6. Bokeh (提交数: 15724, 供献者数: 223)

另一个很不错的可视化库是Bokeh，它针对交互式可视化。与以前的库比拟，它自力于Matplotlib。正如我们提到的，Bokeh的重要核心是交互性，它经由过程现代浏览器以数据驱动文档（d3.js）的风格出现。

7. Plotly (提交数: 2486, 供献者数: 33)

最后，关于Plotly的话。它是一个基于Web用于构建可视化的对象箱，供给API给一些编程说话（Python在内）。在plot.ly网站上有一些强大年夜的、上手即竽暌姑的图形。为了应用Plotly，你将须要设置API密钥。图形将在办事器端处理，并宣布到互联网，但有一种办法可以避免。

trends.google.com

GitHub请求汗青记录

datascience.com/trends

机械进修

8. SciKit-Learn (提交数：21793, 供献者数：842)

Scikits是Scikits Stack额外的软件包，专为像图像处理和机械进修帮助等特定功能而设计。对于机械进修帮助，scikit-learn是所有软件包里最凸起的一个。它建立在SciPy之上，并大年夜量应用它的数学运算。

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本文标题：2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

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