盘点5个常用的Python数据科学库！

　　Python是目前{BANNED}最佳热门的编程语言之一，它可以做的事情有很多，许多数据分析师、数据工程师和数据科学家都会优先选择Python作为分析数据的工具，Python也已经成为数据科学的代名词，那你知道Python中常用的数据科学库都有哪些吗?请看下文：

　　1、Pandas

　　Pandas可能是Python中{BANNED}最佳常用的库之一。它具备灵活性、敏捷性等特点，其一系列功能使其成为Python中{BANNED}最佳受欢迎的库之一。Pandas库提供了数据整理、整理和分析这些数据科学{BANNED}最佳基本的需求。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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。