类型或曲调。如果你有一些东西可以保存你的浏览器历史记录，并让你创建搜索记录的电子表格，那会怎么样？听起来很有趣，对吧？其实，Python 就很类似。它简单、灵活、易用，允许你将代码保存在 .csv 文件中，并随时随地进行处理。让我们来学习一些用于数据科学的顶级 Python 库。
Python 作为一，在创建原型和开发应用程序方面广受欢迎。Python 的可读性、灵活性以及对数据科学操作的适用性使其成为开发人员最青睐的语言之一。它被需要在工作中应用统计技术或数据分析的开发人员广泛使用。数据科学家使用 Python 将他们的任务与 Web 应用程序或生产环境集成。
Python 库简化了复杂的工作，使数据集成更容易，代码更少，时间更短。在本文中，我将讨论一些顶级 Python 数据科学库的显著特性，以及如何在工作中使用它们。
1.数值和科学计算（NumPy和SciPy）：
NumPy，即数值与科学计 电话号码库 算，为 Python 中的科学计算奠定了基础，位列数据科学十大 Python 库之列。它为数学和数值例程提供了快速的预编译函数。此外，NumPy 通过强大的数据结构优化了 Python 编程，从 如何确定互联网速度 而高效地计算多维数组和矩阵。
科学计算 Python（也称为 SciPy）与 NumPy 密不可分。使用 SciPy，您可以通过增强回归、最小化、傅里叶变换等实用函数来增强 NumPy 的竞争优势。您需要先安装 NumPy，然后再安装 SciPy。
2. PANDAS（Python数据分析库）：
Pandas 是一个开源工具，为 Python 编程提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它可用于添加专为金融、统计学、社会科学和工程学等多个领域的实际数据分析而设计的数据结构和工具。Pandas 最大的 新加坡电话列表i优点在于其易于适应的特性，这使其成为数据科学领域顶级的 Python 库之一。它可以完美地处理不完整、非结构化、混乱和未分类的数据。同时，它还可以提供用于数据集的整形、合并、重塑和切片的工具。Pandas