為了方便學(xué)習(xí)，本文列出的20個Python庫將按領(lǐng)域進行分類，有些你可能并不熟悉，但是真的能提高你的模型算法實現(xiàn)效率，多一點嘗試，多一些努力！

核心庫和統(tǒng)計數(shù)據(jù)

1. NumPy (Commits: 17911, Contributors: 641)

官網(wǎng)：http://www.numpy.org/

NumPy 是科學(xué)應(yīng)用程序庫的主要軟件包之一，用于處理大型多維數(shù)組和矩陣，它大量的高級數(shù)學(xué)函數(shù)集合和實現(xiàn)方法使得這些對象執(zhí)行操作成為可能。

2. SciPy (Commits: 19150, Contributors: 608)

官網(wǎng)：https://scipy.org/scipylib/

科學(xué)計算的另一個核心庫是 SciPy。它基于 NumPy，其功能也因此得到了擴展。SciPy 主數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)又是一個多維數(shù)組，由 Numpy 實現(xiàn)。這個軟件包包含了幫助解決線性代數(shù)、概率論、積分計算和許多其他任務(wù)的工具。此外，SciPy 還封裝了許多新的 BLAS 和 LAPACK 函數(shù)。

3. Pandas (Commits: 17144, Contributors: 1165)

官網(wǎng)：https://pandas.pydata.org/

Pandas 是一個 Python 庫，提供高級的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和各種各樣的分析工具。這個軟件包的主要特點是能夠?qū)⑾喈攺?fù)雜的數(shù)據(jù)操作轉(zhuǎn)換為一兩個命令。Pandas包含許多用于分組、過濾和組合數(shù)據(jù)的內(nèi)置方法，以及時間序列功能。

4. StatsModels (Commits: 10067, Contributors: 153)

官網(wǎng)：http://www.statsmodels.org/devel/

Statsmodels 是一個 Python 模塊，它為統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析提供了許多機會，例如統(tǒng)計模型估計、執(zhí)行統(tǒng)計測試等。在它的幫助下，你可以實現(xiàn)許多機器學(xué)習(xí)方法并探索不同的繪圖可能性。

Python 庫不斷發(fā)展，不斷豐富新的機遇。因此，今年出現(xiàn)了時間序列的改進和新的計數(shù)模型，即 GeneralizedPoisson、零膨脹模型（zero inflated models）和 NegativeBinomialP，以及新的多元方法：因子分析、多元方差分析以及方差分析中的重復(fù)測量。

可視化

5. Matplotlib (Commits: 25747, Contributors: 725)

官網(wǎng)：https://matplotlib.org/index.html

Matplotlib 是一個用于創(chuàng)建二維圖和圖形的底層庫。藉由它的幫助，你可以構(gòu)建各種不同的圖標，從直方圖和散點圖到費笛卡爾坐標圖。此外，有許多流行的繪圖庫被設(shè)計為與matplotlib結(jié)合使用。

6. Seaborn (Commits: 2044, Contributors: 83)

官網(wǎng)：https://seaborn.pydata.org/

Seaborn 本質(zhì)上是一個基于 matplotlib 庫的高級 API。它包含更適合處理圖表的默認設(shè)置。此外，還有豐富的可視化庫，包括一些復(fù)雜類型，如時間序列、聯(lián)合分布圖（jointplots）和小提琴圖（violin diagrams）。

7. Plotly (Commits: 2906, Contributors: 48)

官網(wǎng)：https://plot.ly/python/

Plotly 是一個流行的庫，它可以讓你輕松構(gòu)建復(fù)雜的圖形。該軟件包適用于交互式 Web 應(yīng)用程，可實現(xiàn)輪廓圖、三元圖和三維圖等視覺效果。

8. Bokeh (Commits: 16983, Contributors: 294)

官網(wǎng)：https://bokeh.pydata.org/en/latest/

Bokeh 庫使用 JavaScript 小部件在瀏覽器中創(chuàng)建交互式和可縮放的可視化。該庫提供了多種圖表集合，樣式可能性（styling possibilities），鏈接圖、添加小部件和定義回調(diào)等形式的交互能力，以及許多更有用的特性。

9. Pydot (Commits: 169, Contributors: 12)

官網(wǎng)：https://pypi.org/project/pydot/

Pydot 是一個用于生成復(fù)雜的定向圖和無向圖的庫。它是用純 Python 編寫的Graphviz 接口。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)和基于決策樹的算法時經(jīng)常用到。

機器學(xué)習(xí)

10. Scikit-learn (Commits: 22753, Contributors: 1084)

官網(wǎng)：http://scikit-learn.org/stable/

這個基于 NumPy 和 SciPy 的 Python 模塊是處理數(shù)據(jù)的最佳庫之一。它為許多標準的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)提供算法，如聚類、回歸、分類、降維和模型選擇。

利用 Data Science School 提高你的技能

Data Science School：http://datascience-school.com/

11. XGBoost / LightGBM / CatBoost (Commits: 3277 / 1083 / 1509, Contributors: 280 / 79 / 61)

官網(wǎng)：

http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/

http://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Python-Intro.html

https://github.com/catboost/catboost

梯度增強算法是最流行的機器學(xué)習(xí)算法之一，它是建立一個不斷改進的基本模型，即決策樹。因此，為了快速、方便地實現(xiàn)這個方法而設(shè)計了專門庫。就是說，我們認為 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 值得特別關(guān)注。它們都是解決常見問題的競爭者，并且使用方式幾乎相同。這些庫提供了高度優(yōu)化的、可擴展的、快速的梯度增強實現(xiàn)，這使得它們在數(shù)據(jù)科學(xué)家和 Kaggle 競爭對手中非常流行，因為在這些算法的幫助下贏得了許多比賽。

