大數(shù)據(jù)文摘作品，作者：Igor Bobriakov，編譯：朱璇、衛(wèi)青、萬如苑

導(dǎo)讀：隨著近幾年P(guān)ython已成為數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)中大火的編程語言，我們將根據(jù)以往的經(jīng)驗來為大家總結(jié)一下數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師幾個最實用的python庫。如果你是正在學(xué)習(xí)Python的學(xué)生，也許根據(jù)這個表單能夠幫你更好地找到學(xué)習(xí)的重心。

因為所有的python庫都是開源的，所以我們還列出了每個庫的提交次數(shù)、貢獻者人數(shù)和其他一些來自Github可以代表Python庫流行度的指標(biāo)。

核心庫

1. NumPy（Github提交次數(shù)：15980，貢獻者人數(shù)：522）

在用Python處理科學(xué)任務(wù)時，我們常常需要使用Python的SciPy Stack。SciPyStack是一個專門為用Python處理科學(xué)計算而設(shè)計的軟件集（注意不要把SciPy Stack和SciPy庫搞混啦；SciPy庫只是SciPy Stack的一部分）。 讓我們來看看SciPy Stack里面都包括什么：SciPy Stack其實相當(dāng)龐大，包括了十幾個庫。其中NumPy庫是它的核心庫（特別是最重要的幾個庫）中的明星。

NumPy（來自NumericalPython）是構(gòu)建科學(xué)計算代碼集的最基礎(chǔ)的庫。 它提供了許多用Python進行n維數(shù)組和矩陣操作的功能。該庫提供了NumPy數(shù)組類型的數(shù)學(xué)運算向量化，可以改善性能，從而加快執(zhí)行速度。

2. SciPy（Github提交次數(shù)：17213，貢獻者人數(shù)：489）

SciPy是一個針對工程和科學(xué)庫。 再次提醒大家SciPyStack不等于SciPy庫： SciPy Stack包括線性代數(shù)、優(yōu)化、整合和統(tǒng)計等模塊，而 SciPy庫的主要功能是建立在NumPy基礎(chǔ)之上，因此它使用了大量的NumPy數(shù)組結(jié)構(gòu)。 SciPy庫通過其特定的子模塊提供高效的數(shù)學(xué)運算功能，例如數(shù)值積分、優(yōu)化等。 值得一提的是SciPy子模塊中的所有功能都附有詳細(xì)的文檔可供查閱。

3. Pandas（Github提交次數(shù)：15089，貢獻者人數(shù)：762）

Pandas是一個簡單直觀地應(yīng)用于“帶標(biāo)記的”和“關(guān)系性的”的數(shù)據(jù)的Python庫。它是探索數(shù)據(jù)的完美工具，能快速簡單地進行數(shù)據(jù)操作、聚合和可視化。

“數(shù)列（Series）”： 一維數(shù)組

“數(shù)據(jù)框（Data Frames）” ：二維數(shù)組

例如，當(dāng)你想從這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中得到一個新的數(shù)據(jù)框，把一個數(shù)列作為新的一行添加至數(shù)據(jù)框，你就能得到一個如圖所示的數(shù)據(jù)框。

下面列出的只是你可以用Pandas做的事情的一小部分：

●     輕松添加或刪除數(shù)據(jù)框中的數(shù)列

●     將其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)框

●     處理缺失的數(shù)據(jù)，比如用NaN表示它們

●     強大的高效分組功能

下圖：核心庫的Google Trends歷史記錄

圖片來源：trends.google.com

下圖：核心庫的GitHub下載請求歷史記錄

圖片來源：datascience.com/trends

可視化類

4. Matplotlib（Github提交次數(shù)：21754，貢獻者人數(shù)：588）

MatPlotlib是另一個SciPy Stack的核心庫。它是為能輕松生成簡單而強大的可視化圖標(biāo)而量身定制。 MatPlotlib是一個超酷的庫，它和NumPy，SciPy以及Pandas一起使Python成為像MatLab、Mathematica這樣的科學(xué)工具的強力競爭者。

然而，MatPlotlib是一個低端庫。這意味著您需要編寫更多的代碼才能達(dá)到高級的可視化效果；換句話說，和使用其他高級工具相比，使用MatPlotlib你需要投入更多的精力，但總體來說MatPlotlib還是值得一試的。

