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原标题:2017,最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些?

雷锋网按:本文作者为 ActiveWizards 的数据顾问 Igor Bobriakov,雷锋网林立宏与 Raey Raey Li 编译。

Igor Bobriakov

近年来,Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此,我根据近来的使用体验,在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。

由于这些库都开源了,我们从Github上引入了提交数,贡献者数和其他指标,这可以作为库流行程度的参考指标。

核心库

1. NumPy (提交数: 15980, 贡献者数: 522)

当开始处理Python中的科学任务,Python的SciPy Stack肯定可以提供帮助,它是专门为Python中科学计算而设计的软件集合(不要混淆SciPy库,它是SciPy Stack的一部分,和SciPy Stack的社区)这样我们开始来看一下吧。然而,SciPy Stack相当庞大,其中有十几个库,我们把焦点放在核心包上(特别是最重要的)。

关于建立科学计算栈,最基本的包是Numpy(全称为Numerical Python)。它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化,可以改善性能,从而加快执行速度。

2. SciPy (提交数: 17213, 贡献者数: 489)

SciPy是一个工程和科学软件库。雷锋网再次提醒,你需要理解SciPy Stack和SciPy库之间的区别。

SciPy包含线性代数,优化,集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上,从而它的数组大量的使用了NumPy的。它通过其特定子模块提供有效的数值例程,并作为数字积分、优化和其他例程。SciPy的所有子模块中的功能都有详细的说明 ——又是一个SciPy非常有帮助的点。

3. Pandas (提交数: 15089, 贡献者数:762)

Pandas是一个Python包,旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作,简单直观。Pandas是数据整理的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作,聚合和可视化。

库中有两个主要的数据结构:

  • “系列”(Series),一维

  • “数据帧”(Data Frames),二维

例如,当您要从这两种类型的结构中接收到一个新的Dataframe时,通过传递一个Series,您将收到一个单独的行到DataFrame的DF:

这里稍微列出了你可以用Pandas做的事情:

  • 轻松删除并添加数据帧(DataFrame)中的列

  • 将数据结构转换为数据帧(DataFrame)对象

  • 处理丢失的数据,表示为NaN

  • 功能强大的分组

Google趋势记录

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可视化

4.Matplotlib (提交数: 21754, 贡献者数: 588)

又一个SciPy Stack核心软件包以及 Python库,Matplotlib为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制。它是一个顶尖的软件(在NumPy,SciPy和Pandas的帮助下),它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。

然而,这个库是低层级的,这意味着你需要编写更多的代码才能达到高级的可视化效果,而且通常会比使用更多的高级工具付出更多的努力,但总体上这些努力是值得的。

只要付出一点你就可以做任何可视化:

  • 线图

  • 散点图

  • 条形图和直方图

  • 饼状图;

  • 茎图

  • 轮廓图

  • 场图

  • 频谱图

还有使用Matplotlib创建标签,网格,图例和许多其他格式化实体的功能。基本上,一切都是可定制的。

该库由不同的平台支持,并使用不同的GUI套件来描述所得到的可视化。不同的IDE(如IPython)都支持Matplotlib的功能。

还有一些额外的库可以使可视化变得更加容易。

5. Seaborn (提交数: 1699, 贡献者数: 71)

Seaborn主要关注统计模型的可视化;这种可视化包括热图,这些热图(heat map)总结数据但仍描绘整体分布。Seaborn基于Matplotlib,并高度依赖于此。

6. Bokeh (提交数: 15724, 贡献者数: 223)

另一个很不错的可视化库是Bokeh,它针对交互式可视化。与以前的库相比,它独立于Matplotlib。正如我们提到的,Bokeh的主要焦点是交互性,它通过现代浏览器以数据驱动文档(d3.js)的风格呈现。

7. Plotly (提交数: 2486, 贡献者数: 33)

最后,关于Plotly的话。它是一个基于Web用于构建可视化的工具箱,提供API给一些编程语言(Python在内)。在plot.ly网站上有一些强大的、上手即用的图形。为了使用Plotly,你将需要设置API密钥。图形将在服务器端处理,并发布到互联网,但有一种方法可以避免。

Google趋势记录

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机器学习

8. SciKit-Learn (提交数:21793, 贡献者数:842)

Scikits是Scikits Stack额外的软件包,专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。对于机器学习辅助,scikit-learn是所有软件包里最突出的一个。它建立在SciPy之上,并大量利用它的数学运算。

scikit-learn给常见的机器学习算法公开了一个简洁、一致的接口,可简单地将机器学习带入生产系统中。该库中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效,是使用Python进行机器学习的实际行业标准。

深度学习—— Keras / TensorFlow /Theano

在深度学习方面,Python中最着名和最便的库之一是Keras,它可以在TensorFlow或Theano框架上运行。让我们来看一下它们的一些细节。

9.Theano. (提交数:25870, 贡献者数:300)

