Python 目前是最熱門的編程語言之一，它可以做任何事情，從建立、管理和自動化網站到分析和處理數據。許多數據分析師、數據工程師和數據科學家都選擇Python為分析數據的工具。Python的名字也已經成為數據科學的代名詞，它被廣泛用於管理和從快速增長的數據形式中獲得結果。
Python 的庫
Python 是一種通用的編程語言，它能夠以其簡單易用的語法、大量特定用途的庫和大量分析驅動的功能來滿足人們的需求。
大多數 Python 庫對於執行詳細的分析、可視化、數值計算甚至機器學習都很方便。由於數據科學是關於數據分析和科學計算的，Python 在數據分析領域成為了一霸。一些最好的數據科學庫包括：
-
Pandas
-
NumPy
-
Scikit-Learn
-
Matplotlib
-
Seaborn
Pandas 庫提供了數據整理、整理和分析這些數據科學最基本的需求。該庫是能夠讀取、操作、聚合和可視化數據並將所有內容轉換為易於理解的格式的全部內容。
您可以連接 CSV、TSV 甚至 SQL 數據庫，並使用 Pandas 創建數據框。數據框相對於統計軟件表甚至 Excel 電子表格是相對對稱的。
簡而言之，以下是包含 Pandas 功能的一些內容：
-
在數據框中索引、操作、重命名、排序和合並數據源
-
分配丟失的文件，處理丟失的數據或 NAN
-
使用直方圖和箱線圖繪製數據框信息
Pandas 庫構成了 Python 數據科學的基礎。
2.NumPy
顧名思義，NumPy 被廣泛用作數組處理庫。由於它可以管理多維數組對象，因此它被用作多維數據評估的容器。
NumPy庫由一系列的元素組成，每個元素都是相同的數據類型，一個正整數的元組理想地分隔了這些數據類型。維度稱為軸，而軸的數量稱為等級。NumPy 中的數組被歸類為ndarray。
如果我們要執行各種統計計算或處理不同的數學運算，NumPy 將是首選。
NumPy 是是最重要庫之一的原因很簡單：
-
執行基本的數組操作，如加、減、切片、展平、索引和重塑數組
-
將數組用於高級過程，包括堆疊、拆分和廣播
-
使用線性代數和日期時間運算
-
使用 NumPy 的函數鍛鍊 Python 的統計功能，所有這些都使用一個庫
3. Scikit-Learn
機器學習是數據科學家生活中不可或缺的一部分，尤其是因為幾乎所有形式的自動化似乎都從機器學習的效率中獲得了基礎。
Scikit-Learn 實際上是 Python 的本地機器學習庫，它為數據科學家提供以下算法：
-
支持向量機
-
隨機森林
-
K-means 聚類
-
光譜聚類
-
均值偏移
-
交叉驗證
SciKit-Learn 是一個完全不同的庫，因為它的功能與 Python 的其他庫完全不同。
這是我們可以使用此 Scikit-Learn 執行的操作
-
分類
-
聚類
-
迴歸
-
降維
-
數據預處理
4. Matplotlib
可視化可以佔據了數據的關鍵位置，它幫助我們創建2D 圖形並將繪圖用到應用程序中，所有這些都使用 Matplotlib 庫。數據可視化可以有不同的形式，包括直方圖、散點圖、條形圖、面積圖，甚至餅圖。
每個繪圖選項都有其獨特的相關性，從而將數據可視化的整體理念提升了一個檔次。
5. Seaborn
Seaborn 是 Python 中的另一個數據可視化庫。那麼問題來了，Seaborn 與 Matplotlib 有何不同？儘管這兩個軟件包都作為數據可視化軟件包，但實際區別在於您可以使用這兩個庫執行的可視化類型。
對於初學者，使用 Matplotlib，我們只能創建基本圖，包括條形、線條、區域、散點圖等。但是，使用 Seaborn，可視化水平提高了一個檔次，因為您可以用更少的資源創建各種複雜的可視化圖形。
Seaborn 如何幫助您？
-
確定各種變量之間的關係以建立相關性
-
使用分類變量計算聚合統計數據
-
繪製線性迴歸模型以開發因變量及其關係
-
繪製多圖網格以導出高級抽象
巧妙地使用 Python 庫
Python 的開源特性和包驅動的效率在幫助數據科學家使用他們的數據執行各種功能方面大有幫助。從導入和分析到可視化和機器學習，總有適合的庫。