数据科学和ML常用的Python 库
Python 对于数据科学家来说几乎是一项必备技能。正如你看到的那样，很多数据科学家的岗位要求具备 Python 编程的能力。这篇文章将会针对数据科学介绍几种常用的 Python 包。在与数据挖掘、机器学习以及数据分析相关的项目中，这些 Python 包通常会得到广泛应用。
- SciPy
SciPy (发音为“Sigh Pie”) 是一个基于 Python 的开源软件生态系统，主要用于数学、科学和工程学等领域，给数据科学家提供了大量的算法和数学工具。
- NumPy
Numpy是用 Pyhton 进行科学计算时的基础包，为 Python 提供了出色的数学功能。
- Scikit-learn
Scikit-learn 是 Python 中最著名的机器学习包，包含了大量不同的分类方法、交叉检验及其他模型选择方法、降维技术、回归和聚类分析的模块以及非常实用的数据预处理的模块。
- Pandas
Pandas 是一个用于处理具有类表格结构数据的库，通常与强大的数据框对象一起使用。DataFrame 是高效处理数据的多维数组对象，类似 Numpy 的 narray ，同时也有些附加的功能。
- IPython
IPython 是一个命令行shell，相对于自带的 Python 解释器，具有很多有用的增强功能。
IPython Notebooks 对于科学计算来说是个不错的环境：不仅仅可以执行代码，同时也能通过 Markdown 、 HTML 、 LaTeX 、内置图片、内置数据图表（例如 matplotlib 等）增加信息化文件，还能为并行计算提供高性能的工具。
- Requests
Requests 是 Python 中为人们搭建的优雅而简单的 HTTP 库。作为一名数据科学家，你或许需要从网上采集数据，而Requests 则为你提供了强大的工具。
- Scrapy
Scrapy 是从互联网上采集数据的开源和协同框架，使用了快速、简单并且可扩展的方式。
- Statsmodels
用户可以通过 Statsmodels 这个 Python 模块去挖掘数据、搭建预测统计模型和进行统计检验。它是个可扩展的列表，用来描述数据、统计检验、绘图以及为不同类型的数据和每一种预测提供统计结果。
- Theano
如果从事深度学习项目，通常会需要 theano 。你可以用它这个 Python 库去定义、优化、高效评估包括多维数组在内的数学表达式。
- gensim
genism 是最稳健、高效和省事的软件之一，通过纯文本实现无监督的语义建模，可以很容易地训练主题模型。如果想要在文本数据中应用主题模型，那你应该去试试 genism。
- SymPy
SymPy 是进行符号数学计算的 Python 库，拥有大量的特征，包括微积分、代数、几何学、离散数学，甚至还有量子物理学。同时在 LaTeX 的支持下具备基础绘图和输出功能。
- PyMC
PyMC 的核心是贝叶斯统计和模型拟合的大量算法（包括Markov Chain Monte Carlo, MCMC）。
- matplotlib
matplotlib 是 python 的平面绘图库，能以硬拷贝格式和跨平台交互环境的多种形式输出高质量的图形，对于任何数据科学家或数据分析师来说都是必备的。
- BeautifulSoup
如果想要提取些数据出来，那么 BeautifulSoup 正是你所需要的，可以用它在网页中提取内容。
- nltk
Natural Language Toolkit (NLTK) 是使用人类语言数据搭建 Python 项目的领先平台。如果你在从事 NLP 相关的项目，那么 NLTK 是个必备工具。
- sqlite3
这个工具能帮助你轻而易举地存储数据。它为 Python 连接 SQLite 数据库提供了接口。搭建开源的 SQL 数据库引擎对于小团队来说是个理想的选择，因为它是独立的本地存储数据库文件（最多140Tb），不像SQL那样，它不需要任何服务器基本结构