在数据科学领域，Python因其简洁和强大的库而成为首选语言。本文将探讨几个关键的Python库，它们在数据科学和机器学习中扮演着重要角色。这些库使得复杂的算法能够以极少的代码行实现，并且内嵌了所有主要的数学概念，使得数据洞察和可视化变得直观易懂。
在Python中，一个包是一组模块的集合，它们被组织在一起。一旦在笔记本单元格中导入了包，就可以开始使用类、方法、属性等。但在那之前，应该了解包的必要性和用途，并将其导入到文件/包中。
Pandas主要用于结构化数据的操作和处理。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析功能。在IT生涯中，从未见过如此出色的特性。以下是如何在Jupyter Notebook中安装Pandas库的简单命令：
!pip install pandas
安装成功后，可以开始使用这个库。以下是Pandas的一些基本功能：
Pandas的主要组成部分是Series和DataFrame。Series本质上是一个字典，而DataFrame是通过合并Series构建的。以下是创建Series和DataFrame的示例代码：
import pandas as pd
# 创建Series
series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Jack'], 'Age': [20, 21, 19, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
cereal_df = pd.read_csv("cereal.csv")
cereal_df.head(5)
cereal_df.drop(["type"], axis = 1, inplace = True)
cereal_df.head(5)
cereal_df_filtered = cereal_df[cereal_df['rating'] >= 68]
cereal_df_filtered.head()
cereal_df_groupby = cereal_df.groupby('shelf')
cereal_df_groupby.first()
result = cereal_df.loc[0,'name']
result
NumPy是Python中最受欢迎的机器学习库之一，其最重要的特性是数组接口和操作。NumPy使得复杂的数学实现变得非常简单。以下是如何在NoteBook中导入NumPy的语法：
import numpy as np
以下是NumPy如何对给定数据进行魔法操作的一些示例：
# 1-D数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("1-D数组")
print(arr1)
# 2-D数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("2-D数组")
print(arr2)
# 3-D数组
arr3 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print("3-D数组")
print(arr3)
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print("从索引1到5的切片")
print(arr[1:5])
print(arr[4:])
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print("数组的形状")
print(arr.shape)
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
print("重塑前的数组")
print(arr)
newarr = arr.reshape(4, 3)
print("重塑后的数组")
print(newarr)
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("将NumPy数组分割成3个数组")
newarr = np.array_split(arr, 3)
print(newarr[0])
print(newarr[1])
print(newarr[2])
arr = np.array(['banana', 'cherry', 'apple'])
print(np.sort(arr))
Scikit-Learn是Python家族中最丰富的库之一，它包含了大量的机器学习算法和其他关键的性能相关库。Scikit-learn允许用户执行各种机器学习特定的任务。以下是如何在NoteBook中导入Scikit-Learn的语法：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.distplot(df['petal_length'], kde=False)
plt.show()
df = sb.load_dataset('iris')
sb.boxplot(x="species", y="petal_length", data=df)
plt.show()
sdf = sb.load_dataset('tips')
sb.violinplot(x="day", y="total_bill", data=df)
plt.show()