三大用於資料科學的頂級Python庫
Python有許多吸引力，如效率，程式碼可讀性和速度，使其成為資料科學愛好者的首選程式語言。Python通常是希望升級其應用程式功能的資料科學家和機器學習專家的首選。
由於其廣泛的用途，Python擁有大量的庫，使資料科學家可以更輕鬆地完成複雜的任務，而無需很多編寫程式碼的麻煩。以下是資料科學的前3個Python庫。
1. NumPy
NumPy(Numerical Python的縮寫)是配備有用資源的頂級庫之一，可幫助資料科學家將Python轉變為強大的科學分析和建模工具。流行的開源庫可以在BSD許可下使用。它是用於在科學計算中執行任務的基礎Python庫。NumPy是一個更大的基於Python的開源工具生態系統的一部分，稱為SciPy。
他的庫為Python提供了大量的資料結構，可以毫不費力地執行多維陣列和矩陣計算。除了用於求解線性代數方程和其他數學計算外，NumPy還可用作不同型別通用資料的通用多維容器。
此外，它與其他程式語言(如C / C ++和Fortran)完美整合。NumPy庫的多功能性使其能夠輕鬆快速地與各種資料庫和工具結合使用。
2. Pandas
Pandas是另一個很棒的庫，可以增強你的資料科學Python技能。與NumPy一樣，它屬於SciPy開源軟體系列，可在BSD免費軟體許可下使用。
Pandas提供多功能和強大的工具，用於整理資料結構和執行大量資料分析。該庫適用於不完整，非結構化和無序的實際資料，並附帶用於整形，聚合，分析和視覺化資料集的工具。
此庫中有三種類型的資料結構：
- Series：單維，均勻陣列
- DataFrame：具有異構型別列的二維
- Panel：三維，大小可變陣列
3. Matplotlib
Matplotlib也是SciPy核心軟體包的一部分，並在BSD許可下提供。它是一個流行的Python科學庫，用於生成簡單而強大的視覺化。你可以使用Python框架進行資料科學生成創意圖形，圖表，直方圖以及其他形狀和圖形，而無需擔心編寫多行程式碼。
結語：
Python程式語言在資料處理和準備方面做得很好，但對於複雜的科學資料分析和建模卻不那麼重要。用於資料科學的頂級Python框架有助於填補這一空白，允許你執行復雜的數學計算並建立能夠理解資料的複雜模型。