2018年度盘点：15个顶级Python库
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：3.91M时长：04:17
最近，数据科学网站 KDNuggets 评选出了顶级 Python 库 Top15，领域横跨数据科学、数据可视化、深度学习和机器学习。如果你有补充的话，可以在评论区留言。
它是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。这种灵活的体系结构，使用户可以将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU/GPU，而无需重写代码。
它是一个 Python 包，提供快速、灵活和富有表现力的数据结构，它的目标是成为用 Python 进行实际、真实数据分析的基础高级构建块。
它是一个基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib（2D 绘图库）的机器学习 Python 模块，为数据挖掘和数据分析提供了简单而有效的工具，SKLearn 所有人都可以使用，并且在各种环境中重复使用。
它提供了两个高级功能，一是具有强大的 GPU 加速度的张量计算（如 NumPy），二是基于磁带的自动编程系统构建的深度神经网络。开发者可以重复使用自己喜欢的 Python 软件包，如 NumPy、SciPy 和 Cython，以便在需要时扩展 PyTorch。
这是一个 Python 2D 绘图库，可以生成各种用于出版品质的硬拷贝格式和跨平台交互式环境数据。
它是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上运行，旨在实现快速实验，能够以最小的延迟把想法变成结果。
它是使用 Python 进行科学计算所需的基础包，提供了强大的 N 维数组对象、复杂的广播功能、集成 C / C ++ 和 Fortran 代码的工具，以及有用的线性代数、傅里叶变换和随机数功能。
它是数学、科学和工程方向的开源软件，包含统计、优化、集成、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、ODE 求解器等模块。
这是一个深度学习框架，旨在提高效率和灵活性，让开发者可以混合符号和命令式编程，以最大限度地提高效率和生产力。 MXNet 的核心是一个动态依赖调度程序，可以动态地自动并行化符号和命令操作。
它是一个 Python 库，开发者可以有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它可以使用 GPU 并实现有效的符号区分。
它是一个用于 Python 的交互式可视化库，可以在现代 Web 浏览器中实现美观的数据视觉呈现。使用 Bokeh，开发者可以快速轻松地创建交互式图表、仪表板和数据应用程序。
它是一个优化的分布式梯度增强库，旨在变得高效、强大、灵活和便携。
它是一个用于主题建模、文档索引和大型语料库相似性检索的 Python 库，该库的目标受众是自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）社区。
这是一种快速的高级 Web 爬行和 Web 抓取框架，用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据。它可以用于从数据挖掘到监控和自动化测试的各种用途。
它是一个以表达、速度和模块化为基础的深度学习框架，由伯克利人工智能研究（BAIR）/ 伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。
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