首先让我们谈谈Theano。

Theano是一个Python软件包,它定义了与NumPy类似的多维数组,以及数学运算和表达式。此库是被编译的,可实现在所有架构上的高效运行。最初由蒙特利尔大学机器学习组开发,它主要用于满足机器学习的需求。

值得注意的是,Theano紧密结合了NumPy在低层次上的运算 。另外,该库还优化了GPU和CPU的使用,使数据密集型的计算平台性能更佳。

效率和稳定性微调保证了即使在数值很小的情况下,仍有更精确的结果,例如,即使只给出x的最小值,log(1 + x)仍能计算出合理的结果。

10. TensorFlow. (提交数: 16785,贡献者数: 795)

TensorFlow来自Google的开发人员,它是数据流图计算的开源库,为机器学习不断打磨。它旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求,并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者。然而,TensorFlow并不限制于谷歌的科学应用范围 – 它可以通用于多种多样的现实应用中。

TensorFlow的关键特征是它的多层节点系统,可以在大型数据集上快速训练神经网络。这为谷歌的语音识别和图像对象识别提供了支持。

11. Keras. (提交数: 3519,贡献者数: 428)

最后我们来看看Keras。它是一个用Python编写的开源的库,用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂,具有高级可扩展性。Keras使用Theano或TensorFlow作为后端,但微软现在正努力整合CNTK(微软的认知工具包)作为新的后端。

设计中的简约方法旨在通过建立紧凑型系统进行快速、简便的实验。

Keras真的容易上手,并在持续完善它的快速原型能力。它完全用Python编写,可被高度模块化和扩展。尽管它以易上手、简单和以高层次为导向,但是Keras足够有深度并且足够强大,去支持复杂的模型。

谷歌发展趋势历史

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自然语言处理

12. NLTK (提交数: 12449,贡献者数: 196)

这个库的名称“Natural Language Toolkit”,代表自然语言工具包,顾名思义,它用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务。 NLTK旨在促进NLP及相关领域(语言学,认知科学人工智能等)的教学和研究,目前受到重点关注。

NLTK的功能允许很多操作,例如文本标记,分类和标记,实体名称识别,建立语料库,可以显示语言内部和各句子间的依赖性、词根、语义推理等。所有的构建模块都可以为不同的任务构建复杂的研究系统,例如情绪分析,自动总结。

13. Gensim (提交数: 2878,贡献者数: 179)

它是一个用于Python的开源库,为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计的,所以不仅可以进行内存处理,还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。Gensim高效也易于使用。

Gensim旨在与原始和非结构化的数字文本一起使用。 它实现了诸如hierarchical Dirichlet processes(HDP),潜在语义分析(LSA)和潜在Dirichlet分配(LDA)之类的算法,以及tf-idf,随机预测,word2vec和document2vec,便于检查一组文档中有重复模式的文本 (通常称为语料库)。所有的算法均是无监督的,意味着不需要任何参数,唯一的输入只有语料库。

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数据挖掘,统计学

14. Scrapy (提交数: 6325,贡献者数: 243)

Scrapy库是用于从网络结构化检索数据(如联系人信息或URL),可以用来设计crawling程序(也称为蜘蛛bots)。

它是开源的,使用用Python编写的。最开始只是如它的名字暗示的一样,只用来做scraping,但是它现在已经在完整的框架中发展,能够从API采集数据并作为通用的crawlers了。

该库在界面设计中标榜着“不要重复自己” 它推荐用户们编写泛化得到、可被重复使用的通用代码,从而构建和扩展大型的crawlers。

Scrapy的架构围绕着Spider class构建,这其中包含了crawler追从的一套指令。

15. Statsmodels (提交数: 8960,贡献者数: 119)

你可能从名字就猜出大概了,statsmodels使用户能够通过使用各种统计模型的估算方法进行数据挖掘,并执行统计判断和分析。

许多有用的特征是可被描述的,并通过使用线性回归模型,广义线性模型,离散选择模型,鲁棒线性模型,时间序列分析模型,各种估计方法得出统计结果。

这个库还提供了广泛的标定功能,专门用于大数据统计中的性能优化工作。

总结

许多数据科学家和工程师认为这些库是顶级的,并值得关注,或者需要或多或少了解它们。 以下是每个库在Github上的详细统计资料:

当然,这不是完全详尽的列表,还有许多其他的库和框架也是值得关注。一个很好的例子是SciKit的不同软件包各自专注一个特定的领域,如SciKit-Image是用于处理图像的。

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来源:嘉兴在线—嘉兴日报    作者:摄影 记者 冯玉坤    编辑:李源    责任编辑:胡金波
 
 
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