Python用于数据科学的库

核心数据操作与分析

Pandas: 用于数据处理和分析，提供强大的数据结构（如DataFrame和Series）, 擅长数据清洗、合并、重塑和聚合。

NumPy: 数值计算基础库，支持数组、矩阵和各种数学函数，核心功能包括线性代数、随机数生成和数组操作。

数据可视化

Matplotlib: 创建静态、动画和交互式可视化图表，支持线图、条形图、散点图、直方图等。

Seaborn: 基于Matplotlib构建，专注于统计可视化，提供热图、配对图、小提琴图等高级统计图形。

Plotly: 创建交互式可视化和仪表板，支持交互式图表、3D可视化和基于Web的仪表板。

Bokeh: 构建交互式可视化，擅长交互式图表、流数据和仪表板。

Altair: 声明式统计可视化，提供简洁的语法创建复杂可视化。

机器学习

Scikit-learn: 机器学习和统计建模库，涵盖分类、回归、聚类、降维和模型评估等功能。

TensorFlow: 深度学习和神经网络框架，支持构建和训练深度学习模型，并兼容GPU/TPU加速。

Keras: TensorFlow的高级API，简化深度学习模型的构建和训练过程。

PyTorch: 深度学习和神经网络框架，特点是动态计算图、GPU加速和良好的研究支持。

XGBoost: 梯度提升算法库，高效实现梯度提升决策树。

LightGBM: 梯度提升框架，注重速度和效率，相比XGBoost训练更快，内存占用更低。

CatBoost: 梯度提升框架，内置支持分类特征，能够处理无需预处理的分类数据。

统计分析

Statsmodels: 统计建模和假设检验库，支持线性回归、时间序列分析和各种统计检验。

SciPy: 科学和技术计算库，提供优化、积分、插值和统计函数。

数据整理与清洗

Dask: 用于并行计算和处理大型数据集，提供可扩展的DataFrame和并行操作。

Openpyxl: 读取和写入Excel文件（.xlsx），支持以编程方式处理.xlsx文件。

PySpark: 基于Apache Spark的分布式数据处理库，用于大规模数据处理、SQL查询和机器学习。

自然语言处理 (NLP)

NLTK: 自然语言处理任务库，支持分词、词干提取、词性标注和情感分析。

SpaCy: 工业级NLP库，提供命名实体识别、词性标注和依存句法分析等功能。

Gensim: 主题建模和文档相似性分析库，支持潜在狄利克雷分配（LDA）、Word2Vec和Doc2Vec等模型。

Transformers: 用于最新NLP模型（如BERT、GPT和T5），支持文本分类、翻译和摘要等任务。

数据抓取与Web交互

Beautiful Soup (BS4): 用于Web抓取和解析HTML/XML，方便从网页中提取数据。

Scrapy: 构建网络爬虫和抓取大型数据集的框架，具有可扩展性和高效率。

Requests: 用于发送HTTP请求，方便从API和网页获取数据。

地理空间数据分析

GeoPandas: 处理地理空间数据，支持处理Shapefiles、空间连接和地图绘制。

Folium: 创建交互式地图，集成Leaflet.js，方便可视化地理数据。

Shapely: 操作和分析几何对象，支持空间操作如相交、合并和缓冲区计算。

时间序列分析

Prophet (fbprophet): 时间序列预测库，自动检测趋势和季节性模式。

Statsmodels (部分): 也提供时间序列分析和预测功能，例如ARIMA模型。

其他

Joblib: 并行计算和保存/加载Python对象的工具，高效处理大型NumPy数组的序列化。

tqdm: 为循环添加进度条，方便监控长时间运行的任务。

Flask: 构建Web应用程序和API的微型框架，可以将机器学习模型部署为Web服务。

FastAPI: 构建高性能API的现代框架，支持自动文档生成和异步操作。

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