数据科学是当今极其重要的领域！以至于数据科学家现在被称为“21 世纪最性感的工作”，当时没有人期望极客工作会变得性感！但数据科学现在很性感，这是因为数据的巨大价值。 Python是从这些数据中提取价值的最佳编程语言之一，因为它具有统计分析、数据建模和易读性的能力。
Python在数据科学领域取得巨大成功的另一个原因是它对数据科学和分析的广泛库支持。有许多Python库包含大量用于管理和分析数据的函数、工具和方法。这些库中的每一个都有一个特别的重点，其中一些库管理图像和文本数据、数据挖掘、神经网络、数据可视化等。在这里，我们将数据科学的 10 大Python库分为分别专注于数据处理和数据可视化的库。现在让我们来看看这些库吧！
用于数据处理和建模的Python库
1.熊猫
熊猫 是一个免费的Python软件库，用于数据分析和数据处理。它是作为社区库项目创建的，最初于 2008 年左右发布。 Pandas 提供了各种高性能且易于使用的数据结构和操作，用于以数值表和时间序列的形式处理数据。 Pandas 也有多种工具用于在内存数据结构和不同文件格式之间读取和写入数据。简而言之，它非常适合快速简便的数据操作、数据聚合、读取和写入数据以及数据可视化。 Pandas 还可以从不同类型的文件（如 CSV、excel 等）或 SQL 数据库中获取数据，并创建一个称为数据框的Python对象。数据框包含行和列，可用于通过连接、合并、分组、连接等操作进行数据操作。
2. NumPy
NumPy 是一个免费的Python软件库，用于对数据进行数值计算，这些数据可以是大型数组和多维矩阵的形式。这些多维矩阵是 NumPy 中的主要对象，它们的维度称为轴，轴的数量称为秩。 NumPy 还提供了各种工具来处理这些数组和高级数学函数，以使用线性代数、傅立叶变换、随机数运算等来处理这些数据。 可以使用 NumPy 执行的一些基本数组操作包括添加、切片、对数组进行乘法、展平、整形和索引。其他高级功能包括堆叠数组、将它们拆分为多个部分、广播数组等。
3. SciPy
SciPy是一个免费的软件库，用于对数据进行科学计算和技术计算。它是作为社区库项目创建的，最初于 2001 年左右发布。SciPy 库建立在 NumPy 数组对象之上，它是 NumPy 堆栈的一部分，该堆栈还包括其他科学计算库和工具，如 Matplotlib、SymPy、pandas 等。这NumPy 堆栈的用户也使用类似的应用程序，例如 GNU Octave、MATLAB、GNU Octave、Scilab 等。 SciPy 允许使用线性代数、傅立叶变换处理数据优化、数据集成、数据插值和数据修改的各种科学计算任务、随机数生成、特殊函数等。就像NumPy一样，多维矩阵是SciPy中的主要对象，由NumPy模块本身提供。
4. Scikit-learn
Scikit-learn是一个用于机器学习编码的免费软件库，主要使用Python编程语言。它最初是由 David Cournapeau 作为 Google Summer of Code 项目开发的，最初于 2007 年 6 月发布。Scikit-learn 构建在其他Python库（如 NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas 等）之上，因此它提供了与这些库。虽然 Scikit-learn 主要是用Python编写的，但它也使用 Cython 编写了一些核心算法以提高性能。您可以使用 Scikit-learn 在 Scikit-learn 上实现各种监督和无监督机器学习模型，如分类、回归、支持向量机、随机森林、最近邻、朴素贝叶斯、决策树、聚类等。
5. TensorFlow
