十大最受数据科学欢迎的Python库_python 数据分析库

很多读者，学习python的就是希望通过数据分析、AI进行求职、转行或者是科研。所以行哥这里罗列了数据科学最受欢迎的十大Python数据科学库，看看有几个是你没掌握的：

NumPy

NumPy是一个主要用于数据分析、科学计算和数据科学的Python库。NumPy主要支持多维数组和矩阵。它是Python中最基础的数据科学库之一。在内部，Tensorflow和许多其他Python库也使用NumPy对张量执行操作。NumPy更像是一个通用的Python包。

Pandas

Pandas是另一个Python库，最适合于整理和合并数据。Pandas主要用于轻松快速地进行数据处理，数据聚合和数据可视化。Pandas用于从CSV文件创建数据框（Python对象）。

Matplotlib

Matplolib是另一个用于数据可视化的有用Python库。描述性分析和可视化数据对任何组织都是非常重要的。Matplotlib提供了各种方法来有效地可视化数据。Matplotlib允许您快速制作线形图、饼状图、直方图和其他专业级图形。使用Matplotlib，可以定制图形的每个方面。Matplotlib具有缩放、规划和以图形格式保存图形等交互式功能。

Scikit-Learn

Scikit-Learn是经典ML算法中最动态、最广泛的机器学习库之一。它构建在两个基本的Python库之上，即NumPy和SciPy。Scikit-Learn为大多数监督和非监督学习算法提供了支持。这个库还可以用于数据挖掘、数据收集和数据分析，这使得它成为学习ML的初学者的一个很好的工具。

Scikit-learn是一个免费的机器学习库，归功于Python。包括分类、回归、聚类等算法，以及支持向量机、梯度增强、随机森林、k-means等。

Tensorflow

根据维基百科，TensorFlow是一种免费和开放源码的编程构造，通常被称为数据流和可微分编程的库，可用于广泛的任务。它是一个用于机器学习应用的库，如神经网络、模糊逻辑和遗传算法。

Keras

Keras是Python的一个重要机器学习库。它是一个高级的神经网络API，有可能运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。它可以在CPU和GPU上平稳运行。Keras使ML初学者可以毫不费力地构建、设计和构建神经网络。简易和快速的原型是Keras的一个强大的特色。

Keras是一个深度学习库，它包含了其他库(如Tensorflow、Theano或CNTK)的功能。用Python编写的。因为它运行在Tensorflow之上。，Keras比scikiti -learn和PyTorch等竞争对手更有优势。

Scrapy

Scrapy是一个Python框架，广泛用于Web抓取。Scrapy被广泛用于提取，存储和处理大量Web数据。Scrapy使我们能够轻松处理大量数据。

Scrapy的一些主要应用包括web抓取、数据提取和其他信息，这些数据最终用于决策目的。Scrapy是数据科学中不可缺少的一个组成部分，它帮助我们收集数据，紧凑地存储数据，并分析数据得出有意义的结论。

Seaborn

Seaborn主要是基于Matplotlib构建的数据可视化库。该库可以让你能够整理信息性和统计性的视觉效果以及说明性图表。Seaborn使数据可视化成为数据探索和分析不可或缺的一部分。该库最适合检查多个变量之间的关系。

Seaborn在内部执行所有重要的语义映射和统计汇总，以生成信息图。这个用于数据可视化的Python库还具有用于拾取颜色以自定义图形中的数据集的工具。

SciPy

SciPy包含了积分，线性代数，数学计算，优化和统计在内的大量模组。这个开源的Python库允许开发者和数据工程师亲力亲为傅里叶变换，ODE求解，信号和图像处理等。

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Python开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、全套PDF电子书

书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。

四、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

五、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎扫码加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

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