数据科学流行的Python库有哪些

小编给大家分享一下数据科学流行的Python库有哪些，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

01 Python标准库

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Python标准库提供了丰富的功能，包括文本/二进制数据处理、数学运算、函数式编程、文件/目录访问、数据持久化、数据压缩/归档、加密、操作系统服务、并发编程、进程间通信、网络协议、JSON  /XML/其他Internet数据格式、多媒体、国际化、GUI、调试、分析等。下面列出了一部分Python标准库模块。

• collections：建立在列表、元组、字典和集合基础上的加强版数据结构。

• csv：处理用逗号分隔值的文件。

• datetime, time：日期和时间操作。

• decimal：定点或浮点运算，包括货币计算。

• doctest：通过验证测试或嵌入在docstring中的预期结果进行简单的单元测试。

• json：处理用于Web服务和NoSQL文档数据库的JSON(JavaScript Object Notation)数据。

• math：常见的数学常量和运算。

• os：与操作系统进行交互。

• queue：一种先进先出的数据结构。

• random：伪随机数操作。

• re：用于模式匹配的正则表达式。

• sqlite3：SQLite关系数据库访问。

• statistics：数理统计函数，如均值、中值、众数和方差等。

• string：字符串操作。

• sys：—命令行参数处理，如标准输入流、输出流和错误流。

• timeit：性能分析。

Python拥有一个庞大且仍在快速增长的开源社区，社区中的开发者来自许多不同的领域。该社区中有大量的开源库是Python受欢迎的最重要的原因之一。

许多任务只需要几行Python代码就可以完成，这会令人感到很神奇。下面列出了一些流行的数据科学库。

02 科学计算与统计

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1. 鸿蒙官方战略合作共建——HarmonyOS技术社区

2. NumPy(Numerical  Python)：Python没有内置的数组数据结构。它提供的列表类型虽然使用起来更方便，但是处理速度较慢。NumPy提供了高性能的ndarray数据结构来表示列表和矩阵，同时还提供了处理这些数据结构的操作。详细教程请戳??高能!8段代码演示Numpy数据运算的神操作

   <李>

   SciPy(科学,Python): SciPy基于Numpy开发,增加了用于科学处理的程序,例如积分,微分方程,额外的矩阵处理等.scipy.org负责管理SciPy和Numpy。详细教程请戳吗? ?3段极简代码带你入门Python科学计算库SciPy

   <李>

   StatsModels:为统计模型评估,统计测试和统计数据研究提供支持。

03数据处理与分析

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熊猫:一个非常流行的数据处理库.pandas充分利用了NumPy的ndarray类型,它的两个关键数据结构是系列(一维)和DataFrame(二维)。详细教程请戳? ?熊猫最详细教程来了!

04可视化

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