作者：Python開發(fā)與大數(shù)據(jù)人工智能原文：公眾號 Python開發(fā)與大數(shù)據(jù)人工智能

Python是一種很棒的編程語言。事實(shí)上，它還是世界上發(fā)展最快的編程語言之一。它一次又一次證明了它在數(shù)據(jù)科學(xué)職位中的實(shí)用性。整個(gè)Python及其庫的生態(tài)系統(tǒng)使其成為全世界用戶(初學(xué)者和高級)的合適選擇。

在本文中，我們將介紹一些用于數(shù)據(jù)科學(xué)方面的Python庫，它們并不像pandas、scikit-learn 和 matplotlib那么知名，但一樣非常實(shí)用的庫。

1、Wget

提取數(shù)據(jù)，尤其是從網(wǎng)絡(luò)上提取數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)科學(xué)家的主要任務(wù)之一。Wget是一個(gè)免費(fèi)的實(shí)用程序，用于從Web上進(jìn)行非交互式文件下載。它支持HTTP，HTTPS和FTP協(xié)議，以及通過HTTP代理進(jìn)行檢索。由于它是非交互式的，即使用戶沒有登錄也可以在后臺運(yùn)行。因此，如果你需要下載一個(gè)網(wǎng)站或頁面中的所有圖片時(shí)，wget 就可以幫到你

安裝：

$?pip?install?wget

示例：

import?wget
url?=?'http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3'
filename?=?wget.download(url)
100%?[................................................]?3841532?/?3841532
filename
'razorback.mp3'

2、Pendulum

如果你還在苦惱Python中時(shí)間日期的處理，那么你需要Pendulum。它是一個(gè)Python包，用于簡化datetime操作。它是Python原生類的一個(gè)臨時(shí)替代。

安裝：

$?pip?install?pendulum

例子：

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())3

3、Imbalanced-learn

大多數(shù)分類算法在每個(gè)類的樣本數(shù)量幾乎都是一樣的情況下是最有效的，但實(shí)際工作中大多數(shù)是不平衡的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)階段和后續(xù)預(yù)測都可能有影響。幸運(yùn)的是，創(chuàng)imbalance -learn庫可以解決這個(gè)問題。它與scikit-learn兼容，是scikit- learning -contrib項(xiàng)目的一部分。下次遇到不平衡的數(shù)據(jù)集的情況，請別忘了它。

安裝：

pip?install?-U?imbalanced-learn#?or
conda?install?-c?conda-forge?imbalanced-learn

4、FlashText

在自然語言處理(NLP)任務(wù)中清理文本數(shù)據(jù)通常需要替換關(guān)鍵字或從句子中提取關(guān)鍵字。通常，這樣的操作可以用正則表達(dá)式來完成，但是如果要搜索的詞匯量達(dá)到數(shù)千，那么這些操作就會變得很繁瑣。

Python的FlashText模塊基于FlashText算法，為這種情況提供了合適的替代方案。FlashText最棒的地方是，它的運(yùn)行與你的搜索量無關(guān)。

安裝：

$?pip?install?flashtext

例子：

1)提取關(guān)鍵詞

from?flashtext?import?KeywordProcessor
keyword_processor?=?KeywordProcessor()#?keyword_processor.add_keyword(,?)
keyword_processor.add_keyword('Big?Apple',?'New?York')
keyword_processor.add_keyword('Bay?Area')
keywords_found?=?keyword_processor.extract_keywords('I?love?Big?Apple?and?Bay?Area.')
keywords_found
['New?York',?'Bay?Area']

2)替代關(guān)鍵詞

keyword_processor.add_keyword('New?Delhi',?'NCR?region')
new_sentence?=?keyword_processor.replace_keywords('I?love?Big?Apple?and?new?delhi.')
new_sentence'I?love?New?York?and?NCR?region.'

5、FuzzyWuzzy

這個(gè)名稱聽起來很奇怪，但是在字符串匹配方面，FuzzyWuzzy是一個(gè)非常有用的庫。它可以方便地實(shí)現(xiàn)字符串匹配率等操作。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

例子：

from?fuzzywuzzy?import?fuzzfrom?fuzzywuzzy?import?process#?Simple?Ratio
fuzz.ratio("this?is?a?test",?"this?is?a?test!")97#?Partial?Ratio
fuzz.partial_ratio("this?is?a?test",?"this?is?a?test!")100

6、PyFlux

時(shí)間序列分析是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見的問題之一。PyFlux是Python中的一個(gè)開源庫，它是為處理時(shí)間序列問題而構(gòu)建的。該庫擁有一系列很優(yōu)秀的現(xiàn)代時(shí)間序列模型，諸如ARIMA、GARCH和VAR模型等。簡而言之，PyFlux提供了一種時(shí)間序列建模的概率方法。

安裝：

pip?install?pyflux

7、IPyvolume

數(shù)據(jù)科學(xué)很重要的一部分就是交流結(jié)果，可視化結(jié)果顯示可以給你提供一個(gè)巨大的優(yōu)勢。IPyvolume是一個(gè)Python庫，用于可視化Jupyter筆記本中的3D容量和符號(例如3D散點(diǎn)圖)，只需少量的配置。

安裝 ：

Using?pip
$?pip?install?ipyvolume
Conda/Anaconda
$?conda?install?-c?conda-forge?ipyvolume

例子：

繪制

8、Dash

Dash是一個(gè)用于構(gòu)建web應(yīng)用程序的高效Python框架。它基于FlaskPlotty.js 和 Response.js 之上。將下拉菜單和圖形等UI元素與Python分析代碼捆綁在一起，而不需要使用JavaScript。Dash非常適合構(gòu)建可以在web瀏覽器中呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用程序。

安裝：

pip?install?dash==0.29.0??#?The?core?dash?backend
pip?install?dash-html-components==0.13.2??#?HTML?components
pip?install?dash-core-components==0.36.0??#?Supercharged?components
pip?install?dash-table==3.1.3??#?Interactive?DataTable?component?(new!)

例子：

下面的示例顯示了具有下拉功能的高度交互式圖。當(dāng)用戶在下拉菜單中選擇一個(gè)值時(shí)，應(yīng)用程序代碼將動態(tài)地將數(shù)據(jù)從Google Finance 導(dǎo)出到panda DataFrame。

9、Gym

Gym是開發(fā)和對比強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工具，它兼容任何數(shù)據(jù)科學(xué)庫，如TensorFlow或Theano。是一個(gè)測試問題的集合，也叫環(huán)境，你可以用它來計(jì)算強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。這些環(huán)境有一個(gè)共享接口，允許用戶編寫通用算法。

安裝：

pip?install?gym

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的garch预测 python_数据科学方面的Python库，实用！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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