数据科学中一些不常用但很有用的Python库("Python中鲜为人知却极具价值的数据科学库")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 36 #后端开发

Python中鲜为人知却极具价值的数据科学库

一、介绍

在数据科学领域，Python以其强势的数据处理和分析能力，成为了许多数据科学家的首选语言。虽然有些Python库广为人知，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等，但还有一些鲜为人知却极具价值的库，它们在特定场景下能发挥巨大作用。本文将介绍一些这样的库，并展示它们的用法。

二、1. Seaborn

Seaborn是基于matplotlib的一个高级可视化库，它提供了更高级的数据可视化功能，可以轻松创建错综且美观的图表。


import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载内置数据集
tips = sns.load_dataset("tips")
# 创建一个箱线图
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()

三、2. Yellowbrick

Yellowbrick是一个可视化库，专门用于机器学习模型评估和诊断。它提供了许多用于可视化模型性能的图表。


from yellowbrick.classifier import ClassBalance
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据集
X, y = load_iris(return_X_y=True)
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建模型
model = RandomForestClassifier()
# 创建可视化
visualizer = ClassBalance(model)
# 拟合模型
visualizer.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
visualizer.score(X_test, y_test)
# 显示导致
visualizer.show()

四、3. Gensim

Gensim是一个用于主题模型和相似性分析的库，它特别适用于处理大型文本数据集，可以轻松实现文档向量化、主题提取等功能。


from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import LdaMulticore
from gensim.models.coherencemodel import CoherenceModel
# 示例文档列表
documents = ["Python是一种编程语言。",
             "Java是一种编程语言。",
             "数据科学是使用Python和Java进行数据分析和可视化的领域。"]
# 创建词典
dictionary = Dictionary(documents)
# 转换文档为向量化
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in documents]
# 训练LDA模型
ldamodel = LdaMulticore(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary, passes=10, workers=2)
# 计算每个文档的主题分布
topics = ldamodel.get_document_topics(corpus, minimum_probability=0)
# 打印导致
for doc in topics:
    print(doc)
    print(ldamodel.print_topics(doc[0][0]))
    print(" ")

五、4. TextBlob

TextBlob是一个用于文本处理的开源Python库，它提供了一个易懂的API来处理文本，可以进行文本分析、情感分析等。


from textblob import TextBlob
# 示例文本
text = "Python是一个很棒的数据科学工具。"
# 创建TextBlob对象
blob = TextBlob(text)
# 获取情感分析导致
sentiment = blob.sentiment
# 打印情感分析导致
print(f"Sentiment: {sentiment}")

六、5. NetworkX

NetworkX是一个用于创建、操作和分析图（网络）的Python库。它非常适合于社交网络分析、生物信息学等领域。


import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个无向图
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('A', 'C')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
# 绘制图形
nx.draw(G, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray', node_size=2000, font_size=16)
plt.show()

七、6. Hydralit

Hydralit是一个用于创建交互式Web应用程序的库，基于Streamlit。它允许用户迅速构建具有充足交互性的数据密集型应用程序。


import hydralit as hy
import pandas as pd
# 示例数据
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 21, 19, 22],
        'City': ['New York', 'London', 'Toronto', 'Sydney']}
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 使用Hydralit创建交互式表格
hy.create_table(df)
# 运行应用程序
hy.run()