TensorFlow是一个免费的端到端开源平台，拥有各种用于人工智能的工具、库和资源。它由 Google Brain 团队开发，最初于 2015 年 11 月 9 日发布。您可以使用 TensorFlow 使用 Keras 等高级 API 轻松构建和训练机器学习模型。它还提供了多个抽象级别，因此您可以为模型选择所需的选项。 TensorFlow 还允许您在任何地方部署机器学习模型，例如云、浏览器或您自己的设备。如果你想要完整的体验，你应该使用 TensorFlow Extended (TFX)，如果你想在移动设备上使用 TensorFlow Lite，如果你想在 JavaScript 环境中训练和部署模型，你应该使用 TensorFlow.js。 TensorFlow 可用于Python和 C API，也可用于 C++、 Java、JavaScript、Go、Swift 等，但没有 API 向后兼容性保证。第三方软件包也可用于 MATLAB 、 C# 、Julia、Scala、R、 Rust等。
6. 凯拉斯
凯拉斯 是一个用Python编写的免费开源神经网络库。它主要由 Google 工程师 François Chollet 创建，并于 2015 年 3 月 27 日首次发布。 Keras 旨在提供用户友好、可扩展和模块化，同时支持深度神经网络中的实验。因此，它可以在其他库和语言（如 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit、R 等）之上运行。 Keras 拥有多种工具，可以更轻松地处理不同类型的图像和文本数据，以便在深度神经网络中进行编码.它还具有神经网络构建块的各种实现，例如层、优化器、激活函数、目标等。您可以使用 Keras 执行各种操作，例如创建自定义函数层、使用多层深度的重复代码块编写函数， 等等。
用于数据可视化的Python库
1. Matplotlib
Matplotlib 是Python的数据可视化库和二维绘图库，最初发布于 2003 年，是Python社区中最受欢迎和使用最广泛的绘图库。它带有跨多个平台的交互式环境。 Matplotlib 可用于Python脚本、 Python和 IPython shell、Jupyter 笔记本、Web 应用程序服务器等。它可用于使用各种GUI 工具包（如 Tkinter、GTK+ 、 wxPython 、Qt 等）将绘图嵌入到应用程序中。因此您可以使用 Matplotlib创建绘图、条形图、饼图、直方图、散点图、误差图、功率谱、干线图以及您想要的任何其他可视化图表！ Pyplot 模块还提供了一个类似于 MATLAB 的界面，它与 MATLAB 一样通用和有用，同时完全免费和开源。
2. 海生
海伯恩 是一个基于 Matplotlib 并与 numpy 和 pandas 数据结构紧密集成的Python数据可视化库。 Seaborn 有各种面向数据集的绘图函数，可以对包含整个数据集的数据框和数组进行操作。然后它在内部执行必要的统计聚合和映射功能，以创建用户所需的信息图。它是一个高级界面，用于创建美观且信息丰富的统计图形，这些图形对于探索和理解数据是不可或缺的。 Seaborn 数据图形可以包括条形图、饼图、直方图、散点图、误差图等。Seaborn 还提供各种工具来选择可以揭示数据模式的调色板。
3. 诡计多端
Plotly是一个免费的开源图形库，可用于形成数据可视化。 Plotly (plotly.py) 建立在 Plotly JavaScript 库 (plotly.js) 之上，可用于创建基于 Web 的数据可视化，这些可视化可以使用 Dash 在 Jupyter 笔记本或 Web 应用程序中显示或保存为单独的 HTML 文件。 Plotly 提供了 40 多种独特的图表类型，如散点图、直方图、折线图、条形图、饼图、误差线、箱线图、多轴、迷你图、树状图、3D 图表等。 Plotly 还提供等高线图，其中在其他数据可视化库中并不常见。除此之外，Plotly 可以在没有互联网连接的情况下离线使用。
4. GGplot
ggplot是一个Python数据可视化库，基于 ggplot2 的实现，是为编程语言 R 创建的。 ggplot 可以使用高层创建条形图、饼图、直方图、散点图、误差图等数据可视化应用程序接口。它还允许您在单个可视化中添加不同类型的数据可视化组件或层。一旦 ggplot 被告知将哪些变量映射到绘图中的哪些美学，它就会完成剩下的工作，这样用户就可以专注于解释可视化并减少创建它们的时间。但这也意味着无法在 ggplot 中创建高度自定义的图形。 Ggplot 也与 Pandas 有很深的联系，所以最好将数据保存在 DataFrames 中。