Python教程-那些python库让你相见恨晚！

数据分析的过程中，总免不了数据的可视化，作为一个颜控，当然是希望画出来的图越好看越好啦。在追求颜值的不归路上，我发现了几个超级好用的绘图库，从此之后便深陷其中，无法自拔……

Python有以下三个特点:
易用性和灵活性
全行业高接受度:Python无疑是业界最流行的数据科学语言
用于数据科学的Python库’的数量优势
事实上，由于Python库种类很多,要跟上其发展速度非常困难。因此，本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。
文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表，有助于你使用Python开启数据科学之旅。
用于不同数据科学任务的Python库
用于数据收集的Python库
· Beautiful Soup
·Scrapy
· Selenium
用于数据清理和数据操作的Python库
·Pandas
· PyOD
· NumPy
·Spacy
用于数据可视化的Python库
·Matplotlib
·Seaborn
.Bokeh
用于建模的Python库
·Scikit-learn
·TensorFlow
· PyTorch
用于模型解释的Python库
.Lime
H2O
用于语音处理的Python库
· Librosa
·Madmom
·pyAudioAnalysis
用于图像处理的Python库
·OpenCV-Python
.Scikit-image
. Pillow
作为数据库的Python库
Psycopg
·SQLAlchemy
用于模型部署的Python库
.Flask