Python 开辟了很多有趣的库。作为一名数据科学家或机械进修大年夜颐魅者，我时常大年夜 Python 核心科学客栈中重点存眷保护优胜的对象。例如，NumPy 和 SciPy 是就是用于处理数据数组和科学计算的高效库。
当涉及严重的数据清洗时，我们可以应用多功能的 Pandas 包。Pandas 是一个开源库，可认为 Python 编程说话供给快速简化的数据处理和数据分析对象，它主如果为 Python 供给实际和高端的数据分析。我还建议应用 Matplotlib 进行数据可视化，Seaborn 还可以供给更多的画图功能和更专门的画图。此外 Scikit 进修是一个很好的通用机械进修对象，它为数据发掘和分析供给了有效的对象。这可能是我最爱好的一款了，因为它几乎可认为所有的根本机械进修算法和很多有效的数据处理对象供给一个异常好用的 API。
当然，我在本身的项目中发清楚明了很多有效的库。当我须要额外的机能时，我首选的数据框架库是 Dask。Dask 是一个异常合适处理大年夜型、难以装入内存的数据框架的看维它还能在多个处理器中进行并行计算。或者应用 TensorFlow、Keras 和 PyTorch，所有这些都异常合适实现深度进修模型。应用什么库取决于你的小我偏好和项目需求，然则一向以来都有很多便利有趣、应用 Python 开辟的框架，关键是找到合适你本身的。
Python 的将来是什么样的?
Python 是有史以来最风行的编程说话之一，这一点是毫无疑问的。然则最初产生的工作确切很难描述的，是说话本身照样对编程说话的爱。是否是我们起首为科学计算、数据科学以及机械进修开辟出优良的开源的数据库才推动了大年夜家选择 Python 作为他们的对象，或是因为越来越多的人在应用 Python 我们才把这些开辟出来。
在大年夜多半人的眼里，Python 的将来异常光亮。这个说话方才被 IEEE Spectrum 列为第一大年夜编程说话。而 Packt 比来的查询拜访也显示它是比来一段时代内科技界最为风行的对象。尽管在这里，我们重要大年夜数据科学和机械进修的角度谈论 Python，但我们也会经常据说其他范畴的人们也认为 Python 是一种功能丰富的说话，拥有大年夜量的库和完全的生态体系。Python 或许不是所有问题的最佳对象，但对于想要「完成义务」的法度榜样员来说，它被认为是一种「有效」的说话。
此外，固然拥有大年夜量库是 Python 的优势之一，但它的大年夜多半开辟包今朝都获得了很好的保护——那些数据科学和机械进修库天天都有新特点与晋升。例如 2006 年提议的 NumPy 项目，作为 Python 数据科学的核心看维比来它方才接收了价值 64.5 万美元的赞助。
Python 及其相干库在我们的工作中扮演了重要角色，我异常感激所有这些对象背后的开辟者，没有这些开源库，Python 就没有今天。对于我们来说，Python 可以成为异常重要的对象，我欲望它的用户们可以或很多推敲赞助开源社区的成长，不论文档修改、bug 修复照样新代码、新特点或新库，所有供献都将赞助全部社区向前成长。因为这概?拘活力的社区，Python 的将来竽暌剐着光亮的前景。
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本文标题：为何Python攀上数据科学巅峰？调查显示Python超越R
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