本文全面地介紹了當前市場上適合於數據科學和機器學習的優秀 Python 庫。
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根據當前技術界的廣泛需求，本文將以如下順序重點介紹，市場上適合於數據科學和機器學習實現的優秀 Python 軟件：
數據科學與機器學習的介紹
爲什麼要使用 Python 進行數據科學和機器學習？
- 用於數據科學和機器學習的 Python 庫
數據科學與機器學習的介紹
衆所周知，我們正處在一個大數據的時代，數據是驅動機器模型發展的“燃料”。
實際上，數據科學和機器學習都屬於技能範疇，而不僅僅是兩項孤立的技術。
它們需要開發人員在技能上具備：從數據中獲得實用的見解，通過建立預測模型，進而解決問題的能力。
就字面定義而言：
數據科學，是從數據中提取有用信息，以解決實際問題的過程。
機器學習，是如何通過所提供的大量數據，來解決問題的過程。
那麼兩者之間的關係可以被描述爲：機器學習是數據科學的一部分，它利用機器學習算法和其他統計學技術，來獲悉數據是如何影響並發展業務的。
爲什麼要使用 Python 進行數據科學和機器學習？
Python 在那些用於實現機器學習和數據科學的流行編程語言中排名第一。這是爲什麼呢？
①易於學習：Python 使用的是非常簡單的語法，可被用於實現簡單的計算。
例如：將兩個字符串添加到複雜的計算過程中，以構建出複雜的機器學習模型。
②更少的代碼：雖然爲了實現數據科學和機器學習會涉及到許多種的算法，但是得益於 Python 對於預定義包的支持，我們不必從零開始編寫算法。
同時，爲了簡單化，Python 也提供了一種“在編碼時就進行檢查（check as you code）”的方法，進而有效地減輕了測試代碼的工作量。
③預建庫：Python 有着 100 多種預建庫，可用於實現各種機器學習和深度學習的算法。
因此，用戶每次在數據集上運行算法時，只需通過單個命令去安裝和加載必要的程序包即可。
其中，比較流行的預構建庫包括：NumPy、Keras、Tensorflow、以及 Pytorch 等。
④與平臺無關：Python 可以運行在包括：Windows、macOS、Linux、以及 Unix 等多種平臺上。
在將代碼從一個平臺轉移到另一個平臺時，您可以使用諸如 PyInstaller 之類的軟件包，來解決所有依賴性的問題。
⑤大量的社區支持：除了擁有大量的支持者，Python 還擁有多個社區與論壇，各類程序員可以在其中發佈他們自己的錯誤，並互相提供幫助。
用於數據科學和機器學習的 Python 庫
Python 在人工智能（AI）和機器學習領域得到廣泛使用，其中一項重要的原因是：Python 提供了數千種內置庫。
通過各種內置的功能和方法，這些庫能夠輕鬆地進行數據分析、處理、整理、以及建模等任務。
下面我們將重點討論如下類型的任務庫：
統計分析
數據可視化
數據建模與機器學習
深度學習
自然語言處理（NLP）
統計分析
統計是數據科學和機器學習的一項基礎。所有的機器學習和深度學習（DL）算法、及相關技術均基於統計學的基本原理和概念。而 Python 則專爲統計分析提供了大量的軟件庫。
在此，我們將重點介紹那些能夠執行復雜統計計算極具推薦價值的軟件包與內置函數。
它們分別是：
NumPy
SciPy
Pandas
StatsModels
①NumPy
NumPy、或稱 Numerical Python 是最常用的 Python 庫之一。該庫的主要功能是：支持用於數學和邏輯運算的多維數組。
用戶可以將 NumPy 用於索引、分類、整形、傳輸圖像、以及聲波類型的多維實數數組。
下面是 NumPy 的具體功能列表：
執行從簡單到複雜的數學和科學計算。
對多維數組對象提供的強大支持，用於處理數組元素的函數和方法集合。
提供傅里葉變換和數據處理例程。
執行線性代數計算，這對於包括：線性迴歸、邏輯迴歸、樸素貝葉斯等機器學習算法，是十分必需的。
②SciPy
