数据处置与剖析

一个具备图形用户界面的惊人库，可简化数据操作和可视化性能

Polars是一个开源且相对较新的数据剖析和处置库，为宽泛盛行的Pandas库提供了代替打算。

PyGWalker是一个十分弱小的数据剖析库。

pandas-profiling

pandas-profiling库为你提供了一种生成给定数据帧的剖析报告的方法。

Lux可经过智能化可视化和数据剖析环节来促成极速、轻松的数据探求。

借助AutoViz，你可以轻松极速地为数据生成富裕洞察力的可视化成果。无论你是数据剖析的初学者还是专家，AutoViz都可以协助你探求数据并发现有价值的见地。

应用Sweetviz可以生成美丽的高密度可视化成果，从而经过一行代码启动EDA（探求性数据剖析）。输入是一个齐全独立的运行程序。

假设有一种方法可以经过GUI访问pandas的性能怎样样？这就是Bamboolib施展作用的中央。

Spotlight是一种开源工具，提供了一种简化的交互式方法来探求数据。

它简化了可视化创立，支持自定义视图，并准许轻松与数据点交互。

Mito是一个令人难以置信的开源工具，准许你在Jupyter的电子表格界面中剖析数据，而无需编写任何代码。

Dataprep是一个开源的/target=_blankclass=infotextkey>Python库，它的关键目的是简化和放慢数据迷信操作，特意关注简化「探求性数据剖析（EDA）阶段」。

D-Tale是一个Python库，「为数据探求、剖析和可视化提供了交互式且易于经常使用的界面」。它构建在盛行的数据操作和可视化库（例如Pandas、Plotly和Flask）之上。

visualpython

VisualPython是一个开源名目，除了对各种Python数据迷信库（pandas、seaborn等）的弱小支持之外，还可以经常使用python轻松处置「重复的数据迷信义务」。

asqlcell是一个开源的Jupyter插件，可以让你在Jupyter中经常使用sql就可以剖析数据。关于不相熟python的人十分友好。

Missingno是一个Python库，用于「可视化数据集中缺失的数据」。

超参数搜查

KerasTuner

KerasTuner是一个易于经常使用、可裁减的「超参数优化框架」，「处置了超参数搜查的痛点」。

Optuna经常使用户能够驳回最先进的算法来采样超参数并修剪无宿愿的实验。

机器学习

catboost是一个「高性能梯度优化库」，为机器学习义务提供最先进的处置打算。用于分类、回归和其余机器学习义务。支持在CPU和GPU上的计算。

智能化机器学习

PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库，可智能化机器学习上班流程。

AutoGluon可智能口头机器学习义务，使你能够在运行程序中轻松成功弱小的预测性能。

LazyPredict

LazyPredict是一个弱小的机器学习Python库，它提供了一种易于经常使用且繁难的方法来「同时比拟各种机器学习模型」。

Hyperopt-sklearn

「Hyperopt-sklearn」是一个盛行的Python库，旨在简化scikit-learn模型的超参数优化环节。

FLAML是一个轻量级的Python库，用于高效智能化机器学习和操作。它基于大型言语模型、机器学习模型等智能化上班流程并优化其性能。

Scikit-optimize

Scikit-optimize是一特性能弱小且易于经常使用的Python库，「用于优化机器学习模型的超参数和其余优化疑问」。

Yellowbrick

Yellowbrick是一个Python库，它提供了一个初级接口，用于创立可视化和诊断工具来剖析机器学习算法。

mljar-supervised

mljar-supervised是一个「可处置表格数据的智能化机器学习Python库」。

explainerdashboard

explainerdashboard提供有关模型性能、特色关键性、特色对集体预测的奉献、假定剖析、局部依赖图、SHAP（交互）值、集体决策树可视化等的交互式图。

TPOT是一个Python「智能化机器学习工具」，可经常使用「遗传编程」优化机器学习管道。

AutoKeras是基于Keras的AutoML系统，它的目的是让每团体都能经常使用机器学习。

BentoML是一个用于构建「牢靠、可裁减且经济高效的AI运行程序的」框架。

它装备了模型服务、运行程序打包和消费部署所需的一切。「它旨在简化流程，使其愈加易于治理和高效。」

feature-engine

feature-engine是一个开源的Python库，具备多个转换器，「用于设计和选用机器学习模型的特色」。

「EvalML库是一种经常使用管道构建机器学习模型的」智能化工具。

pandas-ta是一个易于经常使用的python库，让你可以从「期间序列中提取技术剖析目的」。

期间序列处置

neuralprophet

NeuralProphet是一个「易于学习的可解释期间序列预测框架」。NeuralProphet基于PyTorch构建，「联合了神经网络和传统期间序列算法」，遭到FacebookProphet和AR的启示。它将神经网络的灵敏性与传统预测方法的直观建模相联合。

