无极4注册登录网址《Q2347660 》Python编程语言广泛用于数据分析和机器学习，这意味着有大量的机器学习库可供使用Python的数据科学家使用。

机器学习库和框架的设计是为了更容易地实现机器学习模型。您可以使用它们来简化获取数据、训练模型、做出预测和改进未来结果的过程。

在处理数据时，无极4注册登录网址您应该依赖哪一个可用的库?以下是我们的五大选择:

NumPy

NumPy是数字Python的缩写。它最初是一个名为Numeric的Python扩展，由Python创建者Jim Hugunin和其他几位贡献者开发。2005年，数据科学家Travis Oliphant在Numeric中加入了额外的特性和修改，从而创建了NumPy。

NumPy是一个开源软件，无极四荣耀注册有500多名贡献者。它是最基本的包之一，是Python SciPy栈的一部分。NumPy的一些特性包括:

支持大型、多维数组和矩阵

对这些数组进行操作的高级数学函数的广泛集合

线性代数的能力

用于集成C、c++和Fortran代码的工具

熊猫

Pandas包被设计用于处理标记数据和关系数据。它使数据操作、聚合和可视化变得更快、更容易。熊猫目前有超过760名贡献者。

Matplotlib

Matplotlib和NumPy一样，是SciPy栈核心包的一部分。这是一个Python绘图库，可以用来生成硬拷贝和交互式格式的图形。这个库可以很容易地生成发布质量的数据可视化表示——包括条形图、散点图、直方图等等——只需要几行代码。

《Matplotlib》的作者是约翰·d·亨特(John D. Hunter)，他的继任者是迈克尔·德罗特布姆(Michael droetboom)和托马斯·卡斯韦尔(Thomas Caswell)，后者于2012年去世。该图书馆有一个活跃的开发社区，有超过580名贡献者。

Scikit-learn

这个Python库被认为是处理复杂数据的最佳库之一。Scikits是SciPy堆栈的附加包，旨在帮助您的特定功能(如图像处理或机器学习促进)。Scikit-learn是机器学习的理想选择。它以高性能、高质量的代码和高质量的文档而闻名。

Scikit-learn包大量使用了SciPy的数学运算。它是开源的，无极四注册有大约840名贡献者。

NLTK

自然语言工具包(NLTK)是一个平台，用于构建处理人类语言数据的Python程序，用于统计自然语言处理(NLP)。

NLTK是一个由Steven Bird, Edward Loper和Ewan Klein编写的开源库。它最初是为语言学、认知科学和人工智能领域的教学和研究而写的。

NLTK的功能允许很多不同的操作。这些操作起到了构建模块的作用，使构建复杂的研究系统变得更容易。该平台有近200名贡献者。

了解更多关于Python和数据科学的知识

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编程入门(使用Python)

如何定义函数来解决数据问题

面向对象编程

自然语言处理

使用关系数据

数据分析、探索和可视化

有监督和无监督的机器学习

这门综合性的课程还将探索数据科学图书馆的使用，包括NumPy、熊猫和Scikit-learn。这是一个机会，建立您的数据科学技能，并启动职业生涯的利润，需求数据科学行业。