1.推荐收藏! 38 个 Python 数据科学顶级库！源码

推荐收藏! 38 个 Python 数据科学顶级库！实现

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       数据科学领域的实现顶级 Python 库推荐：

       1. Apache Spark - 大规模数据处理的统一分析引擎，

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       2. Pandas - 用于数据处理的源码快速、灵活且可表达的实现 Python 软件包，

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       3. Dask - 并行计算任务调度系统，源码

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       4. Scipy - 用于数学、科学和工程的开源 Python 模块，

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       5. Numpy - Python 科学计算的基本软件包，

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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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       8. LightGBM - 基于决策树的快速、高性能梯度提升 GB库，有溯源码的燕窝可以补碎码

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       9. Catboost - 高速、可扩展、高性能梯度提升库，

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       . Dlib - 用于创建解决实际问题的复杂软件的 C++ 工具箱，

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       . Annoy - C++/Python 中的优化内存使用和磁盘加载/保存的近似最近邻居系统，

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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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       . mlpack - 直观、快速且灵活的 C++ 机器学习库，

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       . Pattern - 包含 Web 挖掘工具的 Python 模块，

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       . Prophet - 生成具有多个季节性和线性或非线性增长的时间序列数据的高质量预测工具，

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       . TPOT - Python 自动化机器学习工具，使用遗传编程优化机器学习 pipeline，

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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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       . Nevergrad - 用于执行无梯度优化的 Python 工具箱，

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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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       技术交流群：

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