近年來，Python 在數(shù)據(jù)科學行業(yè)扮演著越來越重要的角色。因此，我根據(jù)近來的使用體驗，在本文中列出了對數(shù)據(jù)科學家、工程師們最有用的那些庫。

由于這些庫都開源了，我們從Github上引入了提交數(shù)，貢獻者數(shù)和其他指標，這可以作為庫流行程度的參考指標。

核心庫

1. NumPy (提交數(shù): 15980, 貢獻者數(shù): 522)

當開始處理Python中的科學任務，Python的SciPy Stack肯定可以提供幫助，它是專門為Python中科學計算而設計的軟件集合（不要混淆SciPy庫，它是SciPy Stack的一部分，和SciPy Stack的社區(qū)）這樣我們開始來看一下吧。然而，SciPy Stack相當龐大，其中有十幾個庫，我們把焦點放在核心包上（特別是最重要的）。

關于建立科學計算棧，最基本的包是Numpy（全稱為Numerical Python）。它為Python中的n維數(shù)組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數(shù)組類型的數(shù)學運算向量化，可以改善性能，從而加快執(zhí)行速度。

2. SciPy (提交數(shù): 17213, 貢獻者數(shù): 489)

SciPy是一個工程和科學軟件庫。雷鋒網(wǎng)再次提醒，你需要理解SciPy Stack和SciPy庫之間的區(qū)別。

SciPy包含線性代數(shù)，優(yōu)化，集成和統(tǒng)計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，從而它的數(shù)組大量的使用了NumPy的。它通過其特定子模塊提供有效的數(shù)值例程，并作為數(shù)字積分、優(yōu)化和其他例程。SciPy的所有子模塊中的功能都有詳細的說明 ——又是一個SciPy非常有幫助的點。

3. Pandas (提交數(shù): 15089, 貢獻者數(shù)：762)

Pandas是一個Python包，旨在通過“標記”和“關系”數(shù)據(jù)進行工作，簡單直觀。Pandas是數(shù)據(jù)整理的完美工具。它設計用于快速簡單的數(shù)據(jù)操作，聚合和可視化。

庫中有兩個主要的數(shù)據(jù)結構：

• “系列”（Series），一維

  

• “數(shù)據(jù)幀”（Data Frames），二維

  

例如，當您要從這兩種類型的結構中接收到一個新的Dataframe時，通過傳遞一個Series，您將收到一個單獨的行到DataFrame的DF：

 這里稍微列出了你可以用Pandas做的事情：

• 輕松刪除并添加數(shù)據(jù)幀（DataFrame）中的列

• 將數(shù)據(jù)結構轉換為數(shù)據(jù)幀（DataFrame）對象

• 處理丟失的數(shù)據(jù)，表示為NaN

• 功能強大的分組

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可視化

4.Matplotlib (提交數(shù): 21754, 貢獻者數(shù): 588) 

又一個SciPy Stack核心軟件包以及 Python庫，Matplotlib為輕松生成簡單而強大的可視化而量身定制。它是一個頂尖的軟件（在NumPy，SciPy和Pandas的幫助下），它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。

然而，這個庫是低層級的，這意味著你需要編寫更多的代碼才能達到高級的可視化效果，而且通常會比使用更多的高級工具付出更多的努力，但總體上這些努力是值得的。

只要付出一點你就可以做任何可視化：

• 線圖

• 散點圖

• 條形圖和直方圖

• 餅狀圖;

• 莖圖

• 輪廓圖

• 場圖

• 頻譜圖

還有使用Matplotlib創(chuàng)建標簽，網(wǎng)格，圖例和許多其他格式化實體的功能。基本上，一切都是可定制的。

該庫由不同的平臺支持，并使用不同的GUI套件來描述所得到的可視化。不同的IDE（如IPython）都支持Matplotlib的功能。

還有一些額外的庫可以使可視化變得更加容易。

5. Seaborn (提交數(shù): 1699, 貢獻者數(shù): 71)

Seaborn主要關注統(tǒng)計模型的可視化；這種可視化包括熱圖，這些熱圖（heat map）總結數(shù)據(jù)但仍描繪整體分布。Seaborn基于Matplotlib，并高度依賴于此。

 6. Bokeh (提交數(shù): 15724, 貢獻者數(shù): 223)

另一個很不錯的可視化庫是Bokeh，它針對交互式可視化。與以前的庫相比，它獨立于Matplotlib。正如我們提到的，Bokeh的主要焦點是交互性，它通過現(xiàn)代瀏覽器以數(shù)據(jù)驅動文檔（d3.js）的風格呈現(xiàn)。

7. Plotly (提交數(shù): 2486, 貢獻者數(shù): 33)

最后，關于Plotly的話。它是一個基于Web用于構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言（Python在內）。在plot.ly網(wǎng)站上有一些強大的、上手即用的圖形。為了使用Plotly，你將需要設置API密鑰。圖形將在服務器端處理，并發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)，但有一種方法可以避免。

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機器學習

8. SciKit-Learn (提交數(shù)：21793, 貢獻者數(shù)：842)

Scikits是Scikits Stack額外的軟件包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。對于機器學習輔助，scikit-learn是所有軟件包里最突出的一個。它建立在SciPy之上，并大量利用它的數(shù)學運算。

scikit-learn給常見的機器學習算法公開了一個簡潔、一致的接口，可簡單地將機器學習帶入生產系統(tǒng)中。該庫中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用并且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業(yè)標準。

深度學習—— Keras / TensorFlow / Theano

在深度學習方面，Python中最著名和最便的庫之一是Keras，它可以在TensorFlow或Theano框架上運行。讓我們來看一下它們的一些細節(jié)。 

9.Theano. (提交數(shù)：25870, 貢獻者數(shù)：300) 

