众所周知 Python语法简捷而清晰 具有丰富和强大的类库 被广泛应用于云计算、Web开发、系统运维、科学运算、以及人工智能等领域。那么Python所包含的库有哪些呢?今天小编就来告诉大家非常受欢迎的15大Python库 掌握它们就意味着你掌握了驰骋未来的“利器”。
1、Pandas是一个Python包 旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作 简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化 是数据整理的完美工具。
2、NumPy是专门为Python中科学计算而设计的软件集合 它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化 可以改善性能 从而加快执行速度。
3、SciPy是一个工程和科学软件库 包含线性代数 优化 集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上 通过其特定子模块提供有效的数值例程 并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制 它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn主要关注统计模型的可视化(包括热图) Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh独立于Matplotlib 主要焦点是交互性 它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly是一个基于Web用于构建可视化的工具箱 提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits是Scikits Stack额外的软件包 专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上 中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效 是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano是一个Python软件包 它定义了与NumPy类似的多维数组 以及数学运算和表达式。此库是被编译的 可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow是数据流图计算的开源库 旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求 并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者 可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras是一个用Python编写的开源的库 用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂 具有高级可扩展性。
12、NLTK主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务 旨在促进NLP及相关领域(语言学 认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim是一个用于Python的开源库 为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计 不仅可以进行内存处理 还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
14、Statsmodels使用户能够通过使用各种统计模型的估算方法进行数据挖掘 并执行统计判断和分析。这个库还提供了广泛的标定功能 专门用于大数据统计中的性能优化工作。
15、Scrapy库是用于从网络结构化检索数据(如联系人信息或URL),可以用来设计crawling程序(也称为蜘蛛bots)。
Python已成为人工智能时代的最佳编程语言 其广阔的就业前景以及高薪吸引了人们的广泛关注。
