Python是使用最广泛的编程语言之一。尽管标准Python并没有提供太多功能，但其数量众多的开放源代码和第三方库在开发人员中颇受欢迎。您只需命名域，Python就会为您提供最佳的软件包和库。数据科学和机器学习是这个时代的两项苛刻技术，而Python在这两个领域的表现要好于优。
除Python之外，R是数据科学项目中经常使用的另一种编程语言。R更快，并且包含更多的计算和统计库；但是，在本文中，我们仅介绍了顶级Python数据科学库，如果您想掌握数据科学，则应该了解这些库。
数据科学导论
目前，业务数据已变得与金钱一样有价值。当前，我们正处于大数据时代，每秒生成大量数据。大企业正在利用这些数据来促进市场增长。
使用数据科学和其他技术，我们从数据中提取信息性细节，以解决复杂的现实世界问题并建立预测模型。数据科学不是工具或技术。通过掌握市场上现有的一些工具和库，可以培养和滋养这项技能。
为什么要将Python用于数据科学？
Python被认为是实现数据科学和机器学习模型的顶级编程语言之一。
现在，让我们讨论一些为什么开发人员和数据科学家在其数据科学项目中更喜欢使用Python而不是其他编程语言的主要原因。
简单易学与其他任何编程语言相比，选择Python是一个显而易见的直接原因。Python使用简单明了的语法来编写代码，用Python编写代码非常容易，感觉就像您是用英语编写直接指令一样。
减少编码数据科学和机器算法非常复杂，因此我们需要一种可以轻松实现并减少代码数量的编程语言。Python带有平滑且缩进的语法，可帮助开发人员在更少的代码中构建程序。
图书馆开源库和第三方库是Python的主要资产。Python有许多用于DataScience的库，这些库带有预构建的复杂算法，因此我们不必从头开始编写代码。
平台无关Python可用于包括window，mac，Linux和Unix在内的各种平台，因此一次编写的代码可以在另一个平台上运行而无需进行任何更改。
巨大的社区支持Python具有广泛的社区支持之一，在devop社区上存在各种活跃的论坛，python开发人员在该论坛上发布他们的错误，而社区则试图帮助他们。
各种用于数据科学的Python库
到目前为止，我们已经介绍了什么是数据科学以及为什么要使用Python，现在让我们讨论可用于数据科学的各种python库。
1.NumPy
它是最常用的python库之一。NumPy代表数值Python，它具有许多功能和内置的数据结构，其中包括一维和多维数组。标准的Python不支持数组的概念。但是，它提供了一个称为列表的替代方法，但是列表在数学计算方面效率不高。NumPy提供的数组结构是专门为数学和数值计算而设计的。
NumPy的特点
它可以用于执行简单以及复杂的科学计算。它支持标准Python中缺少的多维数组。它带有各种内置方法，可以对多维数组执行不同的数值计算。包括线性回归算法在内的数据处理也可以使用NumPy进行。它还支持日期时间和线性代数。2.SciPy
SciPy是使用NumPy和其他一些数字子包构建的。当需要统计计算时，它被广泛使用。使用NumPy库定义的所有元素都可以使用SciPy求解，因此通常用于求解NumPy无法解决的那些数学计算。与NumPy相比，SciPy的所有模块效率更高，这使其成为数据科学的理想库。
SciPy的特点
SciPy与NumPy一起工作。它支持使用NumPy数组进行数值积分和计算。除了NumPy，它还包含许多其他数字子包。它的子软件包能够处理矢量量化，积分，内插，傅立叶变换以及更多其他复杂的数学计算。它还支持高级线性代数方法。3.Pandas
除了Python的NumPy库之外，Pandas是第二个在python数据科学项目中大量使用的库。它被用于各个领域，包括统计，金融，经济和数据分析。它基于NumPy构建，这意味着它使用NumPy数组来处理Pandas对象。熊猫经常在需要处理大量数据时使用，并且不能单独执行所有处理，因此它使用NumPy构造数据，并使用SciPy进行统计。在处理数据科学模型时，需要使用所有三种工具来建立有效的模型
Pandas功能
