2018年Python数据科学库都做了哪些更新
极客时间编辑部
讲述:丁婵大小:1.10M时长:02:24
2018 年,Python 仍然是数据科学领域解决重大任务和挑战的佼佼者。本文列举了一些最有用的 Python 库,重点关注这些库在过去一年内出现的更新。
1.NumPy(提交:17911,贡献者:641)
它是科学领域的主要软件库之一,旨在处理大型的多维数组和矩阵,并提供了很多高级的数学函数和方法,因此可以用它来执行各种操作。
在过去一年,开发团队对该库进行了大量的改进。除了错误修复和解决兼容性问题之外,关键的变更还包括样式改进,也就是 NumPy 对象的打印格式。此外,一些函数现在可以处理任意编码的文件,只要这些编码受 Python 支持。
2.SciPy(提交:19150,贡献者:608)
这个库是基于 NumPy 而构建的,并扩展了 NumPy 的功能。它的主要数据结构是多维数组,使用 Numpy 实现。
该库通过与不同的操作系统进行持续集成的方式带来了重大改进,比如新的函数和方法,更重要的是最新的优化器。此外,开发团队对很多新的 BLAS 和 LAPACK 函数进行了包装。
3.Matplotlib(提交:25747,贡献者:725)
Matplotlib 是一个用于创建二维图表和图形的低级库。可以用它来构建各种图表,从直方图和散点图到非笛卡尔坐标图。
该库在绘图样式方面做出了很多的变更,包括颜色、尺寸、字体、图例等。例如,坐标轴图例的自动对齐,以及对色盲患者更友好的色环。
4.Scikit-learn(提交:22753,贡献者:1084)
这个基于 NumPy 和 SciPy 的 Python 模块,是处理数据的最佳库之一。它为很多标准的机器学习和数据挖掘任务提供了算法,例如聚类、回归、分类、降维和模型选择。
该库有很多增强功能。交叉验证也已经获得更新,现在可以使用多个指标。一些训练方法(如邻近取样和逻辑回归等)也得到了一些小的改进。其中,它的主要更新之一是完成了通用术语和 API 元素词汇表。
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