如今是2023年，一个科技无处不在的年份。假设数据迷信是音乐，那么/target=_blankclass=infotextkey>Python将是它的贝多芬，它的Jay-Z，它的拉塔·曼格什卡尔。但是在这个音乐杰作中，谁是女主角和男主角——小提琴手、长笛手和小号手呢？

咱们要讨论的是数据迷信环球中排名前十的Python库，这些库在咱们从事数据迷信畛域上班十分关键。

经典之作-NumPy、pandas和Matplotlib

1NumPy：脊髓

NumPy是启动数值计算的首选工具。假设您情愿的话，它就是数据迷信的脊髓。为什么？由于它能够很好地处置大型数组和矩阵，口头复杂的数学运算，速度比您能说"特色值"快。所以，无论是在做气象建模、遗传钻研，还是在构建一个可以预测您的猫是想要食物还是想要肚子挠痒的人工智能？NumPy都可以协助你。

2Pandas：数据操纵专家

Pandas能够十分好地处置您的数据，无论是导入电子表格四处置期间序列数据，pandas使数据操纵变得轻而易举。

3.Matplotlib：艺术之魂

让咱们面对事实，数据迷信不只仅是数字和代码，也是一种艺术方式。您须要以有目共睹的方式出现你对数据的发现，这就是Matplotlib的用武之地。把它构想成Python库的鲍勃·罗斯。几笔下去，再加点污渍，"快乐的小图表"就会产生，为您的数据故事赋予生命。

机器学习的专家-scikit-learn、TensorFlow和PyTorch

4.scikit-learn：瑞士军刀

假设数据迷信是一部举措电影，scikit-learn就是您的瑞士军刀—紧凑但性能弱小。不论是分类、回归、聚类，还是想要检测渣滓邮件或预测股票市场趋向——无论您说什么，scikit-learn或者都能处置。

5.TensorFlow：痴呆的家伙

TensorFlow，是Brn团队的创意之作。假设机器学习模型是汽车，TensorFlow就是其中的特斯拉—先进、未来感，而且确实十分痴呆。

关于深度学习模型，当你须要构建从聊天机器人到智能驾驶汽车等任何模型时，TensorFlow是一个低劣的选用。

6.PyTorch：叛逆者

PyTorch就像TensorFlow的朋克摇滚表弟—翻新、灵活，而且稍微有点叛逆。由Facebook的人工智能钻研试验室开发，PyTorch迅速赢得了一批虔诚的追寻者，特意是在钻研人员中。

专家-Selenium和nltk

7.Selenium：操纵巨匠

BeautifulSoup正在搜索静态页面，而Selenium正在与灵活网站互动，就像您操控视频游戏一样。构想一下智能化您的Tinder滑动、LinkedIn职位放开，甚至在线纸牌游戏。经常使用Selenium，数字环球成了您的木偶舞台。

8.nltk（人造言语工具包）：文字巫师

关于文本剖析和人造言语处置（NLP），nltk就是您的甘道夫，指点您穿梭语义和语法的风险畛域。想要构建一个情感剖析器、聊天机器人或实践上能够了解高低文的拼写审核器吗？经常使用nltk，您不只仅是经常使用一个库；您是在经常使用一根魔杖。

小众明星-OpenCV和Plotly

9.OpenCV：先知

在一个充满着视觉的环球里，OpenCV就是您的导盲犬，协助您的算法理清眉目。从面部识别软件到实时视频捕捉，OpenCV是您没无看法到自己须要的先知。所以下次您经常使用Snapchat滤镜或用脸部解锁手机时，请记住—您要感谢OpenCV。

10.Plotly：出奇制胜

还记得Matplotlib吗？Plotly是它的年轻、时尚的兄弟。假设咱们把Matplotlib构想成经典摇滚，把Plotly构想成最新的盛行乐，为您的可视化带来了互动性。您可以悬停、单击和深化，将您的数据故事变成沉迷式体验。这不只仅是数据可视化；这是数据文娱。

python常用到哪些库

第一、NumPy

NumPy是NumericalPython的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

①快速、高效的多维数组对象ndarray

②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

第二、pandas

pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

第三、matplotlib

matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

第四、IPython

IPython项目开始于2001年，由FernandoPérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

第五、SciPy

SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

①数值积分例程和微分方程求解器

②线性代数例程和基于的矩阵分解

③函数优化器和求根算法

④信号处理工具

⑤稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

第六、scikit-learn

scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

②回归：Lasso、岭回归等

③聚类：K-means、谱聚类等

④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

⑥预处理：特征提取、正态化

scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。

Python可以做大数据吗

Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的Python类库。

Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，具有一定的局限性：

Python在大数据处理方面的优势：

1. 异常快捷的开发速度，代码量少；

2. 丰富的数据处理包，使用十分方便；

3. 内部类型使用成本低；

4. 百万级别数据可以采用Python处理。

Python在大数据处理方面的劣势：

1. python线程有gil，多线程的时候只能在一个核上跑，浪费了多核服务器；

2. python执行效率不高，在处理大数据的时候，效率不高；

3. 10亿级别以上的数据Python效率低。

Python适合大数据的抓取、载入和分发，相比于其他语言更加简单、高效；求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，Python也有现成的高效的库，但是针对大数据处理，Python具有一定的局限于，因此，涉及大数据处理时，可以用Python做整个流程的框架，核心CPU密集操作可以采用C语言等编程语言！