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2024-12-25 01:22:27 来源:麻将类源码 分类:时尚

1.推荐收藏! 38 个 Python 数据科学顶级库!源码

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       数据科学领域的分析顶级 Python 库推荐:

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       6. Scikit-Learn - 基于 SciPy 的 Python 机器学习模块,

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       7. XGBoost - 可扩展、便携式和分布式梯度增强 GBDT 库,

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       . H2O.ai - 快速可扩展的开源机器学习平台,

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       . StatsModels - Python 中的统计建模和计量经济学,

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       . auto-sklearn - 自动化机器学习工具包,scikit-learn 估计器的直接替代品,

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       . Hyperopt-sklearn - scikit-learn 中基于 Hyperopt 的模型选择,

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       . SMAC-3 - 基于顺序模型的算法配置,

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       . scikit-optimize - 用于减少非常昂贵且嘈杂的黑盒功能的 Scikit-Optimize,

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       . Optuna - 自动超参数优化软件框架,

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       数据可视化:

       . Apache Superset - 数据可视化和数据探索平台,

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       . Matplotlib - 在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化的综合库,

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       . Plotly - 适用于 Python 的交互式、基于开源和基于浏览器的图形库,

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       . Seaborn - 基于 matplotlib 的 Python 可视化库,提供高级界面进行吸引人的统计图形绘制,

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       . folium - 建立在 Python 数据处理能力之上并与 Leaflet.js 库地图能力结合的可视化库,

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       . Bqplot - Jupyter 的二维可视化系统,基于图形语法的构造,

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       . VisPy - 高性能的交互式 2D / 3D 数据可视化库,利用 OpenGL 库和现代图形处理单元 GPU 的计算能力显示大型数据集,

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       . PyQtgraph - 科学/工程应用的快速数据可视化和 GUI 工具,

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       . Bokeh - 现代 Web 浏览器中的交互式可视化库,提供优雅、简洁的构造,并在大型或流数据集上提供高性能的交互性,

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       . Altair - Python 的声明性统计可视化库,用于创建更简洁、更可理解的数据可视化,

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       解释与探索:

       . eli5 - 用于调试/检查机器学习分类器并解释其预测的库,

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       . LIME - 用于解释任何机器学习分类器预测的工具,

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       . SHAP - 基于博弈论的方法,用于解释任何机器学习模型的输出,

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       . YellowBrick - 可视化分析和诊断工具,用于辅助机器学习模型的选择,

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       . pandas-profiling - 从 pandas DataFrame 对象创建 HTML 分析报告的库,

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