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數據科學家和分析師常常使用 Python 來處理數據、進行分析和可視化。Python生態系統中有許多庫，但有一些庫是數據科學家日常工作中必不可少的。本文將深入介紹 20 個重要的 Python 庫，包括示例代碼和用例。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

1. NumPy

NumPy 是 Python 中用于科學計算的基礎庫，主要用于數組處理。它提供了高性能的多維數組對象和用于處理這些數組的工具。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import numpy as np# 創建一個數組array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 數組運算result = array * 2print(result)

2. Pandas

Pandas 是用于數據操作和分析的強大工具，提供了用于處理表格數據的數據結構。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandas as pd# 創建一個 DataFramedata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],        'Age': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)# 顯示數據框架print(df)

3. Matplotlib

Matplotlib 是一個用于創建二維圖表的庫，支持多種圖表類型。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as plt# 繪制折線圖x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()

4. Seaborn

Seaborn 是建立在 Matplotlib 之上的統計數據可視化庫，提供更多高級繪圖選項。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import seaborn as sns# 繪制熱圖data = np.random.rand(10, 12)sns.heatmap(data)plt.show()

5. Scikit-learn

Scikit-learn 是用于機器學習的庫，提供了許多常用的機器學習算法和工具。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVC# 加載鳶尾花數據集iris = load_iris()X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)# 訓練支持向量機模型model = SVC()model.fit(X_train, y_train)

6. TensorFlow

TensorFlow 是一個用于機器學習的強大框架，特別擅長深度學習。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import tensorflow as tf# 創建神經網絡模型model = tf.keras.Sequential([    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(4,)),    tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')])

7. Keras

Keras 是建立在 TensorFlow、Theano 和 CNTK 之上的深度學習庫，提供了高級神經網絡的構建和訓練。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense# 創建神經網絡模型model = Sequential()model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

8. Statsmodels

Statsmodels 是一個用于擬合統計模型并進行統計測試和數據探索的庫。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import statsmodels.api as sm# 擬合線性回歸模型X = np.random.rand(100, 2)y = X.dot(np.array([1, 2])) + np.random.normal(0, 0.1, 100)model = sm.OLS(y, X).fit()print(model.summary())

9. SciPy

SciPy 是建立在 NumPy 之上的庫，提供了許多數學、科學和工程常用的算法。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

from scipy.optimize import minimize# 定義優化函數def rosen(x):    return sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2)**2 + (1 - x[:-1])**2)# 最小化函數x0 = np.array([1.3, 0.7, 0.8, 1.9, 1.2])res = minimize(rosen, x0, method='nelder-mead', options={'xatol': 1e-8, 'disp': True})print(res.x)

10. Plotly

Plotly 是一個交互式可視化庫，支持創建絢麗的圖表和可視化。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import plotly.express as px# 繪制散點圖df = px.data.iris()fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")fig.show()

11. NetworkX

NetworkX 是用于創建、操作和研究復雜網絡的庫。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import networkx as nx# 創建一個圖G = nx.Graph()G.add_node(1)G.add_nodes_from([2, 3])G.add_edge(1, 2)

12. NLTK

NLTK（Natural Language Toolkit）是一個用于自然語言處理的庫，提供了處理文本和語言數據的工具。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import nltkfrom nltk.tokenize import word_tokenizetext = "Hello, how are you?"tokens = word_tokenize(text)print(tokens)

13. Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一個用于解析 HTML 和 XML 文件的庫，方便從網頁中提取信息。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

from bs4 import BeautifulSoupimport requests# 從網頁抓取信息url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Data_science"response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")print(soup.title)

14. Gensim

Gensim 是一個用于文本建模和文檔相似性分析的庫，特別擅長處理大型文本語料庫。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

from gensim.summarization import keywordsfrom gensim import corpora# 提取關鍵字text = "Natural language processing (NLP) is a field " /       "focused on making sense of and working with text data."kw = keywords(text)print(kw)

15. PyTorch

PyTorch 是另一個用于深度學習的庫，提供了張量計算和動態神經網絡。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import torch# 創建張量x = torch.rand(5, 3)print(x)

16. Dask

Dask 是用于并行計算的庫，能夠處理比內存更大的數據集。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import dask.dataframe as dd# 創建大型數據框架df = dd.read_csv('large_dataset.csv')result = df.groupby('column').value.mean().compute()print(result)

17. Bokeh

Bokeh 是一個交互式可視化庫，適用于創建漂亮的數據可視化。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

from bokeh.plotting import figure, output_file, show# 繪制直方圖output_file("histogram.html")p = figure()p.vbar(x=[1, 2, 3], width=0.5, bottom=0, top=[1, 2, 3])show(p)

18. TensorFlow Probability

TensorFlow Probability 是建立在 TensorFlow 之上的用于概率推斷和統計建模的庫。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import tensorflow_probability as tfp# 定義正態分布normal = tfp.distributions.Normal(loc=0., scale=1.)samples = normal.sample(100)print(samples)

19. Yellowbrick

Yellowbrick 是一個用于機器學習模型選擇和可視化的庫。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

from yellowbrick.datasets import load_concretefrom yellowbrick.regressor import ResidualsPlotfrom sklearn.linear_model import Ridge# 加載數據集X, y = load_concrete()# 可視化回歸殘差model = Ridge()visualizer = ResidualsPlot(model)visualizer.fit(X, y)visualizer.show()

20. XGBoost

XGBoost 是一個用于梯度提升的庫，提供了高效的梯度提升樹實現。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

import xgboost as xgb# 加載數據data = np.random.rand(5, 10)labels = np.random.randint(2, size=5)# 構建 DMatrixdtrain = xgb.DMatrix(data, label=labels)

這些 Python 庫是數據科學家在日常工作中經常使用的關鍵工具。通過使用它們，可以更加高效地處理數據、進行分析和可視化，從而加速數據科學項目的開發和部署。mj428資訊網——每日最新資訊28at.com

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