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Python特别强大,也是一款可以实现可数据分析语言,它有很多开源的库和工具,可以帮助数据科学家处理和分析数据。

Python学习路线图(2021最新版)_Python小白集训营的博客-CSDN博客_python路线

 

以下是一些常用的Python库和工具:

NumPy:NumPy是一个Python库,用于处理大型多维数组和矩阵,以及提供各种计算函数和工具。

Pandas:Pandas是一个数据处理库,用于处理和分析结构化数据,例如CSV和Excel文件,可以执行数据清洗、重构、聚合等操作。

Matplotlib:Matplotlib是一个Python的绘图库,用于绘制各种类型的图形和图表,例如折线图、散点图、柱状图等。

Seaborn:Seaborn是一个基于Matplotlib的高级数据可视化库,提供了更美观和更复杂的图表和图形。

Scikit-learn:Scikit-learn是一个机器学习库,提供了常见的机器学习算法,例如分类、回归、聚类等,以及模型评估和选择工具。

TensorFlow:TensorFlow是一个深度学习框架,可以用于构建和训练神经网络模型。

Keras:Keras是一个高层神经网络API,可以在TensorFlow等深度学习框架之上进行封装,使得构建和训练神经网络模型更加容易。

PyTorch:PyTorch是另一个深度学习框架,提供了动态计算图和易用性,也被广泛应用于神经网络模型的构建和训练。

Statsmodels:Statsmodels是一个统计分析库,提供了各种统计模型和方法,例如线性回归、时间序列分析、假设检验等。

http://www.mmbaike.com/news/87742.html

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