫集成。
• 缺點：績效限制，僅限於解析。
• 應用程序： Web數據提取，數據清潔。

NLTK：自然語言處理

NLTK是用於自然語言處理任務的綜合庫。

• 關鍵特徵：文本處理，語料庫訪問，機器學習，解析。
• 優點：全面的工具包，易用性，豐富的資源。
• 缺點：性能問題，在某些用例中過時。
• 應用：文本預處理，文本分析，語言建模。

Spacy：高級自然語言處理

Spacy是一個強大的庫，可用於高級NLP任務，強調速度和效率。

• 關鍵特徵： NLP管道，預測的模型，速度和效率，與機器學習的集成。
• 優點：速度和效率，預訓練的模型，易於集成。
• 缺點：高內存使用情況，自定義令牌化的靈活性有限。
• 應用程序：命名實體識別，文本分類，依賴解析。

XGBoost：梯度提升

XGBoost是一個高性能梯度提升庫。

• 關鍵特徵：梯度提升框架，正則化，自定義目標功能。
• 優點：高性能，可伸縮性，正則化。
• 缺點：複雜性，記憶消耗。
• 申請：金融，醫療保健，電子商務。

LightGBM：梯度提升框架

LightGBM是另一個以速度聞名的有效梯度提升框架。

• 關鍵特徵：梯度提升，葉子的生長，基於直方圖的學習。
• 優點：速度和效率，準確性，可擴展性。
• 缺點：過度擬合，記憶消耗的風險。
• 應用：分類，回歸，排名。

CATBOOST：使用分類功能處理的梯度提升

Catboost在處理分類功能方面表現出色。

• 關鍵特徵：梯度提升，內置處理分類功能，快速訓練。
• 優點：當地處理分類功能，高性能，快速訓練。
• 缺點：記憶消耗，某些用例的培訓時間更長。
• 申請：金融，電子商務，醫療保健。

OPENCV：計算機視覺

OpenCV是用於計算機視覺任務的綜合庫。

• 關鍵特徵：圖像處理，對象檢測，機器學習集成，視頻分析。
• 優點：廣泛的功能，跨平台兼容性，高性能。
• 缺點：陡峭的學習曲線，有限的深度學習能力。
• 應用：圖像處理，對象檢測，運動分析。

dask：並行和分佈式計算

DASK可以為大數據集啟用並行和分佈式計算。

• 關鍵特徵：並行性，可伸縮性，靈活的API，懶惰評估。
• 優點：可伸縮性，熟悉的API，處理大於內存數據。
• 缺點：較陡峭的學習曲線，小型工作量的開銷。
• 應用：大數據分析，機器學習，ETL管道。

NetworkX：網絡分析

NetworkX是用於創建，操縱和分析網絡（圖）的庫。

• 關鍵特徵：圖形創建，圖形算法，可視化。
• 優點：多功能性，豐富的算法支持，Python集成。
• 缺點：可伸縮性問題，可視化有限。
• 應用：社交網絡分析，生物網絡，運輸。

PORRARS：高性能數據幀庫

Polars是使用Rust for高性能建造的快速數據框架庫。

• 關鍵特徵：高性能數據框架操作，柱狀數據存儲，並行處理。
• 優點：速度，懶惰執行，可伸縮性。
• 缺點：學習曲線，特徵差距，社區和生態系統。
• 應用：大數據分析，ETL管道，機器學習預處理。

結論

這20個庫為數據科學任務提供了全面的工具包。選擇正確的庫取決於特定的項目要求。

常見問題

Q1。我應該先學習哪個圖書館？從Numpy和Pandas開始，然後是Matplotlib/Seaborn，最後是Scikit-Learn。

Q2。 Dask比Pandas快嗎？對於超過內存容量的大型數據集的DASK速度更快；熊貓對較小的數據集更好。

Q3。 Seaborn vs. Matplotlib？ Matplotlib提供細粒度的控制； Seaborn簡化了統計繪圖。

Q4。最受歡迎的情節庫？ Matplotlib是最受歡迎和最基本的繪圖庫。

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