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1、Numpy是數(shù)據(jù)科學家最常用的庫。
這個庫的核心是 ndarray 數(shù)據(jù)結構（Python 的標準庫沒有數(shù)組數(shù)據(jù)結構），它允許程序員實際做數(shù)學和科學的事情。它還對線性代數(shù)有一些（但不多）支持。
2、Scipy 建立在Numpy之上。
它對統(tǒng)計、線性代數(shù)和微積分提供了大量支持。
3、Scikit-learn是機器學習庫。
除了我們日常需要的交叉驗證之外，它還包含大多數(shù)常見分類器的代碼。
4、Pandas。
需要處理不同格式的輸入。
5、matplotlib。
一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家需要以其他人可以理解的方式可視化他的結果，而 matplotlib 是Python中最好的工具。
6、Cython。
當您需要讓代碼的某些部分快速運行時，Cython 會派上用場。
Jupyter筆記本。
一個筆記本，您可以在其中編寫代碼、執(zhí)行代碼并查看結果、繪制圖形、以純文本形式解釋事物等。用于原型設計和解釋事物。當我找到它時，我很喜歡玩它。
計算機視覺相關：
Opencv - 它具有您可能需要的大多數(shù)傳統(tǒng)計算機視覺算法。如果你在做計算機視覺，真的需要。
PIL、Pillow - 主要用于打開圖像，但您可以做的遠不止這些。
以上就是python數(shù)據(jù)科學庫的介紹，希望對大家有所幫助。更多Python學習指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
本文標題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python有哪些數(shù)據(jù)科學庫
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