2018年数据科学20个最好的Python库

Python继续引领解决数据科学任务和挑战的方式。去年,我们在2017年发布了一篇博客文章Top15PythonLibrariesforDataScience,其中概述了当时最有用的Python库。今年,我们扩展了这个列表,添加了新的Python库,并重新访问了我们去年讨论过的Python库,重点关注多年来的更新。

官方网站:https://seaborn.pydata.org/Seaborn本质上是一个基于matplotlib库的高级API。它包含更适合使用图表的默认设置。此外,还有丰富的可视化库,包括一些复杂类型,如时间序列,联合地图(联合图)和小提琴图。

官方网站:https://plot.ly/python/Plotly是一个流行的库,可以让您轻松构建复杂的图形。此软件包适用于交互式Web应用程序,并支持视觉效果,如轮廓,三元和3D绘图。官方网站:https://bokeh.pydata.org/en/latest/Bokeh该库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可伸缩的可视化。

官方网站:http://scikit-learn.org/stable/这个基于NumPy和SciPy的Python模块是处理数据的最佳库之一。它为许多标准机器学习和数据挖掘任务提供算法,例如聚类,回归,分类,降维和模型选择。

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