本篇文章給大家分享的是有關(guān)什么是python數(shù)據(jù)科學(xué)庫，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

10年的玉山網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。成都營銷網(wǎng)站建設(shè)的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整玉山建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)建站從事“玉山網(wǎng)站設(shè)計”,“玉山網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

Python是門很神奇的語言，歷經(jīng)時間和實(shí)踐檢驗(yàn)，受到開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家一致好評，目前已經(jīng)是全世界發(fā)展最好的編程語言之一。簡單易用，完整而龐大的第三方庫生態(tài)圈，使得Python成為編程小白和高級工程師的首選。

在本文中，我們會分享不同于市面上的python數(shù)據(jù)科學(xué)庫（如numpy、padnas、scikit-learn、matplotlib等），盡管這些庫很棒，但是其他還有一些不為人知，但同樣優(yōu)秀的庫需要我們?nèi)ヌ剿魅W(xué)習(xí)。

1、wget

從網(wǎng)絡(luò)上獲取數(shù)據(jù)被認(rèn)為是數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備基本技能，而Wget是一套非交互的基于命令行的文件下載庫。ta支持HTTP、HTTPS和FTP協(xié)議，也支持使用IP代理。因?yàn)閠a是非交互的，即使用戶未登錄，ta也可以在后臺運(yùn)行。所以下次如果你想從網(wǎng)絡(luò)上下載一個頁面，Wget可以幫到你哦。

安裝

pip isntall wget

實(shí)例

import wget

url = 'http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3'

filename = wget.download(url)

Run and output

100% [................................................] 3841532 / 3841532
filename
'razorback.mp3'

2. Pendulum

對于大多數(shù)python用戶來說處理時期（時間）數(shù)據(jù)是一件令人抓狂的事情，好在Pendulum專為你而來。它是python內(nèi)置時間類的良好備選方案，更多內(nèi)容可查看官方文檔 https://pendulum.eustace.io/docs/

安裝

pip install pendulum

實(shí)例

import pendulum

dt_toronto = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Toronto')
dt_vancouver = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Vancouver')
print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours())

Run and output

3

3.imbalanced-learn

常見的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法都默認(rèn)輸入的數(shù)據(jù)是均衡數(shù)據(jù)，即假設(shè)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)有A和B兩個類別，A和B數(shù)據(jù)量大體相當(dāng)。如果A和B數(shù)據(jù)量差別巨大，那么訓(xùn)練的效果會不理想。在實(shí)際收集和整理的數(shù)據(jù)，其實(shí)絕大多數(shù)是非均衡數(shù)據(jù)，這對于機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法真的是個很大的問題。好在有imbalanced-learn庫可以很好的解決這個問題。該庫兼容scikit-learn，并且是作為scikit-learn-contrib項(xiàng)目的一部分。當(dāng)你再遇到非均衡數(shù)據(jù)，記得試試它哦！

安裝

pip install -U imbalanced-learn
#或者
conda install -c conda-forge imbalanced-learn

4. FlashText

在NLP任務(wù)重經(jīng)常會遇到替換指代同一個意思的多個詞語，或者從句子中抽取關(guān)鍵詞。通常我們一般的做法是使用正則表達(dá)式來完成這些臟活累活，但如果要操作的詞語數(shù)量達(dá)到幾千上萬，使用正則這種方法就會變得很麻煩。FlashText庫是基于FlashText算法，該庫的最強(qiáng)大之處在于程序運(yùn)行時間不受操作詞語數(shù)量影響，即運(yùn)行時間與操作的詞匯數(shù)量無關(guān)。 因此特別適合應(yīng)用到 python文本分析 中去。

安裝

pip install flashtext

實(shí)例

抽取關(guān)鍵詞

我們都知道 Big Apple 指代紐約。所以抽取紐約這個城市詞時候，我們要考慮到相同意思的不同詞語。

from flashtext import KeywordProcessor

#設(shè)置關(guān)鍵詞處理器
keyword_processor = KeywordProcessor()

#設(shè)置關(guān)鍵詞及其近義詞
keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York') #遇到Big Apple就會識別為New York
keyword_processor.add_keyword('Bay Area')

keywords_found = keyword_processor.extract_keywords("I love Big Apple and Bay Area.")

keywords_found

Run and output

['New York', 'Bay Area']

5. Fuzzywuzzy

這個庫的名字就有點(diǎn)怪，但ta擁有強(qiáng)大的字符串匹配功能?？梢暂p松實(shí)現(xiàn)字符串比較比率（comparison ratios），分詞比率（token ratios)等操作。它還可以方便地匹配保存在不同數(shù)據(jù)庫中的記錄。

安裝

pip install fuzzywuzzy

實(shí)例

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process

# Simple Ratio
print(fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!"))
# Partial Ratio
print(fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!"))

Run and output!

97
100

以上就是什么是python數(shù)據(jù)科學(xué)庫，小編相信有部分知識點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章標(biāo)題：什么是python數(shù)據(jù)科學(xué)庫
路徑分享：http://jinyejixie.com/article44/pddehe.html

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