付出一些努力，您就用MatPlotlib做任何您想做的可視化圖表：

●     線路圖

●     散點圖

●     條形圖和直方圖

●     餅狀圖

●     莖圖

●     輪廓圖

●     矢量場圖

●     頻譜圖

Matplotlib還可用來創(chuàng)建標(biāo)簽、網(wǎng)格、圖例和許多其他樣式圖?；旧?，一切圖表都可以通過Matplotlib來定制。

Matplotlib庫還能支持不同的平臺，并能使用不同的GUI套件來展示所得到的可視化圖表。 各種IDE（比如IPython）都支持Matplotlib的功能。

除了Matplotlib，python還有一些其他庫能讓可視化變得更加容易。

下圖：使用Matplotlib制作的圖表展示

5. Seaborn（Github提交次數(shù)：1699，貢獻者人數(shù)：71）

Seaborn主要關(guān)注統(tǒng)計模型的可視化，包括熱分布圖（用來總結(jié)數(shù)據(jù)及描繪數(shù)據(jù)的整體分布）。 Seaborn是基于且高度依賴于Matplotlib的一個python庫。

下圖：使用Seaborn制作的圖表展示

6. Bokeh（Github提交次數(shù)：15724，貢獻者人數(shù)：223）

還有一個強大的可視化庫叫做Bokeh，其目的是互動式的可視化。 與Seaborn不同，Bokeh獨立于Matplotlib。 如上所述，Bokeh的賣點是互動性，它通過數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔（d3.js）風(fēng)格的新式瀏覽器來呈現(xiàn)圖表。

下圖：使用Bokeh制作的圖表展示

7. Plotly（Github提交次數(shù)：2486，貢獻者人數(shù)：33）

Plotly是一個基于Web來構(gòu)建可視化的的工具箱。它有好幾種編程語言（其中包括Python）的API，并在plot.ly網(wǎng)站上提供一些強大的、開箱即用的圖表。 要使用Plotly，您先需要設(shè)置您的Plotly API密鑰。Plotly將在其服務(wù)器端處理圖表，并將結(jié)果在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布。此外，它也提供了一種不需要使用其服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)的offline方法。

下圖：使用Plotly制作的圖表展示

下圖：python可視化庫的Google趨勢記錄

圖片來源：trends.google.com

機器學(xué)習(xí)類

8. SciKit-Learn（Github提交次數(shù)：21793，貢獻者人數(shù)：842）

Scikits是SciPy Stack的另一庫，它專為某些特殊功能（如圖像處理和機器學(xué)習(xí)輔助）而設(shè)計。對于機器學(xué)習(xí)而言，SciKit-Learn是其中最突出的一個是庫。SciKit-Learn建立在SciPy之上，并大量使用SciPy進行數(shù)學(xué)操作。

scikit-learn為常見的機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計了一個簡潔通用的界面，使得在生產(chǎn)系統(tǒng)使用機器學(xué)習(xí)變的十分簡單。 該庫有著高質(zhì)量的代碼和文檔，性能高，容易使用，是使用Python進行機器學(xué)習(xí)的行業(yè)實踐標(biāo)準(zhǔn)。

深度學(xué)習(xí)類 - Keras / TensorFlow / Theano

在深度學(xué)習(xí)方面，Keras是最杰出最方便的Python庫之一。它可以在TensorFlow或者Theano之上運行。 下面讓我們來看一下它們的一些細(xì)節(jié)：

9.Theano. (提交：25870次，貢獻者：300個)

首先我們來談?wù)凾heano.