它带有预定义和自定义的索引对象，以实现快速有效的数据框。它是处理数据或整理数据的最佳库。它可用于处理大型数据集，包括数据子集，数据切片，数据处理和数据可视化。它可以处理不同的数据格式，包括CSV，TSV和SQL数据库。4.StatsModel
StatsModel构建在NumPy和SciPy的顶部，并且广泛用于数据处理和修改。它的统计，计算模块非常受欢迎，除了NumPy和SciPy外，还可以与Pandas集成以进行数据处理。其他统计库（例如SciPy）使使用统计模型的工作变得复杂，但是Statsmodels使其变得容易。
StatsModel功能：
许多数据科学家使用此库进行统计测试。它还包括R编程语言中存在的一些类似统计方法。它还用于实现广义线性模型，单变量，双变量分析和假设检验。5.Matplotlib
它是最著名的python数据可视化库；您也可以说，如果您是Python和DataScience的读者，那是您需要掌握的最基本的库。它带有各种直觉图，例如直方图，条形图，功率图，误差图等等。
它可以与其他数据科学库（例如NumPy和SciPy）一起使用，并绘制非常精确的二维图形。它还带有内置的面向对象的API，可以将图表嵌入到应用程序中。
Matplotlib的功能：
使用各种预定义的方法可以轻松绘制各种推车。图表的颜色和字体也可以使用各种功能进行自定义。它还提供了一个面向对象的API以与不同的应用程序集成。6.Seaborn
Seaborn是Matplotlib库的扩展，该库用于绘制更多离散图和适当的图。它还支持内置的数据科学API，该API用于研究不同变量之间的关系。像Matplotlib一样，Seaborn支持各种图表，但是它可以以更好的可视化和更低的复杂度绘制所有图表。
Seaborn功能
有了它，我们可以分析单变量和双变量数据点。它支持各种数据格式。它可以为线性回归模型绘制图形。它高度用于绘制具有n个点的复杂可视化。它还支持各种主题的可视化。7.Plotly
它是另一个著名的Python数据科学可视化库。它为我们提供了交互式图形，以可视化结果变量与预测变量之间的关系。除了统计图可视化外，还可以在金融，经济和科学数据中使用。3-D图表是您在matplotlib中错过的Plotly的重要功能之一。
Plotly功能
它支持所有必要的图表（折线，饼图，散点图，气泡，点，填充区域，树图等）。它还支持统计图和科学图。它还支持3D图表。它以JSON格式形成图表，可以将其发送到服务器和Web应用程序。8.Bokeh
散景通常用于在Web应用程序上绘制图形。它可以轻松地与各种Python框架（例如Flask和Django）集成。使用散景，我们可以绘制多个准确的复杂统计图和科学图。它是简单易用的库之一；您可以在更少的代码行中绘制交互式图形。
Bokeh功能
它支持统计和科学数据集的数据可视化。它支持不同的格式，包括HTML，Notebook和服务器输出。该库可用于不同的编程语言。它很容易与Django和Flask集成。9.Scikit-Learn
Scikit-Learn是一个机器学习库，它主要包含数据科学所需的所有功能和工具。它是作为用于机器学习的GoogleSummer代码项目引入的。它带有各种内置模块，这些模块提供了所有流行的预先编写的ML算法，例如随机森林，频谱聚类，交叉验证，k均值聚类等等。Scikit-Learn可用于有监督的和无监督的机器学习算法。
Scikit-Learn的功能
它支持垃圾邮件检测和图像识别功能。支持各种回归算法。它具有用于有监督和无监督学习的模块。它支持用于模型评估的交叉验证。10.Keras
Keras是广泛用于神经网络的深度学习python库。它是功能最强大的Python开源库之一，可以处理不同的数据集，例如统计模型，图像和文本数据。Python中还有许多其他健壮的深度学习库，但是Keras使得使用复杂的深度学习模型变得容易。
Keras的特点
它支持所有类型的神经网络。它带有用于图像处理的各种内置数据结构。它带有流行的预处理机器学习模型。这是一个非常可扩展的库，这意味着您可以添加其他功能来学习和练习深度学习。结论
至此，我们已经到达了数据科学顶级python库的末尾。我们这里提到的所有库都是流行的，除了这些库之外，还有许多其他库可用于数据科学和机器学习。如果您想成为Python的数据科学家，那么您需要学习大多数这些库。