摘要：在本節中，我們將看到一些最流行和最常用的庫，用于機器學習和深度學習是用于數據挖掘，分析和機器學習的最流行的庫。愿碼提示網址是一個基于的框架，用于使用多個或進行有效的機器學習和深度學習。

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在過去的五年中，Python已成為數據科學界的一大熱門?。因此，它正在慢慢接管R--“統計學術語” - 作為許多工具的首選工具。最近發布的Stack Overflow Developer Survey 2018表明，?Python是下一個重要的編程語言，它在業界的應用將不斷增加。Python的崛起令人震驚，但并不令人驚訝。它的通用性，再加上效率和易用性，使您可以更輕松地構建數據科學。您還可以使用豐富的Python庫來處理所有與數據科學相關的任務，從基本的Web抓取到訓練深度學習模型等復雜的任務?。
在本文中，我們將介紹一些最流行和最廣泛使用的Python庫及其應用領域。

在網絡瀏覽器的幫助下，網絡抓取是使用HTTP協議從網絡上流行的信息提取技術。兩種最常用的Web抓取工具是基于Python的。

1.Beautiful Soup

Beautiful Soup是一個流行的Python庫，用于從HTML和XML文件中提取信息。它提供了一種獨特，簡便的方法來導航，搜索和修改已分析的數據，從而可以節省您不必要的工作時間。它適用于Python的兩個版本，即2.7和3.x，并且非常易于使用。

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Beautiful Soup網址：https://pypi.org/project/beau...

2.Scrapy

Scrapy是一個用Python編寫的免費開源框架。雖然開發用于Web抓取，但它也可以用作常規Web爬蟲程序并使用不同的API提取數據。遵循Django等框架的“不要重復自己”的理念?，Scrapy包含一組自包含的爬蟲，每個爬蟲都遵循具體目標的特定指令。

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Scrapy網址：https://scrapy.org/

可以說是最常見的數據科學任務，通過為數據處理和分析以及數學計算提供獨特的庫，從而證明了對數據科學家來說非常有價值。

3.NumPy

NumPy是Python中最受歡迎的科學計算庫，它是用于科學計算的更大的Python堆棧的一部分，稱為SciPy（下面討論）。除了在線性代數和其他數學函數中的用途之外，它還可以用作具有任意數據類型的通用數據的多維容器或數組。

NumPy集成了無縫語言（如C /?C ++），并且由于它支持多種數據類型，因此它也適用于各種數據庫。

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NumPy網址：http://www.numpy.org/

4.SciPy

SciPy是一個基于Python的框架，包含用于數學，科學計算和數據分析的開源庫?。SciPy庫是用于高級數學計算，統計等的算法和工具的集合。SciPy堆棧包含以下庫：
· NumPy?- 用于數值計算的Python包
· SciPy?- SciPy堆棧的核心軟件包之一，用于信號處理，優化和高級統計
· matplotlib?- 用于數據可視化的流行Python庫
· SymPy?- 符號數學和代數庫
· pandas?- 用于數據操作和分析的Python庫
· iPython?- 用于運行基于Python的代碼的交互式控制臺

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SciPy網址：https://www.scipy.org/index.html

5.Pandas

pandas是一個廣泛使用的Python包，提供有效數據操作和分析的數據結構和工具。它是一種廣泛使用的定量分析工具，在算法交易和風險分析中發現了很多應用。
擁有龐大的專用用戶社區，定期更新pandas以獲得新的API更改，性能更新和錯誤修復。

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pandas網址：https://pandas.pydata.org/

Python在實現高效的機器學習和深度學習模型方面勝過所有其他語言?，僅憑借其多樣化，有效且易于使用的庫集。在本節中，我們將看到一些最流行和最常用的Python庫，用于機器學習和深度學習：

6.Scikit-learn

scikit-learn是用于數據挖掘，分析和機器學習的最流行的Python庫。它使用NumPy，SciPy和matplotlib的功能構建，并且在商業上可用。您可以使用scikit-learn實現各種機器學習技術，例如分類，回歸，集群等且非常易于安裝。

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scikit-learn網址：https://scikit-learn.org/stable/