首先讓我們談談Theano。

Theano是一個Python軟件包，它定義了與NumPy類似的多維數(shù)組，以及數(shù)學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現(xiàn)在所有架構上的高效運行。最初由蒙特利爾大學機器學習組開發(fā)，它主要用于滿足機器學習的需求。

值得注意的是，Theano緊密結合了NumPy在低層次上的運算 。另外，該庫還優(yōu)化了GPU和CPU的使用，使數(shù)據(jù)密集型的計算平臺性能更佳。

效率和穩(wěn)定性微調保證了即使在數(shù)值很小的情況下，仍有更精確的結果，例如，即使只給出x的最小值，log（1 + x）仍能計算出合理的結果。

10. TensorFlow. (提交數(shù): 16785,貢獻者數(shù): 795)

TensorFlow來自Google的開發(fā)人員，它是數(shù)據(jù)流圖計算的開源庫，為機器學習不斷打磨。它旨在滿足谷歌對訓練神經網(wǎng)絡的高需求，并且是基于神經網(wǎng)絡的機器學習系統(tǒng)DistBelief的繼任者。然而，TensorFlow并不限制于谷歌的科學應用范圍 – 它可以通用于多種多樣的現(xiàn)實應用中。 

TensorFlow的關鍵特征是它的多層節(jié)點系統(tǒng)，可以在大型數(shù)據(jù)集上快速訓練神經網(wǎng)絡。這為谷歌的語音識別和圖像對象識別提供了支持。

11. Keras. (提交數(shù): 3519,貢獻者數(shù): 428)

最后我們來看看Keras。它是一個用Python編寫的開源的庫，用于在高層的接口上構建神經網(wǎng)絡。它簡單易懂，具有高級可擴展性。Keras使用Theano或TensorFlow作為后端，但微軟現(xiàn)在正努力整合CNTK（微軟的認知工具包）作為新的后端。

設計中的簡約方法旨在通過建立緊湊型系統(tǒng)進行快速、簡便的實驗。

Keras真的容易上手，并在持續(xù)完善它的快速原型能力。它完全用Python編寫，可被高度模塊化和擴展。盡管它以易上手、簡單和以高層次為導向，但是Keras足夠有深度并且足夠強大，去支持復雜的模型。

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自然語言處理

12. NLTK (提交數(shù): 12449,貢獻者數(shù): 196)

這個庫的名稱“Natural Language Toolkit”，代表自然語言工具包，顧名思義，它用于符號學和統(tǒng)計學自然語言處理（NLP) 的常見任務。 NLTK旨在促進NLP及相關領域（語言學，認知科學人工智能等）的教學和研究，目前受到重點關注。

NLTK的功能允許很多操作，例如文本標記，分類和標記，實體名稱識別，建立語料庫，可以顯示語言內部和各句子間的依賴性、詞根、語義推理等。所有的構建模塊都可以為不同的任務構建復雜的研究系統(tǒng)，例如情緒分析，自動總結。

13. Gensim (提交數(shù): 2878,貢獻者數(shù): 179)

它是一個用于Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計的，所以不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數(shù)據(jù)結構和SciPy操作來獲得更高的效率。Gensim高效也易于使用。

Gensim旨在與原始和非結構化的數(shù)字文本一起使用。 它實現(xiàn)了諸如hierarchical Dirichlet processes（HDP），潛在語義分析（LSA）和潛在Dirichlet分配（LDA）之類的算法，以及tf-idf，隨機預測，word2vec和document2vec，便于檢查一組文檔中有重復模式的文本 （通常稱為語料庫）。所有的算法均是無監(jiān)督的，意味著不需要任何參數(shù)，唯一的輸入只有語料庫。 

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數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計學

14. Scrapy (提交數(shù): 6325,貢獻者數(shù): 243)

Scrapy庫是用于從網(wǎng)絡結構化檢索數(shù)據(jù)（如聯(lián)系人信息或URL）,可以用來設計crawling程序（也稱為蜘蛛bots）。

它是開源的，使用用Python編寫的。最開始只是如它的名字暗示的一樣，只用來做scraping，但是它現(xiàn)在已經在完整的框架中發(fā)展，能夠從API采集數(shù)據(jù)并作為通用的crawlers了。

該庫在界面設計中標榜著“不要重復自己”  它推薦用戶們編寫泛化得到、可被重復使用的通用代碼，從而構建和擴展大型的crawlers。

Scrapy的架構圍繞著Spider class構建，這其中包含了crawler追從的一套指令。

 15. Statsmodels (提交數(shù): 8960,貢獻者數(shù): 119) 

你可能從名字就猜出大概了，statsmodels使用戶能夠通過使用各種統(tǒng)計模型的估算方法進行數(shù)據(jù)挖掘，并執(zhí)行統(tǒng)計判斷和分析。

 許多有用的特征是可被描述的，并通過使用線性回歸模型，廣義線性模型，離散選擇模型，魯棒線性模型，時間序列分析模型，各種估計方法得出統(tǒng)計結果。

這個庫還提供了廣泛的標定功能，專門用于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計中的性能優(yōu)化工作。 

總結

許多數(shù)據(jù)科學家和工程師認為這些庫是頂級的，并值得關注，或者需要或多或少了解它們。 以下是每個庫在Github上的詳細統(tǒng)計資料：

當然，這不是完全詳盡的列表，還有許多其他的庫和框架也是值得關注。一個很好的例子是SciKit的不同軟件包各自專注一個特定的領域，如SciKit-Image是用于處理圖像的。

本文轉載自：雷鋒網(wǎng)