Python是使用最廣泛的程式語言之一。儘管標準Python並沒有提供太多功能，但其數量眾多的開放原始碼和第三方庫在開發人員中頗受歡迎。您只需命名域，Python就會為您提供最佳的軟體包和庫。數據科學和機器學習是這個時代的兩項苛刻技術，而Python在這兩個領域的表現要好於優。
除Python之外，R是數據科學項目中經常使用的另一種程式語言。R更快，並且包含更多的計算和統計庫；但是，在本文中，我們僅介紹了頂級Python數據科學庫，如果您想掌握數據科學，則應該了解這些庫。
數據科學導論
目前，業務數據已變得與金錢一樣有價值。當前，我們正處於大數據時代，每秒生成大量數據。大企業正在利用這些數據來促進市場增長。
使用數據科學和其他技術，我們從數據中提取信息性細節，以解決複雜的現實世界問題並建立預測模型。數據科學不是工具或技術。通過掌握市場上現有的一些工具和庫，可以培養和滋養這項技能。
為什麼要將Python用於數據科學？
Python被認為是實現數據科學和機器學習模型的頂級程式語言之一。
現在，讓我們討論一些為什麼開發人員和數據科學家在其數據科學項目中更喜歡使用Python而不是其他程式語言的主要原因。
簡單易學與其他任何程式語言相比，選擇Python是一個顯而易見的直接原因。Python使用簡單明了的語法來編寫代碼，用Python編寫代碼非常容易，感覺就像您是用英語編寫直接指令一樣。
減少編碼數據科學和機器算法非常複雜，因此我們需要一種可以輕鬆實現並減少代碼數量的程式語言。Python帶有平滑且縮進的語法，可幫助開發人員在更少的代碼中構建程序。
圖書館開源庫和第三方庫是Python的主要資產。Python有許多用於Data Science的庫，這些庫帶有預構建的複雜算法，因此我們不必從頭開始編寫代碼。
平臺無關Python可用於包括window，mac，Linux和Unix在內的各種平臺，因此一次編寫的代碼可以在另一個平臺上運行而無需進行任何更改。
巨大的社區支持Python具有廣泛的社區支持之一，在dev op社區上存在各種活躍的論壇，python開發人員在該論壇上發布他們的錯誤，而社區則試圖幫助他們。
各種用於數據科學的Python庫
到目前為止，我們已經介紹了什麼是數據科學以及為什麼要使用Python，現在讓我們討論可用於數據科學的各種python庫。
1. NumPy
它是最常用的python庫之一。NumPy代表數值Python，它具有許多功能和內置的數據結構，其中包括一維和多維數組。標準的Python不支持數組的概念。但是，它提供了一個稱為列表的替代方法，但是列表在數學計算方面效率不高。NumPy提供的數組結構是專門為數學和數值計算而設計的。
NumPy的特點
它可以用於執行簡單以及複雜的科學計算。它支持標準Python中缺少的多維數組。它帶有各種內置方法，可以對多維數組執行不同的數值計算。包括線性回歸算法在內的數據處理也可以使用NumPy進行。它還支持日期時間和線性代數。2.SciPy
SciPy是使用NumPy和其他一些數字子包構建的。當需要統計計算時，它被廣泛使用。使用NumPy庫定義的所有元素都可以使用SciPy求解，因此通常用於求解NumPy無法解決的那些數學計算。與NumPy相比，SciPy的所有模塊效率更高，這使其成為數據科學的理想庫。
SciPy的特點
SciPy與NumPy一起工作。它支持使用NumPy數組進行數值積分和計算。除了NumPy，它還包含許多其他數字子包。它的子軟體包能夠處理矢量量化，積分，內插，傅立葉變換以及更多其他複雜的數學計算。它還支持高級線性代數方法。3.Pandas
除了Python的NumPy庫之外，Pandas是第二個在python數據科學項目中大量使用的庫。它被用於各個領域，包括統計，金融，經濟和數據分析。它基於NumPy構建，這意味著它使用NumPy數組來處理Pandas對象。熊貓經常在需要處理大量數據時使用，並且不能單獨執行所有處理，因此它使用NumPy構造數據，並使用SciPy進行統計。在處理數據科學模型時，需要使用所有三種工具來建立有效的模型
Pandas功能
