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    四川快乐12前三和值走势图:数据分析科学中常见的前5个Python库

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-08-20 | 作者:admin

    Python - 数据分析科学中常见的前5个Python库

     

     

    Python可以说是当今使用最广泛的数据科学编程语言。在解决数据科学任务和挑战时,Python总是不断地给用户带来惊喜。大多数数据科学家每天都在利用Python编程的强大功能。Python是一种易于学习、易于调试、广泛使用、面向对象、开源、高性能的语言,而且Python编程还有很多好处。Python是用非凡的Python库构建的,程序员每天都使用这些库来解决问题。

     

    TensorFlow - 数据分析科学中常见的前5个Python库

     

    TensorFlow

    TensorFlow是一个高性能的数值计算库,拥有大约35,000条评论和大约1,500个活跃的贡献者社区。它被广泛应用于各个科学领域。TensorFlow基本上是一个框架,用于定义和运行包含张量的计算,张量是部分定义的计算对象,最终生成一个值。

     

    特点:

    更好的计算图形可视化

    在神经机器学习中减少50%到60%的误差

    执行复杂模型的并行计算

    谷歌支持的无缝库管理

    更快的更新和频繁的新版本,为您提供最新的功能

     

    TensorFlow特别适用于以下应用:

    语音和图像识别

    基于文本的应用程序

    时间序列分析

    视频检测

     

    NumPy - 数据分析科学中常见的前5个Python库

     

    NumPy

    NumPy (Numerical Python)是Python中数值计算的基本包;它包含一个强大的n维数组对象。它在GitHub上有大约18000条评论,活跃的社区有700名贡献者。它是一个通用的数组处理包,提供了称为数组的高性能多维对象和处理这些对象的工具。NumPy还通过提供这些多维数组以及在这些数组上有效操作的函数和操作符,部分地解决了慢度问题。

     

    特点:

    为数值例程提供快速预编译函数

    面向数组的计算,以提高效率

    支持面向对象的方法

    矢量化使计算更紧凑、更快

     

    应用程序:

    广泛应用于数据分析

    创建强大的n维数组

    构成其他库的基础,如SciPy和scikit-learn

    当与SciPy和matplotlib一起使用时,替换MATLAB

     

    SciPy - 数据分析科学中常见的前5个Python库

     

    SciPy

    SciPy (Scientific Python)是另一个在数据科学中广泛用于高级计算的免费开源Python库。SciPy在GitHub上有大约19,000条评论,活跃的社区有大约600个贡献者。它被广泛用于科学和技术计算,因为它扩展了NumPy并为科学计算提供了许多用户友好且高效的例程。

     

    特点:

    基于Python的NumPy扩展的算法和函数集合

    用于数据操作和可视化的高级命令

    使用SciPy ndimage子模块进行多维图像处理

    包含求解微分方程的内置函数

     

    应用程序:

    多维图像操作

    解微分方程和傅里叶变换

    优化算法

    线性代数

     

    Pandas - 数据分析科学中常见的前5个Python库

     

    Pandas

    在数据科学的生命周期中,panda (Python数据分析)是必须的。它是用于数据科学的最流行和广泛使用的Python库,matplotlib中的NumPy也是如此。GitHub上大约有1700条评论,活跃的社区有1200名贡献者,它被大量用于数据分析和清理。panda提供了快速、灵活的数据结构,比如数据帧cd,它们被设计为非常容易和直观地处理结构化数据。

     

    特点:

    有说服力的语法和丰富的功能,使您可以自由地处理丢失的数据

    使您能够创建自己的函数并在一系列数据中运行它

    高层次的抽象

    包含高级数据结构和操作工具

     

    应用程序:

    一般数据争吵和清理

    ETL(提取、转换、加载)任务用于数据转换和数据存储,因为它支持将CSV文件加载到数据帧格式中

    用于各种学术和商业领域,包括统计、金融和神经科学

    特定于时间序列的功能,如日期范围生成、移动窗口、线性回归和日期移动。

     

    Matplotlib - 数据分析科学中常见的前5个Python库

     

    Matplotlib

    Matplotlib具有强大而漂亮的可视化。它是一个Python绘图库,在GitHub上有大约26,000条评论,是一个非常活跃的社区,大约有700个贡献者。由于它所生成的图形和图表,它被广泛用于数据可视化。它还提供了一个面向对象的API,可用于将这些图嵌入到应用程序中。

     

    特点:

    可用作MATLAB的替代品,具有免费和开源的优点

    支持几十种后端和输出类型,这意味着您可以使用它,无论您使用的是哪种操作系统或希望使用哪种输出格式

    panda本身可以作为MATLAB API的包装器,像一个清洁器一样驱动MATLAB

    低内存消耗和更好的运行时行为

     

    应用程序:

    变量相关分析

    可视化模型95%的置信区间

    使用散点图等进行离群点检测。

    可视化数据的分布,以获得即时的洞察

     

    除了这些库,数据科学家还利用了其他一些有用库的功能:

    与TensorFlow类似,Keras是另一个广泛用于深度学习和神经网络模块的流行库。Keras同时支持TensorFlow和Theano后端,所以如果您不想深入研究TensorFlow的细节,这是一个很好的选择。

     

    Scikit-learn是一个机器学习库,它提供了几乎所有你可能需要的机器学习算法。Scikit-learn被设计成内插到NumPy和SciPy中。

    Seabourn是另一个数据可视化库。这是对matplotlib的增强,因为它引入了额外的情节类型。

     

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