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本篇內容主要講解“常用的Python數據科學庫有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“常用的Python數據科學庫有哪些”吧!
1、Pandas
Pandas可能是Python中最常用的庫之一。它具備靈活性、敏捷性等特點，其一系列功能使其成為Python中最受歡迎的庫之一。Pandas庫提供了數據整理、整理和分析這些數據科學最基本的需求。該庫是能夠讀取、操作、聚合和可視化數據并將所有內容轉換為易于理解的格式的全部內容。
可以連接CSV、TSV甚至SQL數據庫，并使用Pandas創建數據框，數據框相對于統計軟件表甚至Excel電子表格是相對對稱的。
2、NumPy
顧名思義，NumPy被廣泛用作數組處理庫。由于它可以管理多維數組對象，因此它被用作多維數據評估的容器。
NumPy庫由一系列的元素組成，每個元素都是相同的數據類型，一個正整數的元組理想地分隔了這些數據類型。維度稱為軸，而軸的數量稱為等級。NumPy中的數組被歸類為ndarray。
如果我們要執行各種統計計算或處理不同的數學運算，NumPy將是首選。
3、Scikit-Learn
機器學習是數據科學家生活中不可或缺的一部分，尤其是因為幾乎所有形式的自動化似乎都從機器學習的效率中獲得了基礎。
4、Matplotlib
可視化可以占據了數據的關鍵位置，它幫助我們創建2D圖形并將繪圖用到應用程序中，所有這些都使用Matplotlib庫。數據可視化可以有不同的形式，包括直方圖、散點圖、條形圖、面積圖，甚至餅圖。
每個繪圖選項都有其獨特的相關性，從而將數據可視化的整體理念提升了一個檔次。
5、Seaborn
Seaborn是Python中的另一個數據可視化庫。那么問題來了，Seaborn與Matplotlib有何不同?盡管這兩個軟件包都作為數據可視化軟件包，但實際區別在于您可以使用這兩個庫執行的可視化類型。
對于初學者，使用Matplotlib，我們只能創建基本圖，包括條形、線條、區域、散點圖等。但是，使用Seaborn，可視化水平提高了一個檔次，因為您可以用更少的資源創建各種復雜的可視化圖形。
到此，相信大家對“常用的Python數據科學庫有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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