它帶有預定義和自定義的索引對象，以實現快速有效的數據框。它是處理數據或整理數據的最佳庫。它可用於處理大型數據集，包括數據子集，數據切片，數據處理和數據可視化。它可以處理不同的數據格式，包括CSV，TSV和SQL資料庫。4.StatsModel
StatsModel構建在NumPy和SciPy的頂部，並且廣泛用於數據處理和修改。它的統計，計算模塊非常受歡迎，除了NumPy和SciPy外，還可以與Pandas集成以進行數據處理。其他統計庫（例如SciPy）使使用統計模型的工作變得複雜，但是Statsmodels使其變得容易。
StatsModel功能：
許多數據科學家使用此庫進行統計測試。它還包括R程式語言中存在的一些類似統計方法。它還用於實現廣義線性模型，單變量，雙變量分析和假設檢驗。5. Matplotlib
它是最著名的python數據可視化庫；您也可以說，如果您是Python和Data Science的讀者，那是您需要掌握的最基本的庫。它帶有各種直覺圖，例如直方圖，條形圖，功率圖，誤差圖等等。
它可以與其他數據科學庫（例如NumPy和SciPy）一起使用，並繪製非常精確的二維圖形。它還帶有內置的面向對象的API，可以將圖表嵌入到應用程式中。
Matplotlib的功能：
使用各種預定義的方法可以輕鬆繪製各種推車。圖表的顏色和字體也可以使用各種功能進行自定義。它還提供了一個面向對象的API以與不同的應用程式集成。6. Seaborn
Seaborn是Matplotlib庫的擴展，該庫用於繪製更多離散圖和適當的圖。它還支持內置的數據科學API，該API用於研究不同變量之間的關係。像Matplotlib一樣，Seaborn支持各種圖表，但是它可以以更好的可視化和更低的複雜度繪製所有圖表。
Seaborn功能
有了它，我們可以分析單變量和雙變量數據點。它支持各種數據格式。它可以為線性回歸模型繪製圖形。它高度用於繪製具有n個點的複雜可視化。它還支持各種主題的可視化。7.Plotly
它是另一個著名的Python數據科學可視化庫。它為我們提供了交互式圖形，以可視化結果變量與預測變量之間的關係。除了統計圖可視化外，還可以在金融，經濟和科學數據中使用。3-D圖表是您在matplotlib中錯過的Plotly的重要功能之一。
Plotly功能
它支持所有必要的圖表（折線，餅圖，散點圖，氣泡，點，填充區域，樹圖等）。它還支持統計圖和科學圖。它還支持3D圖表。它以JSON格式形成圖表，可以將其發送到伺服器和Web應用程式。8.Bokeh
散景通常用於在Web應用程式上繪製圖形。它可以輕鬆地與各種Python框架（例如Flask和Django）集成。使用散景，我們可以繪製多個準確的複雜統計圖和科學圖。它是簡單易用的庫之一；您可以在更少的代碼行中繪製交互式圖形。
Bokeh功能
它支持統計和科學數據集的數據可視化。它支持不同的格式，包括HTML，Notebook和伺服器輸出。該庫可用於不同的程式語言。它很容易與Django和Flask集成。9. Scikit-Learn
Scikit-Learn是一個機器學習庫，它主要包含數據科學所需的所有功能和工具。它是作為用於機器學習的Google Summer代碼項目引入的。它帶有各種內置模塊，這些模塊提供了所有流行的預先編寫的ML算法，例如隨機森林，頻譜聚類，交叉驗證，k均值聚類等等。Scikit-Learn可用於有監督的和無監督的機器學習算法。
Scikit-Learn的功能
它支持垃圾郵件檢測和圖像識別功能。支持各種回歸算法。它具有用於有監督和無監督學習的模塊。它支持用於模型評估的交叉驗證。10.Keras
Keras是廣泛用於神經網絡的深度學習python庫。它是功能最強大的Python開源庫之一，可以處理不同的數據集，例如統計模型，圖像和文本數據。Python中還有許多其他健壯的深度學習庫，但是Keras使得使用複雜的深度學習模型變得容易。
Keras的特點
它支持所有類型的神經網絡。它帶有用於圖像處理的各種內置數據結構。它帶有流行的預處理機器學習模型。這是一個非常可擴展的庫，這意味著您可以添加其他功能來學習和練習深度學習。結論
至此，我們已經到達了數據科學頂級python庫的末尾。我們這裡提到的所有庫都是流行的，除了這些庫之外，還有許多其他庫可用於數據科學和機器學習。如果您想成為Python的數據科學家，那麼您需要學習大多數這些庫。