Theano同Numpy類似，是一款定義多維矩陣并含有數(shù)學(xué)運算符和表達(dá)式的Python包。通過編譯這個庫可以在任何環(huán)境下有效的運行。由蒙特利爾大學(xué)的機器學(xué)習(xí)小組最初開發(fā)，它主要用于滿足機器學(xué)習(xí)的需要。

很重要的一點是要注意到，Theano在低級別運算符上同NumPy緊密的結(jié)合在一起。并且這個庫優(yōu)化了GPU和CPU的使用，使其在處理大數(shù)據(jù)運算時的表現(xiàn)更為迅速。

效率和穩(wěn)定性的調(diào)整，使得即使是非常小的值也能得到更精確的結(jié)果，例如，即使給一個非常小的x值，計算log（1 + x）也能給出一個可是別的結(jié)果。

10.TensorFlow (提交：16785次，貢獻者：795個)

這是一個由Google的程序員開發(fā)，為機器學(xué)習(xí)打造的數(shù)據(jù)流圖像計算開源庫。設(shè)計它的目的是為了滿足Google環(huán)境中對訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迫切需求。其前身是DistBelief，一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。而且TensorFlow并非嚴(yán)格受制于Google的框架——它可以廣泛地適用于多種真實世界的應(yīng)用中。

TensorFlow的主要特點是他的多層節(jié)點系統(tǒng)，可以在大數(shù)據(jù)上快速的訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這點為Google的語音識別以及圖像識別提供了助力。

11.Keras （提交：3519次，貢獻者：428個）

最后，來看一看Keras，這是一個Python開源庫，用于在高級界面上建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它簡約且直接，并擁有很強的延展性。它使用Theano 和 TensorFlow作為其終端，并且微軟正在試圖將CNTK（微軟自己的認(rèn)知工具包）結(jié)合進去成為一個新的終端。

這種簡約的設(shè)計方式旨通過緊湊型系統(tǒng)建立來實現(xiàn)更加快捷和簡單的操作。

Keras極易上手，并且在使用的過程中有很多快速原型可供參考。它完全用Python寫的庫，并且本身就非常高級。Keras非常模塊化并有很強的拓展性。盡管Keras簡易，有高層次定位。Keras仍然擁有足夠的深度和力量來進行嚴(yán)肅的建模。

Keras的核心理念是“層級”，一切都是圍繞著層級建立的。數(shù)據(jù)在張量（tensors）中處理好，第一層負(fù)責(zé)張量的輸入，最后一層負(fù)責(zé)輸出，而模型則在這之間建立。

谷歌Trends歷史記錄

trends.google.com

Github合并請求（pull requests）歷史紀(jì)錄

datascience.com/trends

自然語言處理

12.NLTK （提交：12449次，貢獻者：196個）

這個庫的名字是Natural Language Toolkit（自然語言工具）的縮寫。正如其名，它被用于由象征性與統(tǒng)計性自然語言處理的一般任務(wù)。NLTK旨在用于自然語言處理的教學(xué)與研究等的相關(guān)領(lǐng)域（語義學(xué)，認(rèn)知人工智能科學(xué)，等等）并現(xiàn)在它的使用受到了很大的關(guān)注。

NLTK在功能上允許很多操作，例如文字標(biāo)簽，歸類，標(biāo)記解釋，名稱識別；通過建立語料樹（corpus tree）來解釋句子的內(nèi)外聯(lián)系，詞根提取以及語義推理。所有這些內(nèi)置模塊都允許為不同的任務(wù)建造復(fù)雜研究系統(tǒng)。

13.Gensim （提交：2878次，貢獻者：179個）

這是一個開源的Python庫，為人們提供向量空間建模和主題建模的工具。這個庫的設(shè)計旨在高效處理大規(guī)模文本：除了允許內(nèi)存中處理，效率的主要來源在于廣泛使用NumPy的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和SciPy的運算符號，這兩個使用起來都十分的高效和簡單。

Gensim主要被用于未加工的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)字文本。Gensim使用了諸如：分層狄式流程（hierarchical Dirichlet processes），潛在語義分析（latent semantic analysis），潛在狄氏分布（latent Dirichlet allocation）以及文檔頻次（tf-idf，term frequency-inverse document frequency），隨機映射，文字/文檔向量化（word2vec，document2vec）檢測多個文檔文字中詞語出現(xiàn)的頻次，通常被成為語料庫（corpus），之類的算法。這些算法都是非監(jiān)督性的——不需要任何的參數(shù)，唯一的輸入就是語料庫。

谷歌Trends歷史記錄

圖片來源：trends.google.com

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數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計

