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• NumPy
  NumPy是構建科學計算的最基礎的包。它提供了對 n 維數組和矩陣的操作的強力支持。該庫還提供了 NumPy 數組類型的數學運算向量化，可以提升性能，從而加快執行速度。

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• SciPy
  SciPy 是一個工程和科學軟件庫， 包含線性代數、優化、集成和統計的模塊。SciPy 庫的主要功能建立在 NumPy 的基礎之上，它通過其特定的子模塊提供高效的數值例程操作。

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• Pandas
  Pandas是一個 Python 包，旨在通過「標記(labeled)」和「關系(relational)」數據進行工作，簡單直觀。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它設計用于快速簡單的數據操作、聚合和可視化。

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• Seaborn
  Seaborn 主要關注統計模型的可視化。這種可視化包括熱度圖(heat map)，可以總結數據但也描繪總體分布。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，不過這個庫獨立于 Matplotlib，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔(D3.js)的風格呈現。

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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器學習)而設計。其中最突出的一個是 scikit-learn。該軟件包構建于 SciPy 之上，并大量使用其數學操作，是使用 Python 進行機器學習的實際上的行業標準。

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• Theano
  Theano 是一個 Python 包，它定義了與 NumPy 類似的多維數組，以及數學運算和表達式。該庫是經過編譯的，使其在所有架構上能夠高效運行。這個庫最初由蒙特利爾大學機器學習組開發，主要是為了滿足機器學習的需求。

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• Keras
  Keras是一個使用高層接口構建神經網絡的開源庫，它是用 Python 編寫的。它簡單易懂，具有高級可擴展性。Keras 極其容易上手，而且可以進行快速的原型設計，足以用于嚴肅的建模。

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• Gensim
  Gensim是一個用于 Python 的開源庫，實現了用于向量空間建模和主題建模的工具。

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• Scrapy
  Scrapy 是用于從網絡檢索結構化數據的爬蟲程序的庫。它現在已經發展成了一個完整的框架，可以從 API 收集數據，也可以用作通用的爬蟲，因此可以用來開發和擴展大型爬蟲。

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總結

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

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