本篇内容介绍了“有哪些受欢迎的Python库”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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NumPy

NumPy是一个主要用于数据分析、科学计算和数据科学的Python库。NumPy主要支持多维数组和矩阵。它是Python中最基础的数据科学库之一。在内部，Tensorflow和许多其他Python库也使用NumPy对张量执行操作。NumPy更像是一个通用的Python包。

Pandas

Pandas是另一个Python库，最适合于整理和合并数据。 Pandas主要用于轻松快速地进行数据处理，数据聚合和数据可视化。  Pandas用于从CSV文件创建数据框(Python对象)。

Matplotlib

Matplolib是另一个用于数据可视化的有用Python库。描述性分析和可视化数据对任何组织都是非常重要的。Matplotlib提供了各种方法来有效地可视化数据。Matplotlib允许您快速制作线形图、饼状图、直方图和其他专业级图形。使用Matplotlib，可以定制图形的每个方面。Matplotlib具有缩放、规划和以图形格式保存图形等交互式功能。

Scikit-Learn

Scikit-Learn是经典ML算法中最动态、最广泛的机器学习库之一。它构建在两个基本的Python库之上，即NumPy和SciPy。Scikit-Learn为大多数监督和非监督学习算法提供了支持。这个库还可以用于数据挖掘、数据收集和数据分析，这使得它成为学习ML的初学者的一个很好的工具。

Scikit-learn是一个免费的机器学习库，归功于Python。包括分类、回归、聚类等算法，以及支持向量机、梯度增强、随机森林、k-means等。

Tensorflow

根据维基百科，TensorFlow是一种免费和开放源码的编程构造，通常被称为数据流和可微分编程的库，可用于广泛的任务。它是一个用于机器学习应用的库，如神经网络、模糊逻辑和遗传算法。

Keras

Keras是Python的一个重要机器学习库。它是一个高级的神经网络API，有可能运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。它可以在CPU和GPU上平稳运行。Keras使ML初学者可以毫不费力地构建、设计和构建神经网络。简易和快速的原型是Keras的一个强大的特色。

Keras是一个深度学习库，它包含了其他库(如Tensorflow、Theano或CNTK)的功能。用Python编写的。因为它运行在Tensorflow之上。，Keras比scikiti  -learn和PyTorch等竞争对手更有优势。

Scrapy

Scrapy是一个Python框架，广泛用于Web抓取。 Scrapy被广泛用于提取，存储和处理大量Web数据。  Scrapy使我们能够轻松处理大量数据。

Scrapy的一些主要应用包括web抓取、数据提取和其他信息，这些数据最终用于决策目的。Scrapy是数据科学中不可缺少的一个组成部分，它帮助我们收集数据，紧凑地存储数据，并分析数据得出有意义的结论。

Seaborn

Seaborn主要是基于Matplotlib构建的数据可视化库。该库可以让你能够整理信息性和统计性的视觉效果以及说明性图表。Seaborn使数据可视化成为数据探索和分析不可或缺的一部分。该库最适合检查多个变量之间的关系。

Seaborn在内部执行所有重要的语义映射和统计汇总，以生成信息图。  这个用于数据可视化的Python库还具有用于拾取颜色以自定义图形中的数据集的工具。

SciPy

SciPy包含了积分，线性代数，数学计算，优化和统计在内的大量模组。这个开源的Python库允许开发者和数据工程师亲力亲为傅里叶变换，ODE求解，信号和图像处理等。

Plotly

Plotly python库  (plotly.py)是一个交互性的开源绘图库。它支持超过40种不同的图标类型，广泛涵盖了统计，金融，地理，科学和3维的用户用例。

因为它基于Plotly  JavaScript库(plotly.js)，plotly.py支持Python用户创建漂亮的交互性的基于网络的可视化，并可以在Jupyter  Notebooks内展示，保存为独立的HTML文件，或者作为一个使用Dash的纯Python开发的网络应用的一部分。

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