数据科学家必备的十个Python库有哪些？

本文共计1969个文字，预计阅读时间需要8分钟。

如果希望从事数据科学或机器学习工程师，希望找到适用于数据科学、机器学习、数据分析、深度学习的最佳Python库，这篇文章将对你非常有帮助。数据科学家需要一种能够有效处理的库。

如果你希望做数据科学家或者机器学习工程师，希望能找到用于数据科学、机器学习、数据分析和深度学习的最佳 Python 库，这篇文章将会对你有很大的帮助。

数据科学家需要一种能够对数据进行清理、转换、分析和可视化的工具，本文提到的这 10 款工具可以帮助你成为更优秀的 数据科学家。

​

不多说了，下面是对一些最流行的数据科学和机器学习的 Python 库的基本介绍。为使说明简洁，我尽量说明简短，并给出它的资源，以了解更多信息。

由于我也在学习 Python 和机器学习，那么将来我会对这些库进行详细的阐述，因为你至少需要一篇文章来详细说明它们。​喜欢本文记得收藏、关注、点赞。​

1、TensorFlow

这是最流行的机器学习库之一，你很有可能已经听说过它了。你可能知道 TensorFlow 来自谷歌，是由他们的谷歌大脑团队发明的，并用于 RankBrain 算法，该算法为谷歌搜索引擎上的数百万个搜索问题提供动力。

一般来说，它是一个符号数学库，也被用于机器学习应用，如神经网络。TensorFlow 有很多应用，你可以在网上找到很多故事，比如一个日本农民如何使用 TensorFlow 来分拣黄瓜。

项目地址：github.com/tensorflow/tensorflow

2、Keras

创建机器学习和基于深度学习的解决方案的主要问题之一是，实现它们可能很繁琐，需要编写许多行复杂的代码。Keras是一个库，使你更容易创建这些深度学习解决方案。