Python有許多吸引力，如效率，代碼可讀性和速度，使其成為數據科學愛好者的選編程語言。Python通常是希望升級其應用程序功能的數據科學家和機器學習專家的選。
由于其廣泛的用途，Python擁有大量的庫，使數據科學家可以更輕松地完成復雜的任務，而無需很多編寫代碼的麻煩。以下是數據科學的前3個Python庫。
使用這些庫將Python轉化為一個科學的數據分析和建模工具。

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1.NumPy

NumPy（Numerical Python的縮寫）是配備有用資源的頂級庫之一，可幫助數據科學家將Python轉變為強大的科學分析和建模工具。流行的開源庫可以在BSD許可下使用。它是用于在科學計算中執行任務的基礎Python庫。NumPy是一個更大的基于Python的開源工具生態系統的一部分，稱為SciPy。

他的庫為Python提供了大量的數據結構，可以毫不費力地執行多維數組和矩陣計算。除了用于求解線性代數方程和其他數學計算外，NumPy還可用作不同類型通用數據的通用多維容器。

此外，它與其他編程語言（如C / C ++和Fortran）完美集成。NumPy庫的多功能性使其能夠輕松快速地與各種數據庫和工具結合使用。

2.Pandas

Pandas是另一個很棒的庫，可以增強你的數據科學Python技能。與NumPy一樣，它屬于SciPy開源軟件系列，可在BSD免費軟件許可下使用。

Pandas提供多功能和強大的工具，用于整理數據結構和執行大量數據分析。該庫適用于不完整，非結構化和無序的實際數據，并附帶用于整形，聚合，分析和可視化數據集的工具。

此庫中有三種類型的數據結構：

• Series：單維，均勻陣列
• DataFrame：具有異構類型列的二維
• Panel：三維，大小可變陣列

例如，讓我們看看Panda Python庫(縮寫為pd)可用于執行一些描述性統計計算。

讓我們從導入庫開始。

import pandas pd


讓我們創建一個系列詞典。

d 'Name':pd.Series'Alfrick''Michael''Wendy''Paul''Dusan''George''Andreas'
 'Irene''Sagar''Simon''James''Rose'
 'Years of Experience':pd.Series
 'Programming Language':pd.Series'Python''JavaScript''PHP''C++''Java''Scala''React''Ruby''Angular''PHP''Python''JavaScript'

分享名稱：3個用于數據科學的頂級Python庫-創新互聯
文章位置：http://vcdvsql.cn/article44/ishee.html

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