14.  Scrapy（提交：6325次，貢獻者：243個）

Scrapy是一個制做爬蟲程序的庫，也被稱作“蜘蛛機器人”（spider bots）。旨在提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如從網(wǎng)頁聯(lián)絡(luò)信息，或網(wǎng)址鏈接。

它是開源并由Python寫的庫。正如其名，它最開始只是為了扒網(wǎng)頁所設(shè)計，然而現(xiàn)在他已經(jīng)進化成為一個擁有從API上獲取數(shù)據(jù)并且，用途廣泛的爬蟲程序。

這個庫一直貫徹其“不要在界面設(shè)計上重復(fù)你自己”的宗旨——鼓勵用戶寫出廣泛適用并可重復(fù)使用的代碼，從而制造強大的爬蟲軟件。

整個Scrapy的結(jié)構(gòu)都是圍繞蜘蛛類建造的，該類封裝了爬蟲跟蹤的一組指令。

15. Statsmodels (提交: 8960, 貢獻: 119)

你可能已經(jīng)從它的名字猜到了，statsmodels是一個讓用戶通過多種估計方式和統(tǒng)計模型，進行數(shù)據(jù)探索和統(tǒng)計分析的Python庫。

實用的特征有：統(tǒng)計描述，線性回歸模型，廣義線性模型，離散選擇模型，穩(wěn)健線性模型，時間序列分析以及多種回歸子。

這個庫同樣提供大量為統(tǒng)計分析專門設(shè)計的畫圖方程，并且為更好的展示大數(shù)據(jù)進行了專門的調(diào)整。

結(jié)論

以上這些就是由數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師們公認(rèn)的值得你一探究竟的Python庫。

這是每個庫在Github上動向的詳細(xì)數(shù)據(jù)：

當(dāng)然這不是最終極全面的總結(jié)。也有其他的庫和框架，同樣值得為了特殊的任務(wù)進行適當(dāng)?shù)年P(guān)注。一個很好的例子是另一個程序包SciKit，它重點針對一些特別的領(lǐng)域。像SciKit-Image就針對于圖像處理。

所以如果你還想到其他有用的庫的話，請在評論區(qū)與讀者一起分享吧。

原文鏈接

大數(shù)據(jù)文摘作品，作者：Igor Bobriakov，編譯：朱璇、衛(wèi)青、萬如苑

導(dǎo)讀：隨著近幾年P(guān)ython已成為數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)中大火的編程語言，我們將根據(jù)以往的經(jīng)驗來為大家總結(jié)一下數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師幾個最實用的python庫。如果你是正在學(xué)習(xí)Python的學(xué)生，也許根據(jù)這個表單能夠幫你更好地找到學(xué)習(xí)的重心。

因為所有的python庫都是開源的，所以我們還列出了每個庫的提交次數(shù)、貢獻者人數(shù)和其他一些來自Github可以代表Python庫流行度的指標(biāo)。

核心庫

1. NumPy（Github提交次數(shù)：15980，貢獻者人數(shù)：522）

在用Python處理科學(xué)任務(wù)時，我們常常需要使用Python的SciPy Stack。SciPyStack是一個專門為用Python處理科學(xué)計算而設(shè)計的軟件集（注意不要把SciPy Stack和SciPy庫搞混啦；SciPy庫只是SciPy Stack的一部分）。 讓我們來看看SciPy Stack里面都包括什么：SciPy Stack其實相當(dāng)龐大，包括了十幾個庫。其中NumPy庫是它的核心庫（特別是最重要的幾個庫）中的明星。

NumPy（來自NumericalPython）是構(gòu)建科學(xué)計算代碼集的最基礎(chǔ)的庫。它提供了許多用Python進行n維數(shù)組和矩陣操作的功能。該庫提供了NumPy數(shù)組類型的數(shù)學(xué)運算向量化，可以改善性能，從而加快執(zhí)行速度。

2. SciPy（Github提交次數(shù)：17213，貢獻者人數(shù)：489）

SciPy是一個針對工程和科學(xué)庫。再次提醒大家SciPyStack不等于SciPy庫： SciPy Stack包括線性代數(shù)、優(yōu)化、整合和統(tǒng)計等模塊，而 SciPy庫的主要功能是建立在NumPy基礎(chǔ)之上，因此它使用了大量的NumPy數(shù)組結(jié)構(gòu)。 SciPy庫通過其特定的子模塊提供高效的數(shù)學(xué)運算功能，例如數(shù)值積分、優(yōu)化等。 值得一提的是SciPy子模塊中的所有功能都附有詳細(xì)的文檔可供查閱。

