数据科学家的前5个Python库-DEV365 开发者社区

Python是用于数据科学的最受欢迎的编程语言之一。它拥有大量的库，可为数据科学项目提供广泛的功能和工具。在本文中，我们将讨论每个数据科学家都应该知道的数据科学的前5个Python库。

1. numpy

numpy（数值python）是Python中科学计算的基本库。它是一个强大的库，用于使用大型多维阵列和矩阵。它提供了对数学函数，随机数发生器，线性代数，傅立叶变换等的支持。

使用numpy，您可以在阵列和矩阵上有效执行数值操作，这是数据科学应用程序的理想选择。这是如何使用numpy创建1D数组并执行一些基本操作的示例：

import numpy as np

# create a 1D array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# print the array
print(arr)

# print the shape of the array
print(arr.shape)

# print the data type of the array
print(arr.dtype)

# perform some basic operations on the array
print(np.mean(arr))
print(np.max(arr))
print(np.min(arr))
print(np.std(arr))

2.熊猫

pandas是用于数据操作和分析的强大库。它提供了一个快速有效的数据帧对象，用于使用表格数据。该库提供了用于读取和编写数据格式的数据，清洁和预处理数据以及执行统计分析的工具。

这是如何使用大熊猫读取CSV文件，清洁数据并执行一些基本分析的示例：

import pandas as pd

# read a CSV file
df = pd.read_csv('data.csv')

# drop rows with missing values
df.dropna(inplace=True)

# convert a column to a numeric type
df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

# group data by a column and calculate the mean of another column
grouped = df.groupby('group_by_column')['mean_column'].mean()

# print the result
print(grouped)

3. matplotlib

matplotlib是一个数据可视化库，可提供多种用于创建静态，动画和交互式可视化的工具。它支持各种绘图类型，包括线图，散点图，条图等。

这是如何使用matplotlib创建散点图的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# create some sample data
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# create a scatter plot
plt.scatter(x, y)

# add some labels and a title
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.title('Scatter Plot')

# show the plot
plt.show()

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python中机器学习的强大库。它提供了用于数据预处理，功能提取，模型选择和评估的工具。该库支持广泛的机器学习算法，包括线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林等。

这是如何使用Scikit-Learn训练逻辑回归模型的一个示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# load the iris dataset
iris = load_iris()

# split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)

5. TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习库。它旨在帮助开发人员和研究人员有效地建立和部署机器学习模型。 TensorFlow由于其易用性，灵活性和可伸缩性而已成为机器学习和深度学习的最受欢迎的库之一。

张量流是围绕计算图的概念构建的。计算图是一组表示数学操作的节点，并且表示这些操作之间流动的数据的边缘。 TensorFlow提供了用于构建和执行计算图的易于使用的API。

这里有一些代码样本，这些示例演示了如何使用TensorFlow：

安装TensorFlow

要开始使用TensorFlow，您首先需要安装它。您可以使用PIP安装TensorFlow：

pip install tensorflow

创建张量

张量是张量流的基本数据结构。张量是一个多维数组，可用于表示数据，例如图像，音频或文本。您可以使用tf.constant（）函数创建张量：

import tensorflow as tf

# Create a scalar (0-dimensional tensor) with value 5
a = tf.constant(5)

# Create a vector (1-dimensional tensor) with values [1, 2, 3]
b = tf.constant([1, 2, 3])

# Create a matrix (2-dimensional tensor) with values [[1, 2], [3, 4]]
c = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])

执行操作

您可以使用TensorFlow对张量进行各种数学操作。这里有一些例子：

import tensorflow as tf

# Create two tensors
a = tf.constant([1, 2, 3])
b = tf.constant([4, 5, 6])

# Add the two tensors element-wise
c = tf.add(a, b)

# Multiply the two tensors element-wise
d = tf.multiply(a, b)

# Compute the dot product of the two tensors
e = tf.tensordot(a, b, axes=1)

建立神经网络

张力流的最常见用例之一是构建和培训神经网络。这是如何使用Tensorflow的Keras API构建简单神经网络的示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Load the MNIST dataset
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalize the data
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

# Define the model architecture
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# Evaluate the model on the test data
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)

在此示例中，我们使用MNIST数据集来训练可以识别手写数字的神经网络。顺序模型是层的线性堆栈，每个层都连接到上一层。我们有两个密集的层，它们是完全连接的层，可将线性转换应用于输入数据。平坦层用于将输入图像从2D阵列转换为1D阵列。

结论

在本文中，我们讨论了数据科学的前5个Python库：Numpy，Scipy，Scikit-Learn，Pandas和Matplotlib。这些图书馆为数据分析，机器学习和可视化提供了广泛的工具和功能，并被世界各地的数据科学家和分析师广泛使用。

通过使用这些库，您可以节省时间和精力来开发复杂的算法和数据处理管道，并专注于分析的更重要方面，例如了解数据和从中了解数据的见解。无论您是使用小型数据集还是大型数据集，这些库都提供了必要的工具来帮助您获得工作