今天，Python已经成为每个人首选的语言，特别是当它涉及到无处不在的数据时。在数据分析、可视化、数据挖掘等方面，它从未让任何人失望。它的广大用户的唯一目的是它的外行人的语言，这使它很容易执行各种任务，这是它在过去几年获得流行的原因。作为一种开放源码的编程语言，Python还构建了大量的库，这些库非常适合CPDA数据分析师的工作，这使他们能够毫无麻烦地执行几乎任何任务。Top-5-Python-Libraries-For-Big-Data如今，Python本身拥有大约个库，而且它很可能在未来增加更多库。在本文中，我们将讨论主要用于大数据分析的前5个Python库。所以让我们一个一个来看看:1.TensorFlow它是一个开源框架，被全球的数据科学家广泛使用。在TensorFlow的帮助下，程序员可以使用数据流和替代编程方法来执行以深度神经网络为中心的训练和干扰的不同任务，而且，它允许数据科学家在各种工具和资源的帮助下开发机器学习应用程序。2.熊猫熊猫的开发始于年，第一个版本于年发布，成为WesMcKinney介绍的最受欢迎的开源框架。对熊猫的需求在过去几年里大幅增长，即使在今天，如果采取集体反馈，熊猫将毫无疑问是他们的首选。“熊猫”的名字来源于“面板数据”，这是一个计量经济学术语的数据集。它还允许数据科学家创建表格式、多维和某些不同的数据结构。除此之外，熊猫还有一些其他的关键特征，使它在中国如此受欢迎3.NumPy最初，当开发人员需要执行数值计算时，在数据科学中引入了NumPy。它目前是在BSD(BerkeleySourceDistribution)许可下注册的，这使得它可以自由开放使用。Numpy允许用户执行几乎所有的计算，甚至线性代数都可以使用Numpy轻松实现。它通常被称为通用数组处理工具，通过提供多维对象(数组和度量)来帮助用户提高粗糙的性能，从而使操作能够顺利进行。除此之外，NumPy还以不同的方式为数据科学家提供了以下好处，4.Matplotlib它在python编程语言中用作2D绘图图形。除此之外，matplotlib还可以用来创建直方图、功率谱、误差图等。Matplotlib还提供了一个面向对象的API，可以帮助在应用程序中嵌入这些绘图。