mlforecast

mlforecast是一个专门为大规模期间序列预测而设计的最先进的机器学习库。

Prophet是一个由Facebook开源的代码库，它特意适用于「具备强节令性的数据」，例如日生动用户数、年度开售额等。Prophet的目的是使期间序列预测环节尽或者繁难，即使是非专业人士也能轻松经常使用。

关系

一个将生成人工智能性能集成到Pandas中的Python库，可以经常使用对话式的形式来操作>

Tags：python库点击:()评论:()5个让日常编码更繁难的Python库假设曾经在Python中经常使用过subprocess库，那么咱们很有或者对它感到绝望，它不是最直观的库，或者还有些复杂，并且很难处置底层系统调用的输入。但是sh库完结了低效经常使用子进程...【具体内容】2023-12-14Search:python库 点击:(155)评论:(0)参与收藏 五个可谓珍宝级的Python库，倡导收藏！Python是一种宽泛经常使用的初级编程言语，领有丰盛的生态系统和宏大的开发社区。在这个生态系统中，有许多低劣的Python库，它们为开发者提供了丰盛的性能和工具，极大地简化了开发环节...【具体内容】2023-12-06Search:python库 点击:(168)评论:(0)参与收藏 把握九个好用的Python库当谈到Python编程的弱小之处时，不得不提到其丰盛的库和模块。这些库可以协助咱们简化开发环节并提供丰盛的性能，从而使咱们的代码愈加高效和弱小。在本文中，笔者将向大家引见九...【具体内容】2023-12-06Search:python库 点击:(181)评论:(0)参与收藏 100个数据剖析python库大总结！数据处置与剖析PandasGUI一个具备图形用户界面的惊人库，可简化数据操作和可视化性能polarsPolars是一个开源且相对较新的数据剖析和处置库，为宽泛盛行的Pandas库提供了代替...【具体内容】2023-11-18Search:python库 点击:(141)评论:(0)参与收藏 将Pandas换为交互式表格的Python库Pandas是咱们日常处置表格数据最罕用的包，但是关于数据剖析来说，Pandas的DataFrame还不够直观，所以当天咱们将引见4个Python包，可以将Pandas的DataFrame转换交互式表格，让咱们可...【具体内容】2023-08-27Search:python库 点击:(304)评论:(0)参与收藏 2022年顶级机器学习算法和Python库新的算法很难发生，2022年或者也不例外。但是，仍有一些机器学习算法和Python库将在未来更受欢迎。这些算法之所以异乎寻常，是由于它们蕴含了一些在其它算法中并不普遍的好处...【具体内容】2022-02-20Search:python库 点击:(502)评论:(0)参与收藏 十分适用的Python库，推一次性火一次性Python是一个很棒的言语。它是环球上开展最快的编程言语之一。它一次性又一次性地证实了在开发人员职位中和跨行业的数据迷信职位中的适用性。整个Python及其库的生态系统使...【具体内容】2021-12-27Search:python库 点击:(406)评论:(0)参与收藏 终于把一切的Python库都整顿进去啦罕用库Chardet字符编码探测器，可以智能检测文本、网页、xml的编码。colorama关键用来给文本减少各种色彩，并且十分繁难易用。Prettytable关键用于在终端或阅读器端构建格局化的输入。difflib，[Python]规范库，计算...【具体内容】2021-05-24Search:python库 点击:(447)评论:(0)参与收藏 这款Python库4行代码提取图片中的文字OCR是什么？有一款软件叫扫描全能王，想必一些小同伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。所以说，OCR作用是对文本资料的图像文件启动剖析识别处置，失掉文字及版面...【具体内容】2021-01-12Search:python库 点击:(535)评论:(0)参与收藏 ▌繁难百科介绍Python可视化：Plotly库经常使用基础当经常使用Plotly启动数据可视化时，咱们可以经过以下示例展现多种绘图方法，每个示例都会有具体的注释和说明。1.创立折线图importplotly.graph_objectsasgo#示例1:创立繁难...【具体内容】2024-04-01Python技术Tags: 点击:(8)评论:(0)参与收藏 Python办公神器：教你经常使用Python批量制造PPT引见本文将引见如何经常使用openpyxl和pptx库来批量制造PPT奖状。本文假定你曾经装置了python和这两个库。本文的场景是：一名基层人员，要给一次性较量优惠获奖的500名选手制造奖状，并...【具体内容】2024-03-26Python技术微信群众号Tags: 点击:(15)评论:(0)参与收藏 Python成功工厂形式、形象工厂，单例形式工厂形式是一种经常出现的设计形式，它可以协助咱们创立对象的环节愈加灵敏和可裁减。在Python中，咱们可以经常使用函数和类来成功工厂形式。一、Python中成功工厂形式工厂形式是一种常...