【導(dǎo)讀】Python在解決數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)和挑戰(zhàn)方面處于領(lǐng)先地位。而一些方便易用的庫(kù)則幫助了開(kāi)發(fā)人員高效開(kāi)發(fā)。在這里我們整理了20個(gè)在深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析中最常用、最好用的Python庫(kù)，供大家一起學(xué)習(xí)。

作者｜ ActiveWizards

編譯｜專知

整理｜Yingying，李大囧

核心庫(kù)與統(tǒng)計(jì)

NumPy

我們從科學(xué)應(yīng)用程序庫(kù)開(kāi)始說(shuō)起，NumPy是該領(lǐng)域的主要軟件包之一。 它旨在處理大型多維數(shù)組和矩陣，并且廣泛的高級(jí)數(shù)學(xué)函數(shù)和實(shí)現(xiàn)的方法集合，使得可以使用這些對(duì)象執(zhí)行各種操作。

在這一年中，NumPy有很多更新。 除了錯(cuò)誤修復(fù)和兼容性問(wèn)題之外，關(guān)鍵更新還包括NumPy對(duì)象的打印格式。此外，某些函數(shù)現(xiàn)在可以處理Python中可用的任何編碼的文件。

SciPy

另一個(gè)科學(xué)計(jì)算核心庫(kù)是SciPy。它基于NumPy，并擴(kuò)展了其功能。 SciPy主數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)又是一個(gè)多維數(shù)組，由Numpy實(shí)現(xiàn)。該軟件包包含有助于解決線性代數(shù)，概率論，積分計(jì)算和更多任務(wù)的工具。

SciPy可以適配不同的操作系統(tǒng)。這一年，Scipy帶來(lái)了許多函數(shù)的更新，尤其是優(yōu)化器也更新了。此外，封裝了許多新的BLAS和LAPACK函數(shù)。

Pandas

Pandas提供了高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和各種分析工具。該軟件包的一大特色是能夠?qū)⑾喈?dāng)復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作轉(zhuǎn)換為一個(gè)或兩個(gè)命令。 Pandas包含許多用于分組，過(guò)濾和組合數(shù)據(jù)的內(nèi)置方法，以及時(shí)間序列功能。

Pandas在這一年的更新包括數(shù)百個(gè)新功能，bug修復(fù)和API的更改。

StatsModels

Statsmodels是一個(gè)統(tǒng)用于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的方法，例如統(tǒng)計(jì)模型估計(jì)，執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試等。在它的幫助下，您可以實(shí)現(xiàn)許多機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

這個(gè)庫(kù)在不停的更新。今年帶來(lái)了時(shí)間序列改進(jìn)和新的計(jì)數(shù)模型，即GeneralizedPoisson，零膨脹模型和NegativeBinomialP，以及新的多變量方法 - 因子分析，MANOVA和ANOVA中的重復(fù)測(cè)量。

可視化

Matplotlib

Matplotlib是一個(gè)用于創(chuàng)建二維圖表和圖形的低級(jí)庫(kù)。 借助它的幫助，您可以構(gòu)建各種圖表，從直方圖和散點(diǎn)圖到非笛卡爾坐標(biāo)圖。 此外，許多流行的繪圖庫(kù)被設(shè)計(jì)為與matplotlib一起使用。

顏色，尺寸，字體，圖例的樣式等都有變化。比如軸圖例的自動(dòng)對(duì)齊，和更友好的配色。

Seaborn

Seaborn本質(zhì)上是基于matplotlib庫(kù)的更高級(jí)別的API。 它包含有豐富的可視化圖庫(kù)，包括時(shí)間序列，聯(lián)合圖和小提琴圖（展示數(shù)據(jù)密度分布）等復(fù)雜類型。

seaborn更新主要包括bug修復(fù)。 此外，F(xiàn)acetGrid或PairGrid與增強(qiáng)的交互式matplotlib后端之間的兼容性有所改進(jìn)，為可視化添加了參數(shù)和選項(xiàng)。

Plotly

Plotly是一個(gè)流行的庫(kù)，可以讓您輕松地構(gòu)建復(fù)雜的圖形。 該軟件包適用于交互式Web應(yīng)用程序。 其可視化效果包括輪廓圖形，三元圖和3D圖表。

今年該庫(kù)的更新包括對(duì)“多鏈接視圖”以及動(dòng)畫(huà)和串?dāng)_集成的支持。

Bokeh

Bokeh庫(kù)使用JavaScript小部件在瀏覽器中創(chuàng)建交互式和可伸縮的可視化。 該庫(kù)提供了多種圖形，樣式及鏈接圖形式的交互能力，定義回調(diào)以及更多有用的功能。

Bokeh可以提供改進(jìn)的交互式功能，例如分類刻度標(biāo)簽的旋轉(zhuǎn)，以及小縮放工具和自定義工具提示字段增強(qiáng)功能。

Pydot

Pydot是Graphviz的一個(gè)接口，用純Python編寫(xiě)。 在它的幫助下，可以顯示圖形的結(jié)構(gòu)，這在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于決策樹(shù)的算法時(shí)會(huì)經(jīng)常用到。

機(jī)器學(xué)習(xí)

Scikit-learn

這個(gè)基于NumPy和SciPy的Python模塊是處理數(shù)據(jù)的最佳庫(kù)之一。它為許多標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)提供算法，例如聚類，回歸，分類，降維和模型選擇。

