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佛山达内:拥有大量库是 Python 的优势之一,它的大多数开发包目前都得到了很好的维护——那些数据科学和机器学习库每天都有新特性与提升。例如 2006 年发起的 NumPy 项目,作为 Python 数据科学的核心库,最近它刚刚接受了价值 64.5 万美元的资助。另外Python 开发了许多有趣的库。
当涉及严重的数据清洗时,我们可以使用多功能的 Pandas 包。Pandas 是一个开源库,可以为 Python 编程语言提供快速简化的数据处理和数据分析工具,它主要是为 Python 提供现实和高端的数据分析。比如使用 Matplotlib 进行数据可视化,Seaborn 还可以提供更多的绘图功能和更专门的绘图。此外 Scikit 学习是一个很好的通用机器学习工具,它为数据挖掘和分析提供了有效的工具,它几乎可以为所有的基本机器学习算法和许多有用的数据处理工具提供一个非常好用的 API。
当大家需要额外的性能时,可以选择Dask这个数据框架库。Dask 是一个非常适合处理大型、难以装入内存的数据框架的库,它还能在多个处理器中进行并行计算。或者使用 TensorFlow、Keras 和 PyTorch,所有这些都非常适合实现深度学习模型。使用什么库取决于你的个人偏好和项目需求,但是一直以来都有很多方便有趣、使用 Python 开发的框架,关键是找到适合你自己的。
佛山达内:Python的前景展望
Python 及其相关库在我们的工作中扮演了重要角色,我们要非常感谢所有这些工具背后的开发者,没有这些开源库,Python 就没有今天。对于我们来说,Python 可以成为非常重要的工具,我们希望它的用户们能够多考虑帮助开源社区的发展,不论文档修改、bug 修复还是新代码、新特性或新库,所有贡献都将帮助整个社区向前发展。因为这个富有活力的社区,Python 的未来有着光明的前景。
在大多数人的眼里,Python 的未来非常光明。这个语言刚刚被 IEEE Spectrum 列为第一大编程语言。而 Packt 最近的调查也显示它是最近一段时期内科技界最为流行的工具。尽管在这里,我们主要从数据科学和机器学习的角度谈论 Python,但我们也会经常听说其他领域的人们也认为 Python 是一种功能丰富的语言,拥有大量的库和完整的生态系统。Python 或许不是所有问题的最佳工具,但对于想要「完成任务」的程序员来说,它被认为是一种「有效」的语言。
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