现在有超过13.7万个python库可用，选择一个与您的项目相关的库是很有挑战性的。
如果要启动一个数据科学生涯。然而，我们将带您参观一些值得在今年学习的最好的图书馆。
尽管如此，让我们开始讨论Python库。
1.NumPy
NumPy用于它为N维数组提供的支持。它的数组的特性是多维的，比Python列表坚固近50倍，从而使这个库成为数据科学家中最受欢迎的库之一。
其他库，如TensorFlow，也使用NumPy来检测张量的内部计算。Python库是著名的扩展快速预编译函数的数值例程，这是很难手工解决的。
2.熊猫
大多数数据科学家花费他们的时间来清理数据、数据处理和数据探索。因此，Pandas被广泛用于数据分析，并且是最流行的Python库之一。熊猫有很多很好的工具，可以用来收集数据，清理数据，分析数据。这个Python库(Pandas)甚至可以加载、准备各种数据--不管是结构化的还是非结构化的。
学习Python库的一些最佳地方是通过标识最佳数据科学认证可以在网上找到。确保你所做的认证在全世界都是可信的。
3.全球广播电台
构建和部署用于机器学习模型的Web应用程序会更好地使用GRadio。现在只需三行代码即可完成此过程。尽管它与Flask和Streamlight具有相同的用途，但部署您的ML模型要容易得多，速度也要快得多。
GRadio的一些附加优势--理想的演示方式，更易于分发和实现，因为只要共享链接，Web应用程序就可以直接被公众访问，而且如果需要的话，它还允许进一步的建模。
4.SciPy
对于从NumPy获得的科学函数和数学函数来说，SciPy是完美的。
主要功能包括信号处理功能、统计功能和优化功能。SciPy擅长于微分方程的优化和求解。
SciPy的最佳特点是具有多维图像处理功能，可以进行高效的线性代数运算，并能求解傅里叶变换。
5.实际上
实际上，这是一个必须拥有的工具，可以用于可视化。它功能强大，使用方便。也许这是构建可视化理想的主要优势之一。
Dash是另一个非常有用的工具，Plolyly是构建动态仪表板的工具。作为一个基于web的Python接口，Dash最小化了在分析性Web应用程序中使用JavaScript的需要。因此，这些地块也可以在线和离线运行。掌握Python库的技能对于成功的人来说是至关重要的。 数据科学生涯 .
6.海运
Seborn构建在Matplotlib之上，是用于构建不同可视化的理想库。
界面是高层次的，是主题可以定制的.由于这些特性，Seborn可以提供有吸引力的数据可视化。
海航的最佳功能包括放大的数据可视化。
7.Keras
Keras非常适合于试图创建像神经网络这样的深度学习模型的数据科学家。在Theano和TensorFlow的基础上，Keras轻松地帮助构建了一个神经网络。但是，与其他库相比，这个库相对较慢，因为它倾向于使用后端基础结构生成计算图。
结语
众所周知，Python拥有大量的库，并且在有抱负的数据科学家和机器学习专家中很受欢迎。当使用更大的项目时，这些库是完美的。不管是什么情况，学习Python及其库是开创数据科学事业的好方法。
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