建立在 NumPy 之上的 SciPy 庫，是一組子軟件包集合。它能夠協助解決與統計分析有關的各種基本問題。
由於適用於處理使用了 NumPy 庫定義的數組元素，因此 SciPy 庫通常可被用於計算那些使用 NumPy，仍無法完成的數學方程式。
下面是 SciPy 的具體功能列表：
通過與 NumPy 數組一起使用，它提供了一個數值積分和優化方法的平臺。
它帶有可用於矢量量化、傅立葉變換、積分、插值等子軟件包的集合。
提供了完整的線性代數函數堆棧。這些函數可使用諸如 k-means 算法，來進行聚類等高級計算。
提供了對於信號處理、數據結構、數值算法、以及創建稀疏矩陣等方面的支持。
③Pandas
作爲另一個重要的統計庫，Pandas 主要被用於統計、金融、經濟學、數據分析等廣泛的領域。
該軟件庫主要依賴 NumPy 數組，來處理 Pandas 的數據對象。畢竟，NumPy、Pandas 和 SciPy 在執行科學計算、以及數據處理等方面，有着深度的彼此依賴性。
下面是 Pandas 的具體功能列表：
使用預定義和自定義的索引，來快速創建有效的 DataFrame 對象。
可被用於處理大型數據集，並執行子集、數據切片、以及索引等操作。
提供用於創建 Excel 圖表，和執行復雜數據分析任務的內置功能，例如：描述性的統計分析，數據整理、轉換、操作、以及可視化等。
提供對於處理時序數據的支持。
我個人認爲：Pandas 是處理大量數據方面的優秀軟件庫；NumPy 對於多維數組具有出色的支持；而 Scipy 則提供了一組針對執行大多數據統計分析任務的子軟件包。
④StatsModels
建立在 NumPy 和 SciPy 之上的 StatsModels Python 軟件包，是創建統計模型、數據處理和模型評估的最佳選擇。
除了使用到 SciPy 庫中的 NumPy 數組和科學模型之外，它還能夠與 Pandas 相集成，以實現有效的數據處理。StatsModels 比較擅長於統計計算、統計測試和數據探索。
下面是 StatsModels 的具體功能列表：
彌補了 NumPy 和 SciPy 庫的缺陷，能夠執行統計檢驗和假設檢驗。
提供了 R-style 公式的實現，以便更好地進行統計分析。統計人員可以沿用 R 語言。
由於它能夠廣泛地支持統計計算，因此通常可用於實現廣義線性模型（GLM，Generalised Linear Models）和普通最小二階線性迴歸（OLM，Ordinaryleast-square Linear Regression）模型。
支持包括假設檢驗（零理論，Null Theory）在內的統計檢驗。
數據可視化
數據可視化就是通過圖形，來有效地表達來自數據的各種關鍵洞見。它包括：圖形、圖表、思維導圖、熱圖、直方圖、密度圖等形式，進而研究各種數據變量之間的相關性。
在此，我們將重點介紹那些可以通過內置函數，來研究各種數據之間依賴關係的 Python 數據可視化包。
它們分別是：
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Bokeh
①Matplotlib
Matplotlib 是 Python 中最基本的數據可視化軟件包。它支持諸如：直方圖、條形圖、功率譜、誤差圖等各類圖形。
通過該二維圖形庫，用戶可以生成各種清晰明瞭的圖形，這對於探索性數據分析（EDA）是至關重要的。
下面是 Matplotlib 的具體功能列表：
用戶可以針對 Matplotlib 選擇合適的線條樣式、字體樣式、格式化軸等功能，以便輕鬆地繪製出各種圖形。
作爲一種推理定量信息的工具，它可通過創建圖形，來協助用戶瞭解趨勢、模式並進行關聯。
作爲 Matplotlib 軟件包的最佳功能之一，其 Pyplot 模塊提供了與 MATLAB 非常相似的用戶界面。
提供面向對象的 API 模塊，可通過諸如 Tkinter、wxPython、以及 Qt 等 GUI 工具，將圖形集成到應用程序中。
②Seaborn
