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　　现在有很多个python库可供使用，选择与自己相关的库更具有挑战性。如果你想从事大数据相关事业，那么Python库至关重要。下面，我们来学习一下2021年不可错过的7个Python库。
 

 

　　1. NumPy
 

　　NumPy用于为其提供N维数组的支持。其数组的功能是多维的，并且与Python列表相比坚固了近50倍，因此使该库成为数据科学家中最喜欢的库之一。
 

　　TensorFlow等其他库也使用NumPy来检测张量的内部计算。Python库以扩展快速预编译函数的数字例程而闻名，这很难手动解决。
 

　　2.Pandas
 

　　大多数数据科学家花费时间清理数据，处理数据和进行数据探索。因此，Pandas被广泛用于数据分析，并且是最受欢迎的Python库之一。Pandas附带了一系列出色的工具，可用于收集数据，清理数据和分析数据。这个Python库(Pandas)甚至可以加载，准备各种数据-结构化或非结构化。
 

　　一些Python学习的最佳场所是通过确定在线可用的数据科学的最佳认证。确保你获得的认证在全球范围内都是可信的。
 

　　3. Gradio
 

　　使用Gradio可以更好地构建和部署用于机器学习模型的Web应用程序。现在，你仅需三行代码即可完成该过程。尽管它具有与Flask和Streamlight相同的目的，但部署ML模型要容易得多且更快。
 

　　Gradio的其他一些优点-演示的理想方式，易于分发和实施，因为公众可以通过共享链接直接访问该Web应用程序，并且还可以在需要时进行进一步的建模。
 

 

　　4.SciPy
 

　　SciPy非常适合从NumPy获得的科学函数和数学函数。主要功能包括信号处理功能，统计功能和优化功能。SciPy擅长优化和求解微分方程。
 

　　SciPy的最佳功能是-它们具有多维图像处理，可以执行有效的线性代数计算，并可以进行傅立叶变换。
 

　　5.密谋
 

　　Plotly是可用于可视化的必备工具。它功能强大且易于使用。也许这是理想的构建可视化的主要优点之一。达世币(Dash)是另一个与Plotly配合使用的工具，它可以构建动态仪表板。作为基于Web的Python界面，Dash最大限度地减少了将JavaScript用于分析Web应用程序的需求。因此，这些图也可以在线和离线运行。拥有Python库技能对于成功的数据科学事业至关重要。
 

　　6. Seaborn
 

　　Seaborn建立在Matplotlib之上，是用于构建不同可视化效果的理想库。界面是高级的，可以自定义主题。由于这些功能，Seaborn可以提供有吸引力的数据可视化。Seaborn的最佳功能包括放大的数据视觉效果。
 

　　7.凯拉斯
 

　　Keras非常适合希望创建像神经网络这样的深度学习模型的数据科学家。Keras建立在Theano和TensorFlow之上，可以轻松地帮助构建神经网络。但是，此库相对于其他库而言相对较慢，因为它倾向于使用后端基础结构来生成计算图。
 

　　Python有大量的库，在有抱负的数据科学家和机器学习专家中很流行。当处理较大的项目时，这些库是完美的。学习Python及其库都是启动数据科学事业的好方法，2021年不可错过的7个Python库你了解了吗?