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核心数据操作与分析

• : 快速、强大、灵活的数据分析和操作工具，支持从多种文件格式导入数据，进行数据清洗、合并、重塑和聚合等操作。

• NumPy: 数值计算基础库，提供多维数组和矩阵运算支持，是数据分析的核心。

数据可视化

• : 创建静态、动画和交互式可视化图表，功能丰富。

• : 基于的统计可视化库，提供高级统计图形。

• : 创建交互式可视化和仪表板，支持交互式图表和3D可视化。

• Bokeh: 构建交互式可视化，适用于流数据和仪表板。

• : 声明式统计可视化库，语法简洁。

机器学习

• : 机器学习和统计建模库，功能全面。

• : 深度学习和神经网络框架，支持GPU/TPU加速。

• Keras: 的高级API，简化深度学习模型构建。

• : 深度学习和神经网络框架，具有动态计算图和GPU加速。

• : 梯度提升算法库，高效实现梯度提升决策树。

• : 梯度提升框架，注重速度和效率。

• : 梯度提升框架，内置支持分类特征。

统计分析

• : 统计建模和假设检验库。

• SciPy: 科学和技术计算库，提供优化、积分、插值和统计函数。

数据整理与清洗

• Dask: 用于并行计算和处理大型数据集。

• : 读取和写入Excel文件。

• : 基于 Spark的分布式数据处理库。

自然语言处理

• NLTK: 自然语言处理任务库。

• SpaCy: 工业级NLP库，提供命名实体识别等功能。

• : 主题建模和文档相似性分析库。

• : 用于新NLP模型，支持文本分类和翻译等任务。

数据抓取与Web交互

• Soup : 用于Web抓取和解析HTML/XML。

• : 构建网络爬虫和抓取大型数据集的框架。

• : 用于发送HTTP请求。

地理空间数据分析

• : 处理地理空间数据。

• : 创建交互式地图。

• : 操作和分析几何对象。

时间序列分析

• : 时间序列预测库。

• : 提供时间序列分析和预测功能。

其他

• : 并行计算和保存/加载对象的工具。

• tqdm: 为循环添加进度条。

• Flask: 构建Web应用程序和API的微型框架。

• : 构建高性能API的现代框架。

以上是在数据科学领域的强大库的详细内容。通过这些库，数据科学家可以更高效地处理和分析数据，提升工作效率。欢迎您用实际体验验证这些观点。