20个数据科学专业人员的Python图书馆[2025 Edition]

Python在数据科学中的主导地位是不可否认的，其多功能图书馆的推动力。本文探讨了20个基本的Python图书馆，用于数据科学专业人员和爱好者，涵盖数据操纵，可视化和机器学习。

目录

• Python在数据科学中的知名度
• numpy：数值计算
• 熊猫：数据操纵和分析
• matplotlib：静态，动画和交互式可视化
• 海洋：统计数据可视化
• Scikit-Learn：机器学习算法
• TensorFlow：深度学习框架
• Pytorch：深度学习框架
• KERAS：高级神经网络API
• Scipy：科学计算工具
• StatsModels：统计建模和推理
• 情节：交互式数据可视化
• Beautifulsoup：网络刮擦和HTML解析
• NLTK：自然语言处理
• Spacy：高级自然语言处理
• XGBoost：梯度提升
• LightGBM：梯度提升框架
• CATBOOST：使用分类功能处理的梯度提升
• OPENCV：计算机视觉库
• dask：并行和分布式计算
• NetworkX：网络分析
• PORRARS：高性能数据帧库
• 结论
• 常见问题

Python在数据科学中的知名度

Python的简单语法，广泛的图书馆和大型社区使其成为数据科学家的首选。它的库为数据科学工作流的每个阶段提供了专门的工具。

numpy：数值计算

Numpy是许多科学Python库的基础。它为数值计算提供有效的n维数组和数学函数。

• 关键功能： n维数组，广播，数学功能，与其他库集成。
• 优点：效率，便利性，内存优化，互操作性。
• 缺点：学习曲线，缺乏高级抽象，错误处理。
• 应用：科学计算，数据处理，图像处理，财务。

熊猫：数据操纵和分析

PANDA提供了强大的数据结构（系列和数据框架），用于数据操作和分析。

• 关键特征：数据结构，数据处理，索引，集成，操作。
• 优点：易用性，多功能性，有效的数据操纵，文件格式支持。
• 缺点：具有大数据的性能，内存使用情况，用于大型数据操作的复杂语法。
• 应用：数据分析，时间序列分析，财务分析，机器学习。

matplotlib：数据可视化

Matplotlib是一个多功能库，用于创建静态，动画和交互式可视化。

• 关键特征： 2D绘图，交互式和静态图，自定义，多个输出格式。
• 优点：多功能性，可定制性，集成，广泛采用。
• 缺点：初学者的复杂性，冗长，有限的美学吸引力。
• 应用：数据可视化，探索性数据分析，科学研究。

海洋：统计数据可视化

Seaborn建立在Matplotlib的基础上，创建统计信息和视觉吸引力的图。

• 关键特征：高级API，内置主题，与熊猫的集成，统计可视化。
• 优点：易用性，增强的美学，与熊猫的整合，统计见解。
• 缺点：对matplotlib的依赖性，有限的交互性。
• 应用：探索性数据分析，统计分析，功能工程。

Scikit-Learn：机器学习

Scikit-Learn为各种机器学习任务提供了一套全面的工具。

• 关键特征：广泛的ML算法，数据预处理，模型评估，管道创建。
• 优点：易用性，综合文档，广泛的适用性。
• 缺点：有限的深度学习支持，可伸缩性限制。
• 应用：预测分析，分类，回归，聚类。

TensorFlow：深度学习

TensorFlow是一个强大的库，用于构建和部署深度学习模型。

• 关键特征：计算图，可伸缩性，KERAS集成，广泛的生态系统。
• 优点：灵活性，可伸缩性，可视化，预训练的模型。
• 缺点：陡峭的学习曲线，详细语法，调试挑战。
• 应用：深度学习，推荐系统，时间序列预测。

Pytorch：深度学习

Pytorch是另一个以动态计算图而闻名的流行深度学习框架。

• 关键特征：动态计算图，张量计算，自动克拉德模块，广泛的神经网络API。
• 优点：易用性，动态计算图，GPU加速度，广泛的生态系统。
• 缺点：陡峭的学习曲线，缺少内置生产工具。
• 应用：深度学习研究，计算机视觉，自然语言处理。

KERAS：高级神经网络API

Keras提供了一个用于建立和培训神经网络的用户友好界面。

• 关键功能：用户友好的API，模块化，可扩展性，后端不可知论。
• 优点：易用性，快速原型制作，综合文档。
• 缺点：有限的灵活性，对后端的依赖。
• 应用：图像处理，自然语言处理，时间序列分析。

Scipy：科学计算

Scipy具有高级科学计算功能，扩展了Numpy。

• 关键特征：优化，集成，线性代数，统计，信号处理。
• 优点：全面功能，性能，开源。
• 缺点：陡峭的学习曲线，依赖于Numpy。
• 应用：优化问题，数值集成，信号处理。