雖然以 Matplotlib 庫爲基礎，但是與 Matplotlib 相比，Seaborn 可用於創建更具吸引力和描述性的統計圖表。
除了對數據可視化提供廣泛的支持，Seaborn 還自帶有一種面向數據集的內置 API，可用於研究多個變量之間的關係。
下面是 Seaborn 的具體功能列表：
可分析和可視化單變量和雙變量的數據點，提供了將當前數據與其他數據子集進行比較的選項。
針對各種目標變量的線性迴歸模型，支持自動化統計估計和圖形化表示。
通過提供對於高級抽象功能的執行，可構建多圖網格（multi-plotgrids）的複雜可視化。
通過各種內置主題，可實現樣式設置，並創建 Matplotlib 圖。
③Plotly
作爲知名的圖形 Python 庫之一，Ploty 通過交互式圖形，以方便用戶瞭解目標變量和預測變量之間的依賴性。
它可以被用於分析與可視化統計，針對財務、商業和科學數據領域，生成清晰明瞭的圖形、子圖、熱圖、以及 3D 圖表等。
下面是 Ploty 的具體功能列表：
具有 30 多種圖表類型，包括：3D 圖表、科學和統計圖、SVG 地圖等，可實現清晰的可視化。
通過 Python API，您可以創建由圖表、圖形、文本和 Web 圖像組成的公共/私有的儀表板。
可創建基於 JSON 格式序列化的可視化圖像，用戶可以在 R、MATLAB、Julia 等不同平臺上輕鬆地訪問到它們。
通過名爲 Plotly Grid 的內置 API，用戶可以直接將數據導入 Ploty 環境。
④Bokeh
Bokeh 是 Python 中交互性最強的庫之一，可用於爲 Web 瀏覽器構建描述性的圖形表示形式。
它可以輕鬆處理龐大的數據集，並構建通用圖，進而有助於執行廣泛的 EDA。
通過定義完善的特徵，Bokeh 能夠構建交互式的圖表、儀表板和數據應用程序。
下面是 Bokeh 的具體功能列表：
可以通過簡單的命令，幫助用戶快速地創建複雜的統計圖。
支持 HTML、Notebook、以及服務器形式的輸出。它還支持多種語言的綁定，包括 R、Python、lua、以及 Julia 等。
通過與 Flask 和 Django 的集成，您可以在應用程序上表達特定的可視化效果。
通過提供對於可視化文件的支持，用戶可以將其轉換爲諸如 Matplotlib、Seaborn、以及 ggplot 等其他庫。
機器學習
創建可以準確預測的結果、並解決特定問題的機器學習模型，是任何數據科學項目中最重要的部分。
然而，實施機器學習與深度學習往往會涉及到數千行的代碼。而當您需要通過神經網絡解決複雜問題時，其對應的模型則會變得更加麻煩。
不過值得慶幸的是，通過 Python 自帶的多種軟件包，我們可以無需編寫任何算法，輕鬆地實現各種機器學習的技術應用。
在此，我們將重點介紹那些可以通過內置函數，來實現各種機器學習算法極具推薦價值的機器學習軟件包。
它們分別是：
Scikit-learn
XGBoost
ELI5
①Scikit-learn
作爲數據建模和模型評估的 Python 庫之一，Scikit-learn 自帶了各種監督式和無監督式機器學習算法。
同時，它可以被用於集合式學習（Ensemble Learning）和促進式機器學習（Boosting Machine Learning）的明確定義。
下面是 Scikit 的具體功能列表：
通過提供標準的數據集（如：Iris 和 Boston House Price），以協助用戶開展機器學習。
可用於執行監督式和無監督式機器學習的內置方法，包括解析、聚類、分類、迴歸、以及對各種文件進行異常檢測。
帶有用於特徵提取和特徵選擇的內置功能，可協助識別數據中的重要屬性。
通過執行交叉驗證，它提供了評估模型性能的不同方法，可優化模型的性能、並調整各項參數。
②XGBoost
XGBoost 即爲“極端梯度增強（Extreme Gradient Boosting）”，它屬於 Boosting 機器學習類 Python 軟件包。通過梯度增強，XGBoost 能夠提高機器學習模型的性能和準確性。
