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​Python 已成为当今使用最广泛的编程语言之一,尤其是在数据科学领域。

Python 是一种高性能的语言,易于学习和调试,并且具有广泛的库支持。这些库都有自己独特的功能,一些专注于数据挖掘,一些专注于数据可视化和神经网络。在解决数据科学任务和挑战时,数据爱好者、分析师、工程师和科学家正在利用 Python 的强大功能,来进行统计分析和建立预测模型。

在本文中,我将讨论用于数据科学和机器学习的最有用的十大 Python 库。

一、Pandas

Pandas 的名称源自 “ panel data ”,这是一个计量经济学术语,用于表示多维结构化数据集和 “ Python 数据分析”。众所周知,清理和转换数据在数据分析中非常重要,Pandas 提供了丰富的数据结构和功能,使数据处理变得快速、轻松、富有表现力。

Pandas 允许您从不同的文件格式(例如 CSV,JSON,SQL 和 Microsoft Excel)导入数据。它基于两个主要数据结构:“Series”(一维)和 “DataFrame”(二维)。数据框与统计软件(例如 Excel 和 SPSS)中的表非常相似。Pandas 允许执行各种数据操作,例如处理和填补缺失的数据,建立索引,从数据框中添加和删除列,合并,重塑,选择等……

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二、NumPy

NumPy(Numerical Python)是Python 中最常用的数组处理程序包之一,用于科学计算和执行高级数组操作。它是许多库的基础,例如机器学习的 SciPy 和 scikit-learn。NumPy 有助于对数组及其向量化进行数学运算,这可以提高性能和执行时间。

本文标签: 十大信息学常见生物科学