在过去的五年中，Python已成为数据科学界的一大热门 。因此，它正在慢慢接管R--“统计学术语” - 作为许多工具的首选工具。最近发布的Stack Overflow Developer Survey 2018表明， Python是下一个重要的编程语言，它在业界的应用将不断增加。Python的崛起令人震惊，但并不令人惊讶。它的通用性，再加上效率和易用性，使您可以更轻松地构建数据科学。您还可以使用丰富的Python库来处理所有与数据科学相关的任务，从基本的Web抓取到训练深度学习模型等复杂的任务 。
在本文中，我们将介绍一些最流行和最广泛使用的Python库及其应用领域。
网页抓取
在网络浏览器的帮助下，网络抓取是使用HTTP协议从网络上流行的信息提取技术。两种最常用的Web抓取工具是基于Python的。
1.Beautiful Soup
Beautiful Soup是一个流行的Python库，用于从HTML和XML文件中提取信息。它提供了一种独特，简便的方法来导航，搜索和修改已分析的数据，从而可以节省您不必要的工作时间。它适用于Python的两个版本，即2.7和3.x，并且非常易于使用。
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- Beautiful Soup网址： https://pypi.org/project/beau...
2.Scrapy
Scrapy是一个用Python编写的免费开源框架。虽然开发用于Web抓取，但它也可以用作常规Web爬虫程序并使用不同的API提取数据。遵循Django等框架的“不要重复自己”的理念 ，Scrapy包含一组自包含的爬虫，每个爬虫都遵循具体目标的特定指令。
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Scrapy网址： https://scrapy.org/
科学计算与数据分析
可以说是最常见的数据科学任务，通过为数据处理和分析以及数学计算提供独特的库，从而证明了对数据科学家来说非常有价值。
3.NumPy
NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库，它是用于科学计算的更大的Python堆栈的一部分，称为SciPy（下面讨论）。除了在线性代数和其他数学函数中的用途之外，它还可以用作具有任意数据类型的通用数据的多维容器或数组。
NumPy集成了无缝语言（如C / C ++），并且由于它支持多种数据类型，因此它也适用于各种数据库。
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NumPy网址： http://www.numpy.org/
4.SciPy
SciPy是一个基于Python的框架，包含用于数学，科学计算和数据分析的开源库 。SciPy库是用于高级数学计算，统计等的算法和工具的集合。SciPy堆栈包含以下库：
· NumPy - 用于数值计算的Python包
· SciPy - SciPy堆栈的核心软件包之一，用于信号处理，优化和高级统计
· matplotlib - 用于数据可视化的流行Python库
· SymPy - 符号数学和代数库
· pandas - 用于数据操作和分析的Python库
· iPython - 用于运行基于Python的代码的交互式控制台
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SciPy网址： https://www.scipy.org/index.html
5.Pandas
pandas是一个广泛使用的Python包，提供有效数据操作和分析的数据结构和工具。它是一种广泛使用的定量分析工具，在算法交易和风险分析中发现了很多应用。
拥有庞大的专用用户社区，定期更新pandas以获得新的API更改，性能更新和错误修复。
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pandas网址： https://pandas.pydata.org/
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机器学习和深度学习
Python在实现高效的机器学习和深度学习模型方面胜过所有其他语言 ，仅凭借其多样化，有效且易于使用的库集。在本节中，我们将看到一些最流行和最常用的Python库，用于机器学习和深度学习：
6.Scikit-learn
scikit-learn是用于数据挖掘，分析和机器学习的最流行的Python库。它使用NumPy，SciPy和matplotlib的功能构建，并且在商业上可用。您可以使用scikit-learn实现各种机器学习技术，例如分类，回归，集群等且非常易于安装。
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scikit-learn网址： https://scikit-learn.org/stable/
7.Tensorflow
Tensorflow是一个基于Python的框架，用于使用多个CPU或GPU进行有效的机器学习和深度学习。由Google支持，最初由Google Brain的研究团队开发，是世界上广泛使用的机器智能框架。它得到了大量活跃用户的支持，并且正在广泛应用于各种工业领域的先进机器学习，从制造和零售到医疗保健和智能汽车。