7.Tensorflow

Tensorflow是一個基于Python的框架，用于使用多個CPU或GPU進行有效的機器學習和深度學習。由Google支持，最初由Google Brain的研究團隊開發，是世界上廣泛使用的機器智能框架。它得到了大量活躍用戶的支持，并且正在廣泛應用于各種工業領域的先進機器學習，從制造和零售到醫療保健和智能汽車。

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Tensorflow網址：https://www.tensorflow.org/

8.Keras

Keras是一個基于Python的神經網絡API，提供了一個簡化的界面，可以輕松地訓練和部署您的深度學習模型。它支持各種深度學習框架，如Tensorflow，Deeplearning4j和CNTK且非常人性化，遵循模塊化方法，支持基于CPU和GPU的計算。如果您想讓深度學習過程更簡單有效，那么這個庫絕對值得一試！

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Keras網址：https://keras.io/

9.PyTorch

PyTorch是Python深度學習系列的最新成員之一，它是一個具有強大GPU支持的神經網絡建模庫。盡管仍處于測試階段，但該項目得到了Facebook和Twitter等大人物的支持。PyTorch建立在另一個流行的深度庫Torch的架構之上，以實現更高效的張量計算和動態神經網絡的實現。

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PyTorch網址：https://pytorch.org/

自然語言處理涉及設計處理，解釋和分析人類語言，口頭或書面的系統。Python提供了獨特的庫，用于執行各種任務，例如使用結構化和非結構化文本，預測分析等等。

10.NLTK

NLTK是一個流行的語言處理Python庫。它為各種NLP任務提供了易于使用的界面，例如文本分類，標記化，文本解析，語義推理等等。它是一個開源的，社區驅動的項目，并且支持Python 2和Python 3。

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NLTK網址：http://www.nltk.org/

11.SpaCy

SpaCy是另一個基于Python和Cython的高級自然語言處理庫。它廣泛支持各種深度學習庫和框架，如Tensorflow和PyTorch。使用SpaCy，您可以相對輕松地為NLP構建復雜的統計模型。SpaCy易于安裝和使用，在大規模提取和分析文本信息方面證明是非常有用的。

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SpaCy網址：https://spacy.io/

數據可視化是一種廣泛使用的數據科學技術，用于通過圖形，圖表，儀表板和報告直觀地分析和傳遞信息和有價值的業務洞察。Python提供了許多流行的庫來進行有效的數據敘述。其中一些列表如下：

12.matplotlib

matplotlib是最受歡迎的數據可視化Python庫，允許進行企業級2D和3D繪圖。使用matplotlib，您可以使用幾行代碼構建不同類型的可視化，例如直方圖，條形圖，散點圖等等。matplotlib的受歡迎程度可與R廣受好評的ggplot2相媲美，Matplotlib可以在所有Python控制臺上無縫運行，包括iPython和Jupyter筆記本電腦，為您提供創建和共享數據可視化所需的所有必要工具。

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matplotlib網址：https://matplotlib.org/

13. Seaborn

Seaborn是一個基于Python的數據可視化庫，它源于matplotlib。除了提供有吸引力且富有洞察力的數據可視化之外，seaborn還為其他Python庫提供強大支持，例如NumPy和pandas。

愿碼提示

Seaborn網址：https://seaborn.pydata.org/in...

14.散景

Bokeh是一個基于Python的交互式數據可視化庫。它旨在提供D3.js風格優雅的圖形和可視化，主要在現代Web瀏覽器上運行。除了能夠創建各種可視化外，Bokeh還支持實時數據集的大規模交互和可視化。

愿碼提示

Bokeh網址：https://bokeh.pydata.org/en/l...

15. Plotly

Plotly是一個廣泛使用的Python庫，在世界各地用于制作出版品質的圖表。使用Plotly，您可以輕松地構建交互式儀表板，散點圖，直方圖，燭臺圖表，熱圖以及大量其他數據可視化。憑借出色的交互性，部署和發布功能，Plotly可用于不同領域，主要是財務和地理空間行業，以進行有效的數據敘述。

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Plotly網址：https://plot.ly/python/

Python為每個與數據科學相關的任務提供了一套廣泛的庫，每個庫都配備了獨特的功能，可以快速，輕松地完成任務。雖然有很多Python庫，但我們可以根據它們的受歡迎程度，實用性以及它們帶來的價值來挑選這15個庫。