Python，作为一种语言，已经成为时代的需要。它可以完成从构建、管理和自动化网站到分析和整理数据的所有工作。当数据分析师、数据工程师和数据科学家信任 Python 来执行他们的数据招标时，它最真实的功能就会脱颖而出。
Python 的名字已经成为数据科学的同义词，因为它被广泛用于管理和从新兴的数据形式中获取洞察力。
它的系列库只是冰山一角；许多数据科学家开始通过单击按钮来使用可用的库。
Python 是一种多功能、多方面的编程语言，它继续以其简单易用的语法、大量特定用途的库和广泛的分析驱动功能列表来取悦人们。
大多数 Python 库对于执行详细分析、可视化、数值计算甚至机器学习都很方便。由于数据科学是关于数据分析和科学计算的，Python 在它的怀抱中找到了自己的新家。
一些最好的数据科学库包括：
让我们讨论每个库，看看每个选项为新兴数据科学家提供了什么。
Python 数据分析库或 Pandas 可能是 Python 中最常用的库之一。它的灵活性、敏捷性和一系列功能使其成为 Python 中最受欢迎的库之一。
由于数据科学始于数据整理、整理和分析，因此 Pandas 库提供了支持，使其功能更加有用。该库旨在阅读、操作、聚合和可视化数据，并将所有内容转换为易于理解的格式。
您可以连接 CSV、TSV 甚至 SQL 数据库并使用 Pandas 创建数据框。数据框与统计软件表格甚至 Excel 电子表格相对对称。
简而言之，以下是一些包含 Pandas 功能的内容：
简而言之，Pandas 库构成了 Python 数据科学概念本质所在的基础。
顾名思义，NumPy 被广泛用作数组处理库。由于它可以管理多维数组对象，因此用作多维数据评估的容器。
NumPy 库由一系列元素组成，每个元素都具有相同的数据类型。理想情况下，正整数元组将这些数据类型分开。维度称为轴，而轴的数量称为秩。NumPy 中的数组被归类为ndarray。
如果您必须执行各种统计计算或处理不同的数学运算，NumPy 将是您的首选。当您开始在 Python 中使用数组时，您将意识到您的计算工作得有多好，并且整个过程是无缝的，因为评估时间大大缩短了。
NumPy 是每个数据科学家的朋友，原因很简单：
机器学习是数据科学家生活中不可或缺的一部分，尤其是因为几乎所有形式的自动化似乎都源自机器学习的效率。
Scikit-Learn 实际上是 Python 的原生机器学习库，它为数据科学家提供以下算法：
实际上，SciPy、NumPy 和 Python 中的其他相关科学包从 Scikit-Learn 之类的软件中得出推论。如果您正在使用 Python 的监督和非监督学习算法的细微差别，您应该转向 Scikit-Learn。
深入研究监督学习模型的世界，包括朴素贝叶斯，或者用 KMeans 对未标记的数据进行分组；这是你的选择。
SciKit-Learn 是一个完全不同的球类游戏，因为它的功能与 Python 的其他库完全不同。
这是您可以使用此 Scikit-Learn 执行的操作
由于讨论已从导入和操作数据转移，因此必须注意 Scikit-Learn 对数据进行建模并且不会以任何形式操作它。从这些算法中得出的推论构成了机器学习模型的一个重要方面。
可视化可以放置您的数据，帮助您创建故事、2D 图形并将绘图嵌入到应用程序中，所有这些都使用 Matplotlib 库。数据可视化可以采用不同的形式，包括直方图、散点图、条形图、面积图，甚至饼图。
每个绘图选项都有其独特的相关性，从而使数据可视化的整体理念更上一??层楼。
此外，您可以使用 Matplotlib 库为您的数据创建以下形式的图表：
Seaborn 是 Python 中的另一个数据可视化库。然而，相关的问题是，Seaborn 与 Matplotlib 有何不同？尽管这两个包都作为数据可视化包销售，但实际的区别在于您可以使用这两个库执行的可视化类型。
首先，使用 Matplotlib，您只能创建基本图，包括条形、线条、区域、散点图等。但是，使用 Seaborn，可视化水平提高了一个档次，因为您可以使用较少的内容创建各种可视化复杂性和更少的语法。
换句话说，您可以使用 Seaborn 来提高您的可视化技能并根据您的任务要求来开发它们。
Python 的开源特性和包驱动的效率在帮助数据科学家使用他们的数据执行各种功能方面大有帮助。从导入和分析到可视化和机器学习改编，每种类型的程序员都有一些东西。
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