StatsModels：统计建模

StatsModels着重于统计建模和推理。

• 关键特征：统计模型，统计检验，描述性统计，深度统计推断。
• 优点：全面的统计分析，易用性，专注于推理。
• 缺点：机器学习功能有限，大型数据集的性能。
• 应用：经济和财务分析，医疗保健，社会科学。

情节：交互式可视化

情节创建交互式和可共享的可视化。

• 关键特征：交互式可视化，各种图表，仪表板，跨语言支持。
• 优点：互动性，广泛的可视化，跨语言支持。
• 缺点：性能，学习曲线。
• 应用：数据分析，仪表板，科学研究。

BeautifulSoup：网络刮擦

BeautifulSoup解析HTML和XML文档，用于网络刮擦。

• 关键特征： HTML和XML解析，树导航，容错。
• 优点：易于使用，灵活解析，与其他库集成。
• 缺点：绩效限制，仅限于解析。
• 应用程序： Web数据提取，数据清洁。

NLTK：自然语言处理

NLTK是用于自然语言处理任务的综合库。

• 关键特征：文本处理，语料库访问，机器学习，解析。
• 优点：全面的工具包，易用性，丰富的资源。
• 缺点：性能问题，在某些用例中过时。
• 应用：文本预处理，文本分析，语言建模。

Spacy：高级自然语言处理

Spacy是一个强大的库，可用于高级NLP任务，强调速度和效率。

• 关键特征： NLP管道，预测的模型，速度和效率，与机器学习的集成。
• 优点：速度和效率，预训练的模型，易于集成。
• 缺点：高内存使用情况，自定义令牌化的灵活性有限。
• 应用程序：命名实体识别，文本分类，依赖解析。

XGBoost：梯度提升

XGBoost是一个高性能梯度提升库。

• 关键特征：梯度提升框架，正则化，自定义目标功能。
• 优点：高性能，可伸缩性，正则化。
• 缺点：复杂性，记忆消耗。
• 申请：金融，医疗保健，电子商务。

LightGBM：梯度提升框架

LightGBM是另一个以速度闻名的有效梯度提升框架。

• 关键特征：梯度提升，叶子的生长，基于直方图的学习。
• 优点：速度和效率，准确性，可扩展性。
• 缺点：过度拟合，记忆消耗的风险。
• 应用：分类，回归，排名。

CATBOOST：使用分类功能处理的梯度提升

Catboost在处理分类功能方面表现出色。

• 关键特征：梯度提升，内置处理分类功能，快速训练。
• 优点：当地处理分类功能，高性能，快速训练。
• 缺点：记忆消耗，某些用例的培训时间更长。
• 申请：金融，电子商务，医疗保健。

OPENCV：计算机视觉

OpenCV是用于计算机视觉任务的综合库。

• 关键特征：图像处理，对象检测，机器学习集成，视频分析。
• 优点：广泛的功能，跨平台兼容性，高性能。
• 缺点：陡峭的学习曲线，有限的深度学习能力。
• 应用：图像处理，对象检测，运动分析。

dask：并行和分布式计算

DASK可以为大数据集启用并行和分布式计算。

• 关键特征：并行性，可伸缩性，灵活的API，懒惰评估。
• 优点：可伸缩性，熟悉的API，处理大于内存数据。
• 缺点：较陡峭的学习曲线，小型工作量的开销。
• 应用：大数据分析，机器学习，ETL管道。

NetworkX：网络分析

NetworkX是用于创建，操纵和分析网络（图）的库。

• 关键特征：图形创建，图形算法，可视化。
• 优点：多功能性，丰富的算法支持，Python集成。
• 缺点：可伸缩性问题，可视化有限。
• 应用：社交网络分析，生物网络，运输。

PORRARS：高性能数据帧库

Polars是使用Rust for高性能建造的快速数据框架库。

• 关键特征：高性能数据框架操作，柱状数据存储，并行处理。
• 优点：速度，懒惰执行，可伸缩性。
• 缺点：学习曲线，特征差距，社区和生态系统。
• 应用：大数据分析，ETL管道，机器学习预处理。

结论

这20个库为数据科学任务提供了全面的工具包。选择正确的库取决于特定的项目要求。

常见问题

Q1。我应该先学习哪个图书馆？从Numpy和Pandas开始，然后是Matplotlib/Seaborn，最后是Scikit-Learn。

Q2。 Dask比Pandas快吗？对于超过内存容量的大型数据集的DASK速度更快；熊猫对较小的数据集更好。

Q3。 Seaborn vs. Matplotlib？ Matplotlib提供细粒度的控制； Seaborn简化了统计绘图。

Q4。最受欢迎的情节库？ Matplotlib是最受欢迎和最基本的绘图库。

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