2018年排名前20的数据科学Python库】的更多相关文章

Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.业已证明最有帮助的Python库,我们选择 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. 核心库和统计数据 1. NumPy (提交:17911,撰稿人:641) 官网:http://www.numpy.org/ NumPy 是科学应用程序库的主要软件包之一,用于处理大型多维数组和矩阵,它大量的高级数学函数集合和实现方法使得这些对象执行操作成为可能. 2. SciPy (提交:19150…
2017年排名前15的数据科学python库 2017-05-22 Python程序员 Python程序员 Python程序员 微信号 pythonbuluo 功能介绍 最专业的Python社区,有每日推送,免费电子书,真人辅导,资源下载,各类工具.我已委托“维权骑士”(rightknights.com)为我的文章进行维权行动 Python部落(python.freelycode.com)组织翻译,禁止转载,欢迎转发. 最近几年,python在数据科学领域展现出极大的生命力.在这里,我们根据实践…
当今时代,开源是创新和技术快速发展的核心.本文来自 KDnuggets 的年度盘点,介绍了 2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目,在介绍的同时也会做一些有趣的分析以及谈一谈它们的发展趋势.和去年一样,KDnuggets 介绍了 GitHub 上最新的并且排名前 20 的 Python 机器学习开源项目.令人吃惊的是,去年一些最活跃的项目已经停滞不前了,也有一些项目跌出了前 20 名(在 contribution 和 commit 方面),当然,也有 13 个新项目进入了前…
近日,数据科学网站 KDnuggets 评选出了顶级 Python 库 Top15,领域横跨数据科学.数据可视化.深度学习和机器学习.如果本文有哪些遗漏,你可以在评论区补充. 图 1:根据 GitHub star 和贡献评选出的 2018 顶级 Python 库.形状大小与贡献者数量成正比 以下为 2018 年排名前 15 的 Python 库(数据截止 2018 年 12 月 16 日): 1 TensorFlow(贡献者:1757,贡献:25756,Stars:116765) “Tensor…
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.去年,我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017,概述了当时业已证明最有帮助的Python库.今年,我们扩展了这个清单,增加了新的 Python 库,并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库,重点关注了这一年来的更新. 我们的选择实际上包含了 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. ▌核心库和统计数…
Python是一种神奇的语言.事实上,它是近几年世界上发展最快的编程语言之一,它一次又一次证明了它在开发工作和数据科学立场各行业的实用性.整个Python系统和库是对于世界各地的用户(无论是初学者或者高级)都是一个恰当的选择.其成功和受欢迎的原因之一是它强大的库,这些库使其具有动态性和快速性. 在本文中,我们将看到一些除了常用的像pandas.scikit-learn. matplotlib之外的数据科学任务的Python库.虽然一看见像pandas,scikit-learn这些库就让人脑子浮现…
个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支.对于用户比PIL更加友好,对于任…
转载:http://www.python123.org/tutorials/58b41f2a28c8f30100bd41dc 读者们好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面…
除了 pandas.scikit-learn 和 matplotlib,还要学习一些用 Python 进行数据科学的新技巧. Python 是一种令人惊叹的语言.事实上,它是世界上增长最快的编程语言之一.它一次又一次地证明了它在各个行业的开发者和数据科学者中的作用.Python 及其库的整个生态系统使其成为全世界用户的恰当选择,无论是初学者还是高级用户.它成功和受欢迎的原因之一是它的一组强大的库,使它如此动态和快速. 在本文中,我们将看到 Python 库中的一些数据科学工具,而不是那些常用的工…
核心库与统计 1. NumPy(提交:17911,贡献者:641) 一般我们会将科学领域的库作为清单打头,NumPy 是该领域的主要软件库之一.它旨在处理大型的多维数组和矩阵,并提供了很多高级的数学函数和方法,因此可以用它来执行各种操作. 在过去一年,开发团队对该库进行了大量改进.除了错误修复和解决兼容性问题之外,关键的变更还包括样式改进,即 NumPy 对象的打印格式.此外,一些函数现在可以处理任意编码的文件,只要这些编码受 Python 支持. 2. SciPy(提交:19150,贡献者:6…