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• NumPy
  NumPy是構(gòu)建科學(xué)計(jì)算的最基礎(chǔ)的包。它提供了對 n 維數(shù)組和矩陣的操作的強(qiáng)力支持。該庫還提供了 NumPy 數(shù)組類型的數(shù)學(xué)運(yùn)算向量化，可以提升性能，從而加快執(zhí)行速度。

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• SciPy
  SciPy 是一個工程和科學(xué)軟件庫， 包含線性代數(shù)、優(yōu)化、集成和統(tǒng)計(jì)的模塊。SciPy 庫的主要功能建立在 NumPy 的基礎(chǔ)之上，它通過其特定的子模塊提供高效的數(shù)值例程操作。

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• Pandas
  Pandas是一個 Python 包，旨在通過「標(biāo)記(labeled)」和「關(guān)系(relational)」數(shù)據(jù)進(jìn)行工作，簡單直觀。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它設(shè)計(jì)用于快速簡單的數(shù)據(jù)操作、聚合和可視化。

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• Seaborn
  Seaborn 主要關(guān)注統(tǒng)計(jì)模型的可視化。這種可視化包括熱度圖(heat map)，可以總結(jié)數(shù)據(jù)但也描繪總體分布。Seaborn 基于 Matplotlib，并高度依賴于它。

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• Bokeh
  Bokeh是一個很好的可視化庫，其目的是交互式可視化，不過這個庫獨(dú)立于 Matplotlib，它通過現(xiàn)代瀏覽器以數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔(D3.js)的風(fēng)格呈現(xiàn)。

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• Scikits
  Scikits 是 SciPy Stack 的附加軟件包，專為特定功能(如圖像處理和輔助機(jī)器學(xué)習(xí))而設(shè)計(jì)。其中最突出的一個是 scikit-learn。該軟件包構(gòu)建于 SciPy 之上，并大量使用其數(shù)學(xué)操作，是使用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際上的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

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• Theano
  Theano 是一個 Python 包，它定義了與 NumPy 類似的多維數(shù)組，以及數(shù)學(xué)運(yùn)算和表達(dá)式。該庫是經(jīng)過編譯的，使其在所有架構(gòu)上能夠高效運(yùn)行。這個庫最初由蒙特利爾大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)組開發(fā)，主要是為了滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的需求。

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• Keras
  Keras是一個使用高層接口構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開源庫，它是用 Python 編寫的。它簡單易懂，具有高級可擴(kuò)展性。Keras 極其容易上手，而且可以進(jìn)行快速的原型設(shè)計(jì)，足以用于嚴(yán)肅的建模。

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• Gensim
  Gensim是一個用于 Python 的開源庫，實(shí)現(xiàn)了用于向量空間建模和主題建模的工具。

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• Scrapy
  Scrapy 是用于從網(wǎng)絡(luò)檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爬蟲程序的庫。它現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展成了一個完整的框架，可以從 API 收集數(shù)據(jù)，也可以用作通用的爬蟲，因此可以用來開發(fā)和擴(kuò)展大型爬蟲。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的2018年10大流行Python库的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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