3. Pandas（Github提交次數(shù)：15089，貢獻者人數(shù)：762）

Pandas是一個簡單直觀地應(yīng)用于“帶標(biāo)記的”和“關(guān)系性的”的數(shù)據(jù)的Python庫。它是探索數(shù)據(jù)的完美工具，能快速簡單地進行數(shù)據(jù)操作、聚合和可視化。

“數(shù)列（Series）”： 一維數(shù)組

“數(shù)據(jù)框（Data Frames）” ：二維數(shù)組

例如，當(dāng)你想從這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中得到一個新的數(shù)據(jù)框，把一個數(shù)列作為新的一行添加至數(shù)據(jù)框，你就能得到一個如圖所示的數(shù)據(jù)框。

下面列出的只是你可以用Pandas做的事情的一小部分：

● 輕松添加或刪除數(shù)據(jù)框中的數(shù)列

● 將其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)框

● 處理缺失的數(shù)據(jù)，比如用NaN表示它們

● 強大的高效分組功能

下圖：核心庫的Google Trends歷史記錄

圖片來源：trends.google.com

下圖：核心庫的GitHub下載請求歷史記錄

圖片來源：datascience.com/trends

可視化類

4. Matplotlib（Github提交次數(shù)：21754，貢獻者人數(shù)：588）

MatPlotlib是另一個SciPy Stack的核心庫。它是為能輕松生成簡單而強大的可視化圖標(biāo)而量身定制。 MatPlotlib是一個超酷的庫，它和NumPy，SciPy以及Pandas一起使Python成為像MatLab、Mathematica這樣的科學(xué)工具的強力競爭者。

然而，MatPlotlib是一個低端庫。這意味著您需要編寫更多的代碼才能達(dá)到高級的可視化效果；換句話說，和使用其他高級工具相比，使用MatPlotlib你需要投入更多的精力，但總體來說MatPlotlib還是值得一試的。

付出一些努力，您就用MatPlotlib做任何您想做的可視化圖表：

● 線路圖

● 散點圖

● 條形圖和直方圖

● 餅狀圖

● 莖圖

● 輪廓圖

● 矢量場圖

● 頻譜圖

Matplotlib還可用來創(chuàng)建標(biāo)簽、網(wǎng)格、圖例和許多其他樣式圖?；旧?，一切圖表都可以通過Matplotlib來定制。

Matplotlib庫還能支持不同的平臺，并能使用不同的GUI套件來展示所得到的可視化圖表。 各種IDE（比如IPython）都支持Matplotlib的功能。

除了Matplotlib，python還有一些其他庫能讓可視化變得更加容易。

下圖：使用Matplotlib制作的圖表展示

5. Seaborn（Github提交次數(shù)：1699，貢獻者人數(shù)：71）

Seaborn主要關(guān)注統(tǒng)計模型的可視化，包括熱分布圖（用來總結(jié)數(shù)據(jù)及描繪數(shù)據(jù)的整體分布）。 Seaborn是基于且高度依賴于Matplotlib的一個python庫。

下圖：使用Seaborn制作的圖表展示

6. Bokeh（Github提交次數(shù)：15724，貢獻者人數(shù)：223）

還有一個強大的可視化庫叫做Bokeh，其目的是互動式的可視化。 與Seaborn不同，Bokeh獨立于Matplotlib。 如上所述，Bokeh的賣點是互動性，它通過數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔（d3.js）風(fēng)格的新式瀏覽器來呈現(xiàn)圖表。

下圖：使用Bokeh制作的圖表展示

7. Plotly（Github提交次數(shù)：2486，貢獻者人數(shù)：33）

Plotly是一個基于Web來構(gòu)建可視化的的工具箱。它有好幾種編程語言（其中包括Python）的API，并在plot.ly網(wǎng)站上提供一些強大的、開箱即用的圖表。 要使用Plotly，您先需要設(shè)置您的Plotly API密鑰。Plotly將在其服務(wù)器端處理圖表，并將結(jié)果在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布。此外，它也提供了一種不需要使用其服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)的offline方法。

