有哪些Python數據科學軟件包

本篇內容介紹了“有哪些Python數據科學軟件包”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

№1：Gleam

您聽說過Plotly，聽說過Matplotlib，也許還聽過Seaborn，但您可能沒有聽說過Gleam。  Gleam是用于創建帶有頁面，面板和按鈕的交互式可視化效果的出色工具。  這些交互式Web可視化也完全與Web集成在一起，這意味著您可以將它們放入從網站到端點的任何內容中!  Gleam使用wtforms進行交互，并且可以使用任何范圍的不同可視化工具來實際顯示數據。

如果您想要一個很酷的交互式窗格，基本上可以使用任何圖形庫，那么Gleam是適合您的模塊!

№2：Table

好吧，我知道你在想什么，

"為什么不只使用Pandas?"

這當然是一個可行的論點。 Table包使該清單成為Pandas的輕巧替代品。  與使用Pandas.py相比，使用Table.py讀取海量數據集要容易得多，這實際上是使其成為該列表的唯一原因。  總的來說，我會說在某些情況下這可能是工作的包，但在大多數情況下，我只會堅持

import pandas as pd

№3：Shogun

> (src = https://www.shogun-toolbox.org/)

Shogun是用C ++編寫的機器學習庫，它也恰好具有Python端口。  Shogun的一大優點是，它可以在多種不同的編程語言中使用，并且在這方面相對統一。  如果您要使用Python學習Shogun，則可以利用該知識并將其應用于它支持的任何其他語言，這真是太神奇了!

Shogun擁有廣泛的前沿機器學習算法，這無疑是任何科學家都可以欣賞的。 當然，它也是開源的，并且根據GNU通用許可發布，這總是一個加分!

№4：OpenCV

OpenCV是另一個很棒的機器學習程序包，實際上是最初由Intel開發的。  盡管有專有的根源，但是OpenCV是開源的，并根據FreeBSD許可許可證發布。 OpenCV真正很棒的一件事是它專注于實時計算機視覺。  與Shogun一樣，OpenCV最初是用C ++編寫的，但是具有Python和其他語言的接口。

№5：Mlpy

> (src = http://mlpy.sourceforge.net/)

Mlpy為有監督和無監督學習提供了廣泛的最新機器學習方法。 與同行不同的是，它旨在為數據科學提供一種多合一的方法。  盡管此時它有點過時，但無疑是Pythonic機器學習引起的巨大包裝爆炸的一個很好的起步器。 盡管年代久遠，但我認為仍然值得一試。  這是由于其易用性，有趣的算法以及包容性。

Mlpy試圖創建一種在重現性，調制和效率之間取得平衡的包裝。  我認為此軟件包之所以成功，是因為盡管許多對口產品的更新頻率更高，當然也包括行業標準，但許多此類想法似乎在翻譯中卻以一種或另一種方式丟失了。  這是有道理的，因為這些都是由大量開發人員用C編寫的龐大程序包，但是，我想說這可能是使用它們的不利方面。

“有哪些Python數據科學軟件包”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！