今年這個(gè)庫(kù)的更新包括:修改交叉驗(yàn)證，提供了使用多個(gè)指標(biāo)的功能；最近鄰和邏輯回歸等幾種訓(xùn)練方法有一些小的改進(jìn)。

XGBoost / LightGBM / CatBoost

Boosting是最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，其在于構(gòu)建基本模型的集合，即決策樹(shù)。因此，有專門(mén)的庫(kù)設(shè)計(jì)用于快速方便地實(shí)現(xiàn)該方法。XGBoost，LightGBM和CatBoost值得特別關(guān)注。這些庫(kù)提供高度優(yōu)化，可擴(kuò)展和快速的梯度增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)，這使得它們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)家和Kaggle競(jìng)賽中非常受歡迎。

Eli5

通常，機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果并不完全清楚，而eli5庫(kù)有助與解決問(wèn)題。它是一個(gè)可視化調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型的包，并逐步跟蹤算法的工作過(guò)程。它可與scikit-learn，XGBoost，LightGBM，lightning和sklearn-crfsuite庫(kù)兼容。

深度學(xué)習(xí)

TensorFlow

TensorFlow是一個(gè)流行的深度和機(jī)器學(xué)習(xí)框架，由Google Brain開(kāi)發(fā)。它提供了使用具有多個(gè)數(shù)據(jù)集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。最受歡迎的TensorFlow應(yīng)用包括對(duì)象識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別等。

這個(gè)庫(kù)在新版本中很快，引入了新功能和新功能。最新的修復(fù)包括潛在的安全漏洞和改進(jìn)的TensorFlow和GPU集成，例如您可以在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上的多個(gè)GPU上運(yùn)行Estimator模型。

PyTorch

PyTorch是一個(gè)大型框架，允許使用GPU加速執(zhí)行張量計(jì)算，創(chuàng)建動(dòng)態(tài)計(jì)算圖并自動(dòng)計(jì)算梯度。在此之上，PyTorch提供了豐富的API，用于解決與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的應(yīng)用。

該庫(kù)基于Torch，這是一個(gè)用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)庫(kù)，在Lua中有一個(gè)包裝器。 Python API于2017年推出，從那時(shí)起，該框架越來(lái)越受歡迎并吸引了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

Keras

Keras是一個(gè)用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)庫(kù)，運(yùn)行在TensorFlow，Theano之上?，F(xiàn)在它也可以使用CNTK和MxNet作為后端。它簡(jiǎn)化了許多特定任務(wù)，并大大減少了單調(diào)代碼的數(shù)量。但是，它可能不適合某些復(fù)雜的事情。

該庫(kù)在性能，可用性，文檔和API都有一定改進(jìn)。一些新功能是Conv3DTranspose層，新的MobileNet應(yīng)用程序和自我規(guī)范化網(wǎng)絡(luò)。

分布式深度學(xué)習(xí)

Dist-keras / elephas / spark-deep-learning

使用像Apache Spark這樣的分布式計(jì)算系統(tǒng)可以更輕松地處理如此大量的數(shù)據(jù)，這再次擴(kuò)展了深度學(xué)習(xí)的可能性。因此，dist-keras，elephas和spark-deep-learning正在迅速發(fā)展。這些軟件包可以在Apache Spark的幫助下直接基于Keras庫(kù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 Spark-deep-learning還提供了使用Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建管道的工具。

自然語(yǔ)言處理

NLTK

NLTK是一組庫(kù)，是自然語(yǔ)言處理的完整平臺(tái)。 在NLTK的幫助下，您可以通過(guò)各種方式處理和分析文本，標(biāo)記文本，提取信息等。NLTK還用于原型設(shè)計(jì)和構(gòu)建研究系統(tǒng)。

這個(gè)庫(kù)的附魔包括API和兼容性的微小變化以及CoreNLP的新界面。

SpaCy

SpaCy是一個(gè)自然語(yǔ)言處理庫(kù)，包含優(yōu)秀的demo，API文檔和演示應(yīng)用程序。該庫(kù)是用Cython語(yǔ)言編寫(xiě)的，它是Python的C擴(kuò)展。它支持近30種語(yǔ)言，提供簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)集成，并保證了穩(wěn)健性和高準(zhǔn)確性。 SpaCy的另一個(gè)重要特性它是為整個(gè)文檔處理而設(shè)計(jì)的，而不會(huì)將文檔分成短語(yǔ)。

Gensim

Gensim是一個(gè)用于強(qiáng)大語(yǔ)義分析，主題建模和向量空間建模的Python庫(kù)，基于Numpy和Scipy構(gòu)建。它提供了流行的NLP算法的實(shí)現(xiàn)，例如word2vec。

數(shù)據(jù)抓取

Scrapy

Scrapy是一個(gè)用于創(chuàng)建掃描網(wǎng)站頁(yè)面和收集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的爬蟲(chóng)庫(kù)。此外，Scrapy可以從API中提取數(shù)據(jù)。由于其可擴(kuò)展性和可移植性，該庫(kù)恰好非常方便。

結(jié)論
與去年相比，一些新的庫(kù)越來(lái)越受歡迎，而那些已成為數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)經(jīng)典庫(kù)正在不斷改進(jìn)。

表格中列出了這些庫(kù)的github活動(dòng)的詳細(xì)統(tǒng)計(jì)信息。

編輯：hfy