眾所周知，Python是一種編程語言，可讓您快速工作并更有效地集成系統。而且Python是一種通用語言，這意味著您可以構建各種應用程序，從使用Django或Flask進行 Web開發，?到使用諸如Scipy，Scikit-Learn，Tensorflow等強大庫的數據科學。那么向數據科學家和機器學習工程師的Python庫有哪些？下面將要介紹的是關于9個面向數據科學家和機器學習工程師的Python庫的信息。

　　1.熊貓

Pandas是功能強大的Python數據分析工具包，它提供了高性能，易于使用的庫，靈活且富有表現力的數據結構，旨在使使用“關系”或“標簽”數據既簡單又直觀。它的主要目的是成為一個高層構建塊，以諸如Python之類的靈活語言進行實際的實際數據分析。

　　這是熊貓的一些主要特征：

· 在所有數據結構中，以NaN的形式輕松處理丟失的數據。

· 可以輕松地從數據框中插入和刪除列。

· 直觀的合并和聯接數據集。

· 能夠讀取SQL數據庫。

· 靈活地重塑和旋轉數據集。

· 輕松將Python和Numpy數據結構中的數據轉換為DataFrame類型的對象一定要檢查一下！

　　2. Matplotlib

Matplotlib是一個Python繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平臺的交互式環境生成圖形。

Matplotlib可以在各種地方，python腳本，IPython shell，Web應用程序服務器，jupyter筆記本和各種圖形用戶界面工具包中使用。

為了進行簡單繪圖，pyplot模塊提供了類似于MATLAB的界面，尤其是與IPython結合使用時。對于高級用戶，您可以通過面向對象的界面或MATLAB用戶熟悉的一組功能來完全控制線型，字體屬性，軸屬性等。

　　3.脾氣暴躁

Numpy被認為是Python中最受歡迎的科學計算庫之一。它提供：

· 一個強大的N維數組對象。

· 易于使用。實際上，它使復雜的數學實現非常簡單。流行，廣泛使用，因此在開源方面做出了很多貢獻。

除了其科學用途外，它還可以用作通用數據的高效多維容器。這使它可以快速集成各種數據庫。

同樣，Numpy提供了一個界面，可用于將圖像，聲波和其他二進制原始流表示為N維實數數組。

　　4. Scipy

Scipy是用于數學，科學和工程的開源軟件。它包括統計，優化，積分，線性代數，信號和圖像處理等模塊。

Scipy依賴于Numpy，它提供了便捷的N維數組操作。

關于scipy的好處是，它有據可查，請查看官方網站和github存儲庫。

　　5. Scikit學習

Scikit-learn是一個免費的軟件機器學習庫。它是構建在Scipy之上的Python模塊。該項目最初由David Cournapeau于2007年啟動，當時是Google Summer of Code項目，此后許多志愿者做出了貢獻。

Scikit-learn是根據軟件工程思想創建的。它的核心API設計圍繞易用，強大和靈活而展開。這種健壯性使其非常適合在任何機器學習項目中使用，尤其是對于Python初學者而言。它主要提供：

· 用于數據挖掘，機器學習和數據分析的簡單有效的工具。

· 每個人都可以訪問并且可以重用。

· 開源，可根據BSD許可在商業上使用。

　　6. Theano

Theano是一個Python庫，可讓您有效地定義，優化和評估涉及多維數組的數學表達式。它是關鍵的基礎深度學習庫。以下是Theano的一些功能：

· 速度和穩定性優化。

· 透明使用GPU。

· 與Numpy緊密集成。

· 動態C代碼生成。

　　7. PyTorch

PyTorch是一個開放源代碼的機器學習框架，可加快從研究原型到生產部署的過程。

它是一個Python軟件包，提供兩個高級功能：

· 使用GPU加速的Tensor計算。

· 在基于磁帶的自動畢業系統上構建的深度神經網絡。

　　8. Tensorflow

TensorFlow是用于使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。圖節點表示數學運算，而邊表示多維數據數組，這些數組 在它們之間流動，稱為張量。這種靈活的體系結構使您可以將計算部署到一個或多個CPU或GPU（分布式）。

Tensorflow的最可靠功能是：

· 可以輕松地可視化(使用Tensorboard)圖的每個部分，而在Numpy 或Scikit-Learn中則不可以使用。

· 可在CPU和GPU上輕松訓練以進行分布式計算。

· 它是由Google開發的，因此在機器/深度學習工程師中非常受歡迎。

TensorFlow現在擁有TensorFlow.js，這是一個JavaScript庫，用于在瀏覽器和Node.js上訓練和部署模型。它還具有TensorFlow Lite，這是一個輕量級的庫，用于在移動和嵌入式設備上部署模型。

　　9.凱拉斯

Keras是用Python編寫的高級神經網絡API，能夠在Tensorflow，CNTK或Theano之上運行。它的開發目標是能夠進行深度神經網絡的快速實驗，并能夠以最小的延遲將其付諸實踐。

　　Keras的主要功能包括：

· 它是用戶友好的，對于深度學習初學者來說非常好。實際上，它提供了針對常見用例進行了優化的簡單且一致的界面。

· 模塊化且可組合。

· 您可以編寫自定義構造塊來表達新的研究思路，例如創建新層，損失函數和開發最新模型。

以上即是關于9個面向數據科學家和機器學習工程師的Python庫的全部內容，想了解更多關于機器學習的信息，請繼續關注中培偉業。