【具体内容】2024-03-07Python都知道微信群众号Tags: 点击:(31)评论:(0)参与收藏 无法不学的Python技巧：字典推导式经常使用全攻略Python的字典推导式是一种优雅而弱小的工具，用于创立字典（dict）。这种方法不只代码愈加繁复，而且口头效率高。无论你是Python新手还是有阅历的开发者，把握字典推导式都将是你技艺...【具体内容】2024-02-22子午Python微信群众号Tags:Python技巧 点击:(32)评论:(0)参与收藏 如何启动Python代码的代码重构和优化？Python是一种初级编程言语，它具备繁复、易于了解和易于保养的特点。但是，代码重构和优化关于坚持代码品质和性能至关关键。什么是代码重构？代码重构是指在不扭转代码外部行为的...【具体内容】2024-02-22编程技术汇Tags:Python代码 点击:(32)评论:(0)参与收藏 Python开发者必备的八个PyCharm插件在编写代码的环节中，括号简直无处不在，以致于有时咱们会拼命别离哪个闭合括号与哪个扫尾的括号相婚配。这款插件能协助处置这个妇孺皆知的疑问。前言在PyCharm中阅读插件列表...【具体内容】2024-01-26Python学研大本营微信群众号Tags:PyCharm插件 点击:(84)评论:(0)参与收藏 Python的Graphlib库，再也不用手敲图结构了Python中的graphlib库是一特性能弱小且易于经常使用的工具。graphlib提供了许多性能，可以协助您创立、操作和剖析图形对象。本文将引见graphlib库的关键用法，并提供一些示例代码和...【具体内容】2024-01-26迷信随想录微信群众号Tags:Graphlib库 点击:(86)评论:(0)参与收藏 Python散布式爬虫打造搜查引擎繁难散布式爬虫结构主从形式是指由一台服务器作为控制节点担任一切运转网络爬虫的服务器启动治理，爬虫只有要从控制节点那里接纳义务，并把重生成义务提交给控制节点就可以了，在这个...【具体内容】2024-01-25大雷家吃饭Tags: 点击:(58)评论:(0)参与收藏 经常使用Python启动数据剖析，须要哪些步骤？Python是一门灵活的、面向对象的脚本言语，同时也是一门繁复，深刻易懂的编程言语。Python入门繁难，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特...【具体内容】2024-01-15程序员不二Tags: 点击:(161)评论:(0)参与收藏 Python言语的特点及运行场景,同其它言语对比好处Python言语作为一种初级编程言语，具备许多共同的特点和好处，这使得它在泛滥编程言语中锋芒毕露。在本文中，咱们将讨论Python言语的特点、运行场景以及与其余言语的对比好处。一...【具体内容】2024-01-09今天头条Tags:Python言语 点击:(251)评论:(0)参与收藏

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python库有哪些

Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。

现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。

如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

5、Matlibplot

做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

Python中数据可视化的两个库！

1. Matplotlib：是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代的商业化程序语言MATLAB十分相似，具有很多强大且复杂的可视化功能;还包含了多种类型的API，可以采用多种方式绘制图标并对图标进行定制。 2. Seaborn：是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库，支持交互式界面，使绘制图表功能变得简单，且图表的色彩更具吸引力。 3. ggplot：是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库，采用叠加图层的形式绘制图形，比如先绘制坐标轴所在的图层，再绘制点所在的图层，最后绘制线所在的图层，但其并不适用于个性化定制图形。 4. Boken：是一个交互式的可视化库，支持使用Web浏览器展示，可使用快速简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。 5. Pygal：是一个可缩放矢量图标库，用于生成可在浏览器中打开的SVG格式的图表，这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放，方便用户交互。 6. Pyecharts：是一个生成ECharts的库，生成的ECharts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。