下面是 XGBoost 的具體功能列表：
由於是用 C++ 編寫的，因此 XGBoost 被認爲是提高機器學習模型性能最快、且有效的軟件庫之一。
由於 XGBoost 的核心算法是可並行化的，因此它可以有效地利用多核計算機的性能。同時，XGBoost 也可以處理大量數據集、並能夠跨多個數據集合開展網絡工作。
提供可用於執行交叉驗證，參數調整，正則化，以及處理缺失值的內部參數，還能夠提供與 Scikit-learn 相兼容的 API。
由於 XGBoost 經常被用於頂級的數據科學和機器學習競賽中，因此被普遍認爲優於其他算法。
③ELI5
作爲另一種 Python 庫，ELI5 主要致力於改善機器學習模型的性能。由於相對較新，因此它通常會與 XGBoost、LightGBM、以及 CatBoost 等一起被使用，進而提高機器學習模型的準確性。
下面是 ELI5 的具體功能列表：
提供與 Scikit-learn 軟件包的集成，以表徵特徵的重要性，並解釋決策樹和基於樹的集成性預測。
能夠分析並解釋由 XGBClassifier、XGBRegressor、LGBMClassifier、LGBMRegressor、CatBoostClassifier、CatBoostRegressor 和 Catboost 所做出的預測。
提供了對實現多種算法的支持，並能夠檢查黑盒模型。其 TextExplainer 模塊可以解釋由文本分類器所做出的預測。
能夠協助分析那些由線性迴歸器、和分類器給出的 Scikit 學習通用線性模型（GLM，General Linear Models）的權重和預測。
深度學習
機器學習和人工智能的進化離不開深度學習。隨着深度學習的引入，我們可以構建出複雜的模型，並處理龐大的數據集。
有了 Python 提供的各種深度學習軟件包，我們可以輕鬆地構建出各種高效的神經網絡。
在此，我們將重點介紹那些可以通過內置函數，來實現複雜神經網絡極具推薦價值的深度學習軟件包。
它們分別是：
TensorFlow
Pytorch
Keras
①TensorFlow
作爲深度學習的 Python 庫之一，TensorFlow 是一款可用於橫跨各項任務進行數據流編程的開源庫。
TensorFlow 通過一個符號數學庫，來構建出強大而精確的神經網絡。它提供了直觀的多平臺編程界面，可在不同的領域中實現高度擴展性。
下面是 TensorFlow 的具體功能列表：
面對大型項目和數據集合，它可以構建和訓練多個神經網絡。
除支持神經網絡，它還提供了各種執行統計分析的功能與方法。例如：它自帶有可用於創建概率模型和貝葉斯網絡（包括：Bernoulli、Chi2、Uniform、Gamma 等）的內置功能。
TensorFlow 提供了分層的組件，這些組件可以對權重和偏差執行分層的操作，並且可以通過實施正則化技術（例如：batch normalization、Dropout 等）來提高模型的性能。
它自帶有一個被稱爲 TensorBoard 的可視化程序，該可視化程序能夠創建交互式和可視化的圖形，以獲悉數據特徵的依賴性。
②Pytorch
Pytorch 是一個基於 Python 的開源科學計算軟件包，可用於在大型的數據集上實施深度學習技術和神經網絡。
Facebook 使用此軟件庫來開發其神經網絡，進而實現了面部識別和自動化標記等任務。
下面是 Pytorch 的具體功能列表：
提供了易用的 API，能與其他數據科學和機器學習的框架相集成。
類似於 NumPy，Pytorch 提供了被稱爲 Tensors 的多維數組，並且可以被使用在 GPU 上。
它不僅可以用於針對大型神經網絡進行建模，而且還提供了一個界面，支持多達 200 多種能被用於統計分析的數學運算。
其代碼可執行在每個節點上，以創建動態計算圖，進而協助時序分析，並能夠實時地預測銷售量。
③Keras
