2024年你应该知道的 13 个顶级 Python 库

Python 提供了很多库来帮助开发人员完成工作。其中哪一个会在 2024年最受欢迎？哪些值得你花时间？以下是我们挑选的 13 个顶级 Python 库。

Python 是最流行的编程语言之一。许多开发人员选择 Python 是因为它易于学习，并且 适合各种任务 ，包括数据科学、机器学习、数据分析和可视化以及 Web 或桌面应用程序开发。Python 可以用于如此多不同类型的编程的原因是它拥有大量的库。您应该选择其中哪一个库？在本文中，我们介绍了 2024年数据操作、数据可视化、数据库、部署和数据建模领域最有用的 Python 库。

排名前 2 位的 Python 数据操作库

1.熊猫

开源 Pandas 库是 Python 中最受欢迎的数据分析和数据处理库之一。如果你计划成为一名数据科学家或数据分析师，并且使用 Python，那么这个非常重要的工具值得学习。

Pandas 提供高性能数据结构，使数据处理变得简单、快速且直观。该库的主要数据结构—— 系列 （一维）和 DataFrame （二维）——在金融、统计计算、社会科学和工程领域非常常用。

Pandas 提供哪些特殊功能？

• 促进数据的清理、转换和分析。
• 从各种文件格式导入数据。
• 轻松克服缺失数据。
• 在数据框中删除和插入数据列。
• 灵活的分组功能。
• 轻松将数据转换为其他结构。
• 基于智能标签的切片、索引和子集。
• 直观地合并、连接、重塑和旋转数据集。

Pandas 与其他库（例如 NumPy、SciPy 和 Matplotlib）结合使用。要了解有关如何使用此库的更多信息，请查看我们的 Python 数据科学简介 .

欲了解有关 Pandas 的更多信息，请访问其 官方网站 .

2. NumPy

NumPy（“Numeric Python”）是另一个有用的 Python 库，也是科学计算的基础。它是一个专为高效数值计算而设计的开源工具。NumPy 提供高性能多维数组和矩阵以及对它们进行操作的工具。它还包含用于线性代数、傅里叶变换和随机数的有用函数。

NumPy 可与多种数据库集成。要了解有关此库的更多信息，请参阅 NumPy 官方网站 .

4 个最佳 Python 数据可视化库

1. SciPy

SciPy 是一个专为科学计算而设计的开源库。它包含促进线性代数、积分、图像处理和优化的函数。对于需要处理数字的各种科学、数学和工程任务来说，它是一个很好的工具。

SciPy 依赖于 NumPy。有关详细信息，请访问 SciPy 官方网站 .

2. Matplotlib

Matplotlib 是最受欢迎的数据可视化开源库。它只需几行代码就可以生成多种类型的图表，包括条形图、散点图和直方图。

该库还提供了用于将图表嵌入到应用程序中的 API。Matplotlib 允许程序员可视化大量数据并以多种格式生成高质量图像。您可以在我们的 Python 数据科学简介 .

有关 Matplotlib 的更多信息，请访问 官方网站 .

3. 皮加尔

Pygal 主要用于在网站上创建矢量图形。它允许用户以相当简单的方式制作美观的交互式图表。它专门用于创建可缩放矢量图形 (SVG)，可与 Flask 或 Django 等 Python 框架很好地集成。Pygal 还允许您使用 CairoSVG 转换器以 PNG 格式保存文件。

查看 Pygal 的官方网站 以了解更多信息。

4. 希博恩

Seaborn 是一个专为数据可视化而设计的开源库。该库基于 Matplotlib，但它为用户提供了一种更简单、更简单的方法来创建复杂的图表。Seaborn 有很多内置样式，这意味着您可以非常快速地更改图表的外观。（它还可以与 Pandas 数据结构很好地集成。）Seaborn 提供线性回归模型的自动估计和绘制。

点击此处 了解有关 Seaborn 的更多信息 .

两个最常用的 Python 部署库

1. 斗志旺盛

Scrapy 是一个开源 Python 框架，旨在抓取网站并提取其数据。使用 Scrapy 可以简单快速地完成这些任务；还可以轻松地将新功能插入此框架。由于这种灵活性，Scrapy 还可用于数据挖掘、自动化测试和信息处理。

访问 Scrapy.org 了解更多信息。

2. Flask

Flask 是另一个非常流行的 Python 框架。它用于部署数据科学模型。这个开源工具很轻量，旨在轻松快速地部署复杂的应用程序。由于它是一个微框架，因此不需要特定的库或工具。而且您可以通过它的许多扩展添加更多功能。

官方网站 上找到有关它的更多信息 .

顶级 Python 数据库库

SQLAlchemy

SQLAlchemy 是开源的，也是最有用的 Python 库之一。它提供了一个对象关系映射器，允许将类映射到数据库。使用 SQLAlchemy，您可以高效、高性能地处理数据库并自动执行冗余任务。SQLAlchemy 成为 Python 开发人员中流行的对象关系映射工具是有原因的。

要了解更多信息，请访问 SQLAlchemy 官方网站 .

前 4 个 Python 数据建模库

1. TensorFlow

另一个最有用的 Python 库是 TensorFlow。它是开源的，专为数据流、机器学习和神经网络项目而设计。它可以帮助开发人员轻松快速地构建和部署机器学习应用程序，并提供非常直观的高级 API 来构建和训练模型。您可以在云端、浏览器或设备上部署模型。TensorFlow 简单灵活的架构使其成为研究人员的一个很好的工具，因为它允许他们快速地从想法到代码再到发布。TensorFlow 改进了预处理数据以及构建、训练和估计模型准确性的工作流程。

如需了解更多信息，请访问 TensorFlow.org .

2.PyTorch

PyTorch 是一种流行的机器学习和深度学习开源框架。它是构建和训练神经网络的良好工具。它使用 CPU 和 GPU 优化深度学习的张量，并加速从研究到原型设计再到生产部署的进程。

了解有关 PyTorch 的更多信息

3. Scikit-learn

Scikit-learn is a good open-source library for machine learning newbies and pros. It supports Support Vector Machines, KNN Maps, KNN classifiers, and regression algorithms. It's an effective tool for predictive data analysis, statistical modeling, classification, and clustering. This is also a good choice for small projects.

Learn more at Scikit-Learn.org

4. Keras

Keras is another of the most popular Python libraries. This open-source deep learning library allows users to build prototypes quickly and create neural network projects. It also includes algorithms for the normalization, optimizer, and activation layers. This user-friendly, extensible tool enables easier development of deep learning models. It is a good, helpful tool for beginners, too, and can run seamlessly on CPUs and GPUs.

Find out more on the official Keras website .

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