下圖：使用Plotly制作的圖表展示

下圖：python可視化庫的Google趨勢記錄

圖片來源：trends.google.com

機器學(xué)習(xí)類

8. SciKit-Learn（Github提交次數(shù)：21793，貢獻者人數(shù)：842）

Scikits是SciPy Stack的另一庫，它專為某些特殊功能（如圖像處理和機器學(xué)習(xí)輔助）而設(shè)計。對于機器學(xué)習(xí)而言，SciKit-Learn是其中最突出的一個是庫。SciKit-Learn建立在SciPy之上，并大量使用SciPy進行數(shù)學(xué)操作。

scikit-learn為常見的機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計了一個簡潔通用的界面，使得在生產(chǎn)系統(tǒng)使用機器學(xué)習(xí)變的十分簡單。該庫有著高質(zhì)量的代碼和文檔，性能高，容易使用，是使用Python進行機器學(xué)習(xí)的行業(yè)實踐標(biāo)準(zhǔn)。

深度學(xué)習(xí)類 - Keras / TensorFlow / Theano

在深度學(xué)習(xí)方面，Keras是最杰出最方便的Python庫之一。它可以在TensorFlow或者Theano之上運行。 下面讓我們來看一下它們的一些細(xì)節(jié)：

9.Theano. (提交：25870次，貢獻者：300個)

首先我們來談?wù)凾heano.

Theano同Numpy類似，是一款定義多維矩陣并含有數(shù)學(xué)運算符和表達(dá)式的Python包。通過編譯這個庫可以在任何環(huán)境下有效的運行。由蒙特利爾大學(xué)的機器學(xué)習(xí)小組最初開發(fā)，它主要用于滿足機器學(xué)習(xí)的需要。

很重要的一點是要注意到，Theano在低級別運算符上同NumPy緊密的結(jié)合在一起。并且這個庫優(yōu)化了GPU和CPU的使用，使其在處理大數(shù)據(jù)運算時的表現(xiàn)更為迅速。

效率和穩(wěn)定性的調(diào)整，使得即使是非常小的值也能得到更精確的結(jié)果，例如，即使給一個非常小的x值，計算log（1 + x）也能給出一個可是別的結(jié)果。

10.TensorFlow (提交：16785次，貢獻者：795個)

這是一個由Google的程序員開發(fā)，為機器學(xué)習(xí)打造的數(shù)據(jù)流圖像計算開源庫。設(shè)計它的目的是為了滿足Google環(huán)境中對訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迫切需求。其前身是DistBelief，一個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。而且TensorFlow并非嚴(yán)格受制于Google的框架——它可以廣泛地適用于多種真實世界的應(yīng)用中。

TensorFlow的主要特點是他的多層節(jié)點系統(tǒng)，可以在大數(shù)據(jù)上快速的訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這點為Google的語音識別以及圖像識別提供了助力。

11.Keras （提交：3519次，貢獻者：428個）

最后，來看一看Keras，這是一個Python開源庫，用于在高級界面上建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它簡約且直接，并擁有很強的延展性。它使用Theano 和 TensorFlow作為其終端，并且微軟正在試圖將CNTK（微軟自己的認(rèn)知工具包）結(jié)合進去成為一個新的終端。

這種簡約的設(shè)計方式旨通過緊湊型系統(tǒng)建立來實現(xiàn)更加快捷和簡單的操作。

Keras極易上手，并且在使用的過程中有很多快速原型可供參考。它完全用Python寫的庫，并且本身就非常高級。Keras非常模塊化并有很強的拓展性。盡管Keras簡易，有高層次定位。Keras仍然擁有足夠的深度和力量來進行嚴(yán)肅的建模。

Keras的核心理念是“層級”，一切都是圍繞著層級建立的。數(shù)據(jù)在張量（tensors）中處理好，第一層負(fù)責(zé)張量的輸入，最后一層負(fù)責(zé)輸出，而模型則在這之間建立。