同樣作爲 Python 中優秀的深度學習庫之一，Keras 能夠爲構建、分析、評估和改進神經網絡提供全面支持。
Keras 是基於 Theano 和 TensorFlow Python 庫構建的。它提供了用於構建複雜的大規模深度學習模型所需的各種附加功能。
下面是 Keras 的具體功能列表：
爲構建所有類型的神經網絡提供支持，包括：完全連接、卷積、池化、循環、以及嵌入等。能夠針對大型數據集與問題，通過將各種模型進一步組合，以創建完整的神經網絡。
具有執行神經網絡計算的內置功能，包括：定義層與目標，激活功能；能夠通過優化器和大量的工具，來輕鬆地處理圖像和文本數據。
自帶有一些預處理的數據集和經過訓練的模型，包括：MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、以及 ResNet 等。
易於擴展，能夠對新增功能和方法等模塊提供支持。
自然語言處理
Google 運用 Alexa 來準確地預測用戶搜索的內容，而在 Siri 等其他聊天機器人的背後都會用到自然語言處理（NLP）技術。
NLP 在設計 AI 的系統中，發揮了巨大的作用。該系統有助於描述出人類語言與計算機之間的交互關係。
在此，我們將重點介紹那些可以通過內置函數，來實現高級 AI 系統極具推薦價值的自然語言處理包。
它們分別是：
NLTK
spaCy
Gensim
①NLTK（自然語言工具包，Natural Language ToolKit）
NLTK 被認爲是分析人類語言和行爲的優秀 Python 軟件包。作爲大多數數據科學家的首選，NLTK 庫提供了易用的界面，其中包含 50 多種語料庫和詞彙資源，有助於描述人與人之間的互動，以及構建出諸如推薦引擎之類的 AI 系統。
下面是 NLTK 的具體功能列表：
提供了一整套數據和文本處理的方法，可用於針對文本分析的分類、標記、詞幹、解析和語義推理。
包含了用於工業級 NLP 庫的包裝器，通過構建複雜的系統，以協助進行文本分類，並查找人類語音的行爲趨勢和模式。
它自帶有實現計算語言學（Computational Linguistics）的綜合指南、以及完整的 API 文檔指南，可幫助新手程序員上手使用 NLP。
它擁有龐大的用戶和專業人員社區，能夠提供全面的教程與快速指南，方便用戶學習如何使用 Python 進行計算語言學。
②spaCy
作爲一款免費的 Python 開源庫，spaCy 可被用於實現高級自然語言處理（NLP）的相關技術。
當您在處理大量文本時，可以通過 spaCy 來輕鬆地獲悉文本的形態學意義，以及如何將其分類成爲人類可理解的語言。
下面是 spaCy 的具體功能列表：
除了語言計算之外，spaCy 還提供了單獨的模塊，可用來構建、訓練和測試各種統計模型，進而更好地協助用戶理解單詞的含義。
它帶有各種內置的語言註釋，可協助分析句子的語法結構。這不僅有助於理解各種測試，還有助於查找出句子中不同單詞之間的關係。
可被用於針對包含縮寫和多個標點符號的複雜嵌套標記（nestedtokens），以實現標記化。
除了本身的強大功能和效率，spaCy 還支持 51 種以上的語言。
③Gensim
Gensim 是另一種開源的 Python 軟件包，該建模旨在從大型文檔和文本中提取語義主題，以通過統計模型和語言計算來予以處理，進而分析和預測人類行爲。
無論是原始數據還是非結構化的數據，它都有能力處理和應對龐大的數據集合。
下面是 Genism 的具體功能列表：
通過理解每個單詞的統計語義，以構建有效的分類文檔模型。
它自帶有諸如 Word2Vec、FastText、潛在語義分析（Latent Semantic Analysis）之類的文本處理算法。
這些算法能夠研究文檔中的統計共現模式，通過過濾掉那些不必要的單詞，進而構建出僅有重要特徵的模型。
提供可供導入、並支持多種數據格式的 I/O 包裝器與讀取器。
其簡單直觀的界面，可供初學者輕鬆地進行試用。同時，其 API 學習曲線比較平緩，因此備受各界開發人員的喜歡。