本篇内容介绍了“有哪些Python数据科学软件包”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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№1：Gleam
您听说过Plotly，听说过Matplotlib，也许还听过Seaborn，但您可能没有听说过Gleam。 Gleam是用于创建带有页面，面板和按钮的交互式可视化效果的出色工具。 这些交互式Web可视化也完全与Web集成在一起，这意味着您可以将它们放入从网站到端点的任何内容中! Gleam使用wtforms进行交互，并且可以使用任何范围的不同可视化工具来实际显示数据。
如果您想要一个很酷的交互式窗格，基本上可以使用任何图形库，那么Gleam是适合您的模块!
№2：Table
好吧，我知道你在想什么，
"为什么不只使用Pandas?"
这当然是一个可行的论点。 Table包使该清单成为Pandas的轻巧替代品。 与使用Pandas.py相比，使用Table.py读取海量数据集要容易得多，这实际上是使其成为该列表的唯一原因。 总的来说，我会说在某些情况下这可能是工作的包，但在大多数情况下，我只会坚持
import pandas as pd
№3：Shogun
> (src = https://www.shogun-toolbox.org/)
Shogun是用C ++编写的机器学习库，它也恰好具有Python端口。 Shogun的一大优点是，它可以在多种不同的编程语言中使用，并且在这方面相对统一。 如果您要使用Python学习Shogun，则可以利用该知识并将其应用于它支持的任何其他语言，这真是太神奇了!
Shogun拥有广泛的前沿机器学习算法，这无疑是任何科学家都可以欣赏的。 当然，它也是开源的，并且根据GNU通用许可发布，这总是一个加分!
№4：OpenCV
OpenCV是另一个很棒的机器学习程序包，实际上是最初由Intel开发的。 尽管有专有的根源，但是OpenCV是开源的，并根据FreeBSD许可许可证发布。 OpenCV真正很棒的一件事是它专注于实时计算机视觉。 与Shogun一样，OpenCV最初是用C ++编写的，但是具有Python和其他语言的接口。
№5：Mlpy
> (src = http://mlpy.sourceforge.net/)
Mlpy为有监督和无监督学习提供了广泛的最新机器学习方法。 与同行不同的是，它旨在为数据科学提供一种多合一的方法。 尽管此时它有点过时，但无疑是Pythonic机器学习引起的巨大包装爆炸的一个很好的起步器。 尽管年代久远，但我认为仍然值得一试。 这是由于其易用性，有趣的算法以及包容性。
Mlpy试图创建一种在重现性，调制和效率之间取得平衡的包装。 我认为此软件包之所以成功，是因为尽管许多对口产品的更新频率更高，当然也包括行业标准，但许多此类想法似乎在翻译中却以一种或另一种方式丢失了。 这是有道理的，因为这些都是由大量开发人员用C编写的庞大程序包，但是，我想说这可能是使用它们的不利方面。
“有哪些Python数据科学软件包”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
