python各种库,python库有哪些

　　本文主要详细介绍十大Python库。学习数据分析要知道要学什么技能，用什么工具。这篇文章有一定的参考价值，感兴趣的朋友可以参考一下。

　　00-101001，Pandas02，NumPy03，Scikit-learn04，Gradio05，TensorFlow06，Keras07，SciPy08，Statsmodels09，Plotly10，Seaborn summary

01、Pandas

　　NumPy主要用于支持N维数组。这些多维数组比Python列表健壮50倍，这也使得NumPy成为许多数据科学家的最爱。

　　NumPy被TensorFlow等其他库用于tensorFlow的内部计算。NumPy为数值例程提供了快速的预编译函数，这些函数可能很难手工求解。为了获得更好的效率，NumPy使用面向数组的计算，可以轻松处理多个类。

　　Scikit-learn可以说是Python中最重要的机器学习库。在使用Pandas或NumPy对数据进行清洗和处理后，可以通过Scikit-learn使用它来建立机器学习模型，因为Scikit-learn包含了大量用于预测建模和分析的工具。

　　使用Scikit-learn有很多好处。例如，您可以使用Scikit-learn建立几种类型的机器学习模型，包括监督和非监督模型，交叉验证模型的准确性，并分析特征重要性。

　　Gradio让你只用三行代码就可以为机器学习模型构建和部署web应用。其目的与Streamlight或Flask相同，但部署模型要快得多，也容易得多。

　　Gradio的优势在于以下几点：

　　允许进一步的模型验证。具体来说，模型中的不同输入可以进行交互测试，易于演示，易于实现和分发，任何人都可以通过公共链接访问web应用程序。

　　TensorFlow是用于实现神经网络的最流行的Python库之一。它使用多维数组，也称为张量，可以对特定的输入执行多种操作。

　　因为它在本质上是高度并行的，所以可以训练多个神经网络和GPU来获得高效和可扩展的模型。TensorFlow的这个特性也叫流水线。

　　Keras主要用于创建深度学习模型，尤其是神经网络。它基于TensorFlow和Theano，可以简单地用来构造神经网络。但是，由于Keras使用后端基础设施来生成计算图，所以与其他库相比，它的速度相对较慢。

　　SciPy主要用于它的科学函数和源自NumPy的数学函数。该库提供的功能包括统计功能、优化功能和信号处理功能。为了求解微分方程并提供优化，它包括数值积分功能。SciPy的优点是：

　　多维图像处理可以解傅立叶变换和微分方程。由于其优化算法，它可以执行线性代数计算非常鲁棒和有效。

　　Statsmodels是一个专门研究核心统计的库。这个多功能库混合了很多Python库的功能，比如从Matplotlib获取图形特征和函数；数据处理；用熊猫来处理r之类的公式；使用Pasty并基于NumPy和SciPy构建它。

　　具体来说，它对于创建统计模型(如OLS)和执行统计测试非常有用。

　　Plotly绝对是构建可视化的必要工具。它非常强大，易于使用，并可以与可视化互动。

　　与Plotly一起使用的还有Dash，这是一个可以使用Plotly可视化构建动态仪表盘的工具。Dash是一个基于web的Python接口。它解决了此类分析web应用程序对JavaScript的需求，并允许您在线和离线绘制。

　　Seaborn基于Matplotlib构建，Matplotlib是一个可以创建不同视觉效果的库。

　　Seaborn最重要的功能之一就是创造放大的数据视觉效果。从而突出了最初不明显的相关表现，数据工作者可以更正确地理解模型。

　　Seaborn还具有可定制的主题和界面，并提供了具有设计感的数据可视化效果，可以更好地报告数据。

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