Python数据科学库
什么是数据科学？
我们生活在信息时代，其中的挑战是从大量数据中提取有意义的信息。
数据科学是从数据中提取知识和有用见解的过程。
数据科学使用科学的方法，算法和过程来提取这种见解。
诸如分析，数据挖掘和数据科学之类的领域专门用于数据研究。
在本文中，我们将了解数据科学的概述。
我们还将介绍构成数据科学家工具箱中理想部分的常用Python库。
为什么选择Python进行数据科学？
无疑，Python是数据科学家首选的一种通用且灵活的语言。
原因如下：
Python很简单，但是可以处理复杂的数学处理和算法。
由于其简单的语法，因此优化了开发时间。
已准备就绪，可以用作数据科学工具的内置库。
它是跨平台的，具有巨大的社区支持
使用其他语言(例如C或者Java)编写的代码可以在Python软件包的帮助下直接使用。
具有出色的内存管理功能。
与其他数据科学语言(例如MATLAB，R)相比，这使代码的执行速度更快。
Python数据科学库
Python提供了大量用于科学分析，计算和可视化的库。
这就是释放Python巨大潜力的地方。
我们将介绍数据科学领域中一些流行的Python库。
这些库根据其功能进行分类。
核心库
用户可以导入核心库以利用其功能。
这些是Python包的一部分。
1.NumPy
NumPy是用于执行数学和逻辑运算的Python核心软件包。
它支持线性代数运算和随机数生成。
NumPy代表"数字Python"。
NumPy具有内置函数来执行线性代数运算。
对数组执行逻辑和数学运算。
NumPy支持多维数组以执行复杂的数学运算。
使用傅立叶变换进行形状操纵。
与C，FORTRAN等编程语言的互操作性
2.SciPy
SciPy是一个基于NumPy构建的Python库。
它利用了NumPy数组。
SciPy大量用于执行高级操作，如回归，积分和概率。
它包含用于统计，线性代数，数值例程和优化的有效模块。
Python SciPy库支持集成，梯度优化，常微分方程求解器，并行编程工具等。
与SciPy进行的交互式会话是类似于MATLAB，Octave，Scilab或者R-lab的数据处理和系统原型制作环境。
SciPy为数据科学提供高级命令和类。
这大大提高了交互式Python会话的功能。除了数学算法，SciPy还包括从类到并行编程的所有内容。
这使程序员更容易开发复杂的专业应用程序。SciPy是一个开源项目。
因此，它具有良好的社区支持。
3.Pandas
Pandas代表Python数据分析库。
它是用于高性能数据科学和分析的Python库。
Pandas 提供了各种内置数据类型，例如数据框，系列，面板。
这些数据结构可以完成数据的高速分析。提供将数据从各种文件格式加载到内存数据对象中的工具。
提供对丢失数据的集成处理。
由于基于标签的切片和索引，因此将重塑大型数据集。
数据框的表格格式允许在数据上添加和删除类似数据库的列。
根据汇总对数据进行分组。
不同数据的功能，例如表格，有序和无序时间序列
合并数据以提供高性能。
面板数据结构采用3D数据结构，因此可以更好地显示数据。
绘图库
数据科学的关键是以一种易于理解的格式呈现对数据进行复杂操作的结果。
当我们尝试探索和理解数据时，可视化起着重要作用。
Python支持许多可用于数据可视化和绘图的库。
让我们分析一下该领域的一些常用库。
1. Matplotlib
Matplotlib是用于数据可视化的Python库。
它使用Python脚本创建2D绘图和图形。
Matplotlib具有控制线型，轴等的功能。
它还支持各种图形和图，例如直方图，条形图，误差图，直方图，轮廓图等。
此外，与NumPy一起使用时，Matplotlib还为MatLab提供了有效的环境替代方案。
2. Seaborn
Seaborn与Matplotlib一起使用，是Python中的统计绘图库。
它提供了一个高级界面来绘制统计图形。
该库基于Matplotlib构建，并且还支持Numpy和Pandas数据结构。
它还支持SciPy的统计单位。由于它是基于Matplotlib构建的，因此我们经常会直接为简单的图调用matplotlib函数。
matplotlib的seaborn和各种后端的高级界面结合在一起，可以轻松生成具有出版物质量的图形。
3.Plotly
Plotly是用于3D绘图的Python库。
它可以与Web应用程序集成。
它易于使用的API可以导入，并且与其他语言兼容。
可以使用Plotly表示实时数据。
用户可以配置两个客户端以及服务器端的图形，并在它们之间交换数据。与Matplotlib数据格式进行互操作。
Plotly特点
默认情况下，Plotly是交互式的。
图表不保存为图像。
它们被序列化为JSON。
因此可以使用R，MATLAB，Julia等轻松读取它。导出矢量以进行打印/发布。
易于操作/嵌入网络。
自然语言处理(NLP)库
使用自然语言处理的语音识别领域正在蓬勃发展。
Python通过大量的软件包支持NLP。
一些常用的库如下：
1. NLTK
NLTK代表自然语言工具包。
顾名思义，此python包用于自然语言处理(NLP)的常见任务。
NLTK的特点
文本标记，分类和标记。
促进NLP及其相关领域的研究，例如认知科学，人工智能，语义分析和机器学习。
语义推理
2.SpaCy
Spacy是一个开放源代码库，专注于商业用途。
SpaCy包含适用于流行语言(例如英语，德语，荷兰语，梵语等)的神经网络模型。
SpaCy之所以受欢迎，是因为它能够处理文档而不是数据。
SpaCy还提供了用于机器学习和深度学习的有用的API。
Quora使用SpaCy作为其平台的一部分。
3. Gensim
Gensim是使用NumPy和SciPy软件包的独立于平台的Python软件包。
GenSim代表GENerate SIMilar，可以有效地将大量数据保留在内存中。
因此，它被广泛用于医疗保健和金融领域。Gensim具有数据流，处理大型文本集合和高效增量算法的功能。
Gensim旨在从文档中提取语义主题。
此摘录以高效，轻松的方式自动完成。这实际上使它与其他库区分开来，因为它们中的大多数仅针对内存和批处理。
Gensim会检查训练文档库中的单词统计共现模式。
这样做是为了发现文档的语义结构。
抓取库
由于网络每天都在蓬勃发展，因此网络抓取已变得越来越流行。
Web抓取解决了与数据爬网和索引相关的问题。
Python支持许多用于Web抓取的库。
1.Scrapy
Scrapy是一个开放源代码框架，用于解析网页并以易于理解的格式存储数据。
Scrapy可以异步处理请求。
这意味着它允许并行处理请求，而不必等待请求完成。
即使某些请求失败或者在处理过程中发生错误，它也会处理其他请求。
Scrapy允许我们进行非常快速的爬网。
2.Beautiful Soup 4
简称为BS4，Beautiful Soup是一个易于使用的解析器，它是Python标准库的一部分。
BS4是一个解析库，可用于从HTML和XML文档中提取数据。
BS4构建了一个分析树，以帮助我们浏览已分析的文档并轻松找到我们所需要的。
BS4可以自动检测编码并处理带有特殊字符HTML文档。
3. Urllib
我们可以使用Python urllib在Python程序中获取内容。
我们还可以使用该库来调用REST Web服务。
我们可以发出GET和POST http请求。
这个模块允许我们发出HTTP以及HTTPS请求。
我们可以发送请求标头，还可以获取有关响应标头的信息。