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Tensorflow网址： https://www.tensorflow.org/
8.Keras
Keras是一个基于Python的神经网络API，提供了一个简化的界面，可以轻松地训练和部署您的深度学习模型。它支持各种深度学习框架，如Tensorflow，Deeplearning4j和CNTK且非常人性化，遵循模块化方法，支持基于CPU和GPU的计算。如果您想让深度学习过程更简单有效，那么这个库绝对值得一试！
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Keras网址： https://keras.io/
9.PyTorch
PyTorch是Python深度学习系列的最新成员之一，它是一个具有强大GPU支持的神经网络建模库。尽管仍处于测试阶段，但该项目得到了Facebook和Twitter等大人物的支持。PyTorch建立在另一个流行的深度库Torch的架构之上，以实现更高效的张量计算和动态神经网络的实现。
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PyTorch网址： https://pytorch.org/
自然语言处理
自然语言处理涉及设计处理，解释和分析人类语言，口头或书面的系统。Python提供了独特的库，用于执行各种任务，例如使用结构化和非结构化文本，预测分析等等。
10.NLTK
NLTK是一个流行的语言处理Python库。它为各种NLP任务提供了易于使用的界面，例如文本分类，标记化，文本解析，语义推理等等。它是一个开源的，社区驱动的项目，并且支持Python 2和Python 3。
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NLTK网址： http://www.nltk.org/
11.SpaCy
SpaCy是另一个基于Python和Cython的高级自然语言处理库。它广泛支持各种深度学习库和框架，如Tensorflow和PyTorch。使用SpaCy，您可以相对轻松地为NLP构建复杂的统计模型。SpaCy易于安装和使用，在大规模提取和分析文本信息方面证明是非常有用的。
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SpaCy网址： https://spacy.io/
数据可视化
数据可视化是一种广泛使用的数据科学技术，用于通过图形，图表，仪表板和报告直观地分析和传递信息和有价值的业务洞察。Python提供了许多流行的库来进行有效的数据叙述。其中一些列表如下：
12.matplotlib
matplotlib是最受欢迎的数据可视化Python库，允许进行企业级2D和3D绘图。使用matplotlib，您可以使用几行代码构建不同类型的可视化，例如直方图，条形图，散点图等等。matplotlib的受欢迎程度可与R广受好评的ggplot2相媲美，Matplotlib可以在所有Python控制台上无缝运行，包括iPython和Jupyter笔记本电脑，为您提供创建和共享数据可视化所需的所有必要工具。
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matplotlib网址： https://matplotlib.org/
13. Seaborn
Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它源于matplotlib。除了提供有吸引力且富有洞察力的数据可视化之外，seaborn还为其他Python库提供强大支持，例如NumPy和pandas。
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Seaborn网址： https://seaborn.pydata.org/in...
14.散景
Bokeh是一个基于Python的交互式数据可视化库。它旨在提供D3.js风格优雅的图形和可视化，主要在现代Web浏览器上运行。除了能够创建各种可视化外，Bokeh还支持实时数据集的大规模交互和可视化。
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Bokeh网址： https://bokeh.pydata.org/en/l...
15. Plotly
Plotly是一个广泛使用的Python库，在世界各地用于制作出版品质的图表。使用Plotly，您可以轻松地构建交互式仪表板，散点图，直方图，烛台图表，热图以及大量其他数据可视化。凭借出色的交互性，部署和发布功能，Plotly可用于不同领域，主要是财务和地理空间行业，以进行有效的数据叙述。
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Plotly网址： https://plot.ly/python/
Python为每个与数据科学相关的任务提供了一套广泛的库，每个库都配备了独特的功能，可以快速，轻松地完成任务。虽然有很多Python库，但我们可以根据它们的受欢迎程度，实用性以及它们带来的价值来挑选这15个库。
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