Python 目前是最热门的编程语言之一，它可以做任何事情，从建立、管理和自动化网站到分析和处理数据。许多数据分析师、数据工程师和数据科学家都选择Python为分析数据的工具。Python的名字也已经成为数据科学的代名词，它被广泛用于管理和从快速增长的数据形式中获得结果。
Python 的库
Python 是一种通用的编程语言，它能够以其简单易用的语法、大量特定用途的库和大量分析驱动的功能来满足人们的需求。
大多数 Python 库对于执行详细的分析、可视化、数值计算甚至机器学习都很方便。由于数据科学是关于数据分析和科学计算的，Python 在数据分析领域成为了一霸。一些最好的数据科学库包括：
Pandas
NumPy
Scikit-Learn
Matplotlib
Seaborn
1. Pandas
Pandas 可能是 Python 中最常用的库之一。它具备灵活性、敏捷性等特点，其一系列功能使其成为 Python 中最受欢迎的库之一。
Pandas 库提供了数据整理、整理和分析这些数据科学最基本的需求。该库是能够读取、操作、聚合和可视化数据并将所有内容转换为易于理解的格式的全部内容。
您可以连接 CSV、TSV 甚至 SQL 数据库，并使用 Pandas 创建数据框。数据框相对于统计软件表甚至 Excel 电子表格是相对对称的。
简而言之，以下是包含 Pandas 功能的一些内容：
在数据框中索引、操作、重命名、排序和合并数据源
我们可以轻松地从数据框中添加、更新或删除列
分配丢失的文件，处理丢失的数据或 NAN
使用直方图和箱线图绘制数据框信息
Pandas 库构成了 Python 数据科学的基础。
2.NumPy
顾名思义，NumPy 被广泛用作数组处理库。由于它可以管理多维数组对象，因此它被用作多维数据评估的容器。
NumPy库由一系列的元素组成，每个元素都是相同的数据类型，一个正整数的元组理想地分隔了这些数据类型。维度称为轴，而轴的数量称为等级。NumPy 中的数组被归类为ndarray。
如果我们要执行各种统计计算或处理不同的数学运算，NumPy 将是首选。
NumPy 是是最重要库之一的原因很简单：
执行基本的数组操作，如加、减、切片、展平、索引和重塑数组
将数组用于高级过程，包括堆叠、拆分和广播
使用线性代数和日期时间运算
使用 NumPy 的函数锻炼 Python 的统计功能，所有这些都使用一个库
3. Scikit-Learn
机器学习是数据科学家生活中不可或缺的一部分，尤其是因为几乎所有形式的自动化似乎都从机器学习的效率中获得了基础。
Scikit-Learn 实际上是 Python 的本地机器学习库，它为数据科学家提供以下算法：
支持向量机
随机森林
K-means 聚类
光谱聚类
均值偏移
交叉验证
SciKit-Learn 是一个完全不同的库，因为它的功能与 Python 的其他库完全不同。
这是我们可以使用此 Scikit-Learn 执行的操作
分类
聚类
回归
降维
数据预处理
4. Matplotlib
可视化可以占据了数据的关键位置，它帮助我们创建2D 图形并将绘图用到应用程序中，所有这些都使用 Matplotlib 库。数据可视化可以有不同的形式，包括直方图、散点图、条形图、面积图，甚至饼图。
每个绘图选项都有其独特的相关性，从而将数据可视化的整体理念提升了一个档次。
5. Seaborn
Seaborn 是 Python 中的另一个数据可视化库。那么问题来了，Seaborn 与 Matplotlib 有何不同？尽管这两个软件包都作为数据可视化软件包，但实际区别在于您可以使用这两个库执行的可视化类型。
对于初学者，使用 Matplotlib，我们只能创建基本图，包括条形、线条、区域、散点图等。但是，使用 Seaborn，可视化水平提高了一个档次，因为您可以用更少的资源创建各种复杂的可视化图形。
Seaborn 如何帮助您？
确定各种变量之间的关系以建立相关性
使用分类变量计算聚合统计数据
绘制线性回归模型以开发因变量及其关系
绘制多图网格以导出高级抽象
巧妙地使用 Python 库
Python 的开源特性和包驱动的效率在帮助数据科学家使用他们的数据执行各种功能方面大有帮助。从导入和分析到可视化和机器学习，总有适合的库。
以上就是本次分享的全部内容，想学习更多Python技巧，欢迎持续关注六星源课堂！
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