谷歌Trends歷史記錄

trends.google.com

Github合并請求（pull requests）歷史紀(jì)錄

datascience.com/trends

自然語言處理

12.NLTK （提交：12449次，貢獻者：196個）

這個庫的名字是Natural Language Toolkit（自然語言工具）的縮寫。正如其名，它被用于由象征性與統(tǒng)計性自然語言處理的一般任務(wù)。NLTK旨在用于自然語言處理的教學(xué)與研究等的相關(guān)領(lǐng)域（語義學(xué)，認(rèn)知人工智能科學(xué)，等等）并現(xiàn)在它的使用受到了很大的關(guān)注。

NLTK在功能上允許很多操作，例如文字標(biāo)簽，歸類，標(biāo)記解釋，名稱識別；通過建立語料樹（corpus tree）來解釋句子的內(nèi)外聯(lián)系，詞根提取以及語義推理。所有這些內(nèi)置模塊都允許為不同的任務(wù)建造復(fù)雜研究系統(tǒng)。

13.Gensim （提交：2878次，貢獻者：179個）

這是一個開源的Python庫，為人們提供向量空間建模和主題建模的工具。這個庫的設(shè)計旨在高效處理大規(guī)模文本：除了允許內(nèi)存中處理，效率的主要來源在于廣泛使用NumPy的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和SciPy的運算符號，這兩個使用起來都十分的高效和簡單。

Gensim主要被用于未加工的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)字文本。Gensim使用了諸如：分層狄式流程（hierarchical Dirichlet processes），潛在語義分析（latent semantic analysis），潛在狄氏分布（latent Dirichlet allocation）以及文檔頻次（tf-idf，term frequency-inverse document frequency），隨機映射，文字/文檔向量化（word2vec，document2vec）檢測多個文檔文字中詞語出現(xiàn)的頻次，通常被成為語料庫（corpus），之類的算法。這些算法都是非監(jiān)督性的——不需要任何的參數(shù)，唯一的輸入就是語料庫。

谷歌Trends歷史記錄

圖片來源：trends.google.com

Github下載請求歷史紀(jì)錄

圖片來源：datascience.com/trends

數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計

14.Scrapy（提交：6325次，貢獻者：243個）

Scrapy是一個制做爬蟲程序的庫，也被稱作“蜘蛛機器人”（spider bots）。旨在提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如從網(wǎng)頁聯(lián)絡(luò)信息，或網(wǎng)址鏈接。

它是開源并由Python寫的庫。正如其名，它最開始只是為了扒網(wǎng)頁所設(shè)計，然而現(xiàn)在他已經(jīng)進化成為一個擁有從API上獲取數(shù)據(jù)并且，用途廣泛的爬蟲程序。

這個庫一直貫徹其“不要在界面設(shè)計上重復(fù)你自己”的宗旨——鼓勵用戶寫出廣泛適用并可重復(fù)使用的代碼，從而制造強大的爬蟲軟件。

整個Scrapy的結(jié)構(gòu)都是圍繞蜘蛛類建造的，該類封裝了爬蟲跟蹤的一組指令。

15. Statsmodels (提交: 8960, 貢獻: 119)

你可能已經(jīng)從它的名字猜到了，statsmodels是一個讓用戶通過多種估計方式和統(tǒng)計模型，進行數(shù)據(jù)探索和統(tǒng)計分析的Python庫。

實用的特征有：統(tǒng)計描述，線性回歸模型，廣義線性模型，離散選擇模型，穩(wěn)健線性模型，時間序列分析以及多種回歸子。

這個庫同樣提供大量為統(tǒng)計分析專門設(shè)計的畫圖方程，并且為更好的展示大數(shù)據(jù)進行了專門的調(diào)整。

結(jié)論

以上這些就是由數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師們公認(rèn)的值得你一探究竟的Python庫。

這是每個庫在Github上動向的詳細(xì)數(shù)據(jù)：

當(dāng)然這不是最終極全面的總結(jié)。也有其他的庫和框架，同樣值得為了特殊的任務(wù)進行適當(dāng)?shù)年P(guān)注。一個很好的例子是另一個程序包SciKit，它重點針對一些特別的領(lǐng)域。像SciKit-Image就針對于圖像處理。

所以如果你還想到其他有用的庫的話，請在評論區(qū)與讀者一起分享吧。

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