12. Eli5 (Commits: 922, Contributors: 6)

官網(wǎng)：https://eli5.readthedocs.io/en/latest/

通常情況下，機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測的結(jié)果并不完全清楚，這正是 Eli5 幫助應(yīng)對的挑戰(zhàn)。它是一個用于可視化和調(diào)試機器學(xué)習(xí)模型并逐步跟蹤算法工作的軟件包，為 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、lightning 和 sklearn-crfsuite 庫提供支持，并為每個庫執(zhí)行不同的任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)

13. TensorFlow (Commits: 33339, Contributors: 1469)

官網(wǎng)：https://www.tensorflow.org/

TensorFlow 是一個流行的深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)框架，由 Google Brain 開發(fā)。它提供了使用具有多個數(shù)據(jù)集的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。在最流行的 TensorFlow應(yīng)用中有目標識別、語音識別等。在常規(guī)的 TensorFlow 上也有不同的 leyer-helper，如 tflearn、tf-slim、skflow 等。

14. PyTorch (Commits: 11306, Contributors: 635)

官網(wǎng)：https://pytorch.org/

PyTorch 是一個大型框架，它允許使用 GPU 加速執(zhí)行張量計算，創(chuàng)建動態(tài)計算圖并自動計算梯度。在此之上，PyTorch 為解決與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的應(yīng)用程序提供了豐富的 API。該庫基于 Torch，是用 C 實現(xiàn)的開源深度學(xué)習(xí)庫。

15. Keras (Commits: 4539, Contributors: 671)

官網(wǎng)：https://keras.io/

Keras 是一個用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級庫，運行在 TensorFlow、Theano 之上，現(xiàn)在由于新版本的發(fā)布，還可以使用 CNTK 和 MxNet 作為后端。它簡化了許多特定的任務(wù)，并且大大減少了單調(diào)代碼的數(shù)量。然而，它可能不適合某些復(fù)雜的任務(wù)。

分布式深度學(xué)習(xí)

16. Dist-keras / elephas / spark-deep-learning (Commits: 1125 / 170 / 67, Contributors: 5 / 13 / 11)

官網(wǎng)：

http://joerihermans.com/work/distributed-keras/

https://pypi.org/project/elephas/

https://databricks.github.io/spark-deep-learning/site/index.html

隨著越來越多的用例需要花費大量的精力和時間，深度學(xué)習(xí)問題變得越來越重要。然而，使用像 Apache Spark 這樣的分布式計算系統(tǒng)，處理如此多的數(shù)據(jù)要容易得多，這再次擴展了深入學(xué)習(xí)的可能性。因此，dist-keras、elephas 和 spark-deep-learning 都在迅速流行和發(fā)展，而且很難挑出一個庫，因為它們都是為解決共同的任務(wù)而設(shè)計的。這些包允許你在 Apache Spark 的幫助下直接訓(xùn)練基于 Keras 庫的神經(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。

自然語言處理

17. NLTK (Commits: 13041, Contributors: 236)

官網(wǎng)：https://www.nltk.org/

NLTK 是一組庫，一個用于自然語言處理的完整平臺。在 NLTK 的幫助下，你可以以各種方式處理和分析文本，對文本進行標記和標記，提取信息等。NLTK 也用于原型設(shè)計和建立研究系統(tǒng)。

18. SpaCy (Commits: 8623, Contributors: 215)

官網(wǎng)：https://spacy.io/

SpaCy 是一個具有優(yōu)秀示例、API 文檔和演示應(yīng)用程序的自然語言處理庫。這個庫是用 Cython 語言編寫的，Cython 是 Python 的 C 擴展。它支持近 30 種語言，提供了簡單的深度學(xué)習(xí)集成，保證了健壯性和高準確率。SpaCy 的另一個重要特性是專為整個文檔處理設(shè)計的體系結(jié)構(gòu)，無須將文檔分解成短語。

19. Gensim (Commits: 3603, Contributors: 273)

官網(wǎng)：https://radimrehurek.com/gensim/

Gensim 是一個用于健壯語義分析、主題建模和向量空間建模的 Python 庫，構(gòu)建在Numpy和Scipy之上。它提供了流行的NLP算法的實現(xiàn)，如 word2vec。盡管 gensim 有自己的 models.wrappers.fasttext實現(xiàn)，但 fasttext 庫也可以用來高效學(xué)習(xí)詞語表示。

數(shù)據(jù)采集

20. Scrapy (Commits: 6625, Contributors: 281)

官網(wǎng)：https://scrapy.org/

Scrapy 是一個用來創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲，掃描網(wǎng)頁和收集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的庫。此外，Scrapy 可以從 API 中提取數(shù)據(jù)。由于該庫的可擴展性和可移植性，使得它用起來非常方便。

結(jié)論

本文上述所列就是我們在 2018 年為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中豐富的 Python 庫集合。與上一年相比，一些新的現(xiàn)代庫越來越受歡迎，而那些已經(jīng)成為經(jīng)典的數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的庫也在不斷改進。

下表顯示了 GitHub 活動的詳細統(tǒng)計數(shù)據(jù)：

編輯：hfy