众所周知，Python是一种编程语言，可让您快速工作并更有效地集成系统。而且Python是一种通用语言，这意味着您可以构建各种应用程序，从使用Django或Flask进行 Web开发， 到使用诸如Scipy，Scikit-Learn，Tensorflow等强大库的数据科学。那么向数据科学家和机器学习工程师的Python库有哪些？下面将要介绍的是关于9个面向数据科学家和机器学习工程师的Python库的信息。
1.熊猫
Pandas是功能强大的Python数据分析工具包，它提供了高性能，易于使用的库，灵活且富有表现力的数据结构，旨在使使用“关系”或“标签”数据既简单又直观。它的主要目的是成为一个高层构建块，以诸如Python之类的灵活语言进行实际的实际数据分析。
这是熊猫的一些主要特征：
· 在所有数据结构中，以NaN的形式轻松处理丢失的数据。
· 可以轻松地从数据框中插入和删除列。
· 直观的合并和联接数据集。
· 能够读取SQL数据库。
· 灵活地重塑和旋转数据集。
· 轻松将Python和Numpy数据结构中的数据转换为DataFrame类型的对象一定要检查一下！
2. Matplotlib
Matplotlib是一个Python绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成图形。
Matplotlib可以在各种地方，python脚本，IPython shell，Web应用程序服务器，jupyter笔记本和各种图形用户界面工具包中使用。
为了进行简单绘图，pyplot模块提供了类似于MATLAB的界面，尤其是与IPython结合使用时。对于高级用户，您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组功能来完全控制线型，字体属性，轴属性等。
3.脾气暴躁
Numpy被认为是Python中最受欢迎的科学计算库之一。它提供：
· 一个强大的N维数组对象。
· 易于使用。实际上，它使复杂的数学实现非常简单。流行，广泛使用，因此在开源方面做出了很多贡献。
除了其科学用途外，它还可以用作通用数据的高效多维容器。这使它可以快速集成各种数据库。
同样，Numpy提供了一个界面，可用于将图像，声波和其他二进制原始流表示为N维实数数组。
4. Scipy
Scipy是用于数学，科学和工程的开源软件。它包括统计，优化，积分，线性代数，信号和图像处理等模块。
Scipy依赖于Numpy，它提供了便捷的N维数组操作。
关于scipy的好处是，它有据可查，请查看官方网站和github存储库。
5. Scikit学习
Scikit-learn是一个免费的软件机器学习库。它是构建在Scipy之上的Python模块。该项目最初由David Cournapeau于2007年启动，当时是Google Summer of Code项目，此后许多志愿者做出了贡献。
Scikit-learn是根据软件工程思想创建的。它的核心API设计围绕易用，强大和灵活而展开。这种健壮性使其非常适合在任何机器学习项目中使用，尤其是对于Python初学者而言。它主要提供：
· 用于数据挖掘，机器学习和数据分析的简单有效的工具。
· 每个人都可以访问并且可以重用。
· 开源，可根据BSD许可在商业上使用。
6. Theano
Theano是一个Python库，可让您有效地定义，优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它是关键的基础深度学习库。以下是Theano的一些功能：
· 速度和稳定性优化。
· 透明使用GPU。
· 与Numpy紧密集成。
· 动态C代码生成。
7. PyTorch
PyTorch是一个开放源代码的机器学习框架，可加快从研究原型到生产部署的过程。
它是一个Python软件包，提供两个高级功能：
· 使用GPU加速的Tensor计算。
· 在基于磁带的自动毕业系统上构建的深度神经网络。
8. Tensorflow
TensorFlow是用于使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图节点表示数学运算，而边表示多维数据数组，这些数组 在它们之间流动，称为张量。这种灵活的体系结构使您可以将计算部署到一个或多个CPU或GPU（分布式）。
Tensorflow的最可靠功能是：
· 可以轻松地可视化(使用Tensorboard)图的每个部分，而在Numpy 或Scikit-Learn中则不可以使用。
· 可在CPU和GPU上轻松训练以进行分布式计算。
· 它是由Google开发的，因此在机器/深度学习工程师中非常受欢迎。
TensorFlow现在拥有TensorFlow.js，这是一个JavaScript库，用于在浏览器和Node.js上训练和部署模型。它还具有TensorFlow Lite，这是一个轻量级的库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型。
9.凯拉斯
Keras是用Python编写的高级神经网络API，能够在Tensorflow，CNTK或Theano之上运行。它的开发目标是能够进行深度神经网络的快速实验，并能够以最小的延迟将其付诸实践。
Keras的主要功能包括：
· 它是用户友好的，对于深度学习初学者来说非常好。实际上，它提供了针对常见用例进行了优化的简单且一致的界面。
· 模块化且可组合。
· 您可以编写自定义构造块来表达新的研究思路，例如创建新层，损失函数和开发最新模型。
以上即是关于9个面向数据科学家和机器学习工程师的Python库的全部内容，想了解更多关于机器学习的信息，请继续关注。
