20个必备的Python库，数据科学家不能错过

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theme: smartblue公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~小屋里面一直在输出关于数据科学领域的文章，绝大部分都是基于Python，少量的MySQL（MySQL存储数据用）。本文重点给大家介绍Python中科学领域常用的20个库。数据科学首选PythonPython是当今使用最广泛的编程语言，其在数据科学领域表现出色，原因主要有以下几点：易学易用：Python是一种非常容易学习和使用的编程语言，它的语法简单清晰，对于初学者来说非常友好。同时，Python还有大量的库和框架可供使用，使得在Python中进行数据科学工作变得相对简单。强大的数据处理能力：Python有很多库可以用来处理和分析大量数据，例如Pandas和NumPy，它们可以用来处理数据清洗、转换、统计分析等任务。此外，Python还有许多其他库，如Scikit-learn和TensorFlow等，可以用来建立和训练机器学习模型。数据可视化：Python有很多库可以用来创建高质量的数据可视化，例如Matplotlib和Seaborn。这些库可以用来创建各种类型的图表和图形，从简单的条形图和散点图到复杂的热力图和3D图形等。高效的并行计算：Python可以通过使用多线程、多进程或分布式计算框架来提高计算效率，从而更快地完成数据科学任务。广泛的社区支持：Python有一个非常活跃的社区，有许多专家和爱好者在使用Python进行数据科学方面的研究和实践。这意味着在使用Python进行数据科学工作时，可以方便地找到大量的教程、示例代码和问题解答。与其他工具集成：Python可以很容易地与其他工具集成，例如与SQL数据库交互、与R语言集成等。这使得Python在数据科学领域更加灵活和通用。小编带领大家快速认识下20个最适合数据科学的Python库，它们主要涉及：数值计算、数据预处理、数据可视化、机器学习建模、深度学习建模、模型可解释性等：NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、SciKit-Learn、TensorFlow、Keras、PyTorch、Scrapy、BeautifulSoup、LightGBM、Plolty、ELI5、Theano、NuPIC、RampBob、PyBrain、Caffe2、Chainer。详情请阅读原文：[20个数据科学家无法避免的Python库](https://juejin.cn/post/7277395904218759168)
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