9个鲜为人知的Python数据科学库

例子：

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
 
# 简单的匹配率
fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!")
97
 
# 部分的匹配率 
fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!")
 100

更多的例子可以在 FuzzyWuzy 的 GitHub 仓库得到。

PyFlux

时间序列分析是机器学习中最常遇到的问题之一。PyFlux 是 Python 中的开源库，专门为处理时间序列问题而构建的。该库拥有一系列优秀的现代时间序列模型，包括但不限于 ARIMA、GARCH 以及 VAR 模型。简而言之，PyFlux 为时间序列建模提供了一种概率方法。这值得一试。

安装：

pip install pyflux

例子：

有关用法和示例，请参阅其 文档。

IPyvolume

交流结果是数据科学的一个重要方面，可视化结果提供了显著优势。 IPyvolume 是一个 Python 库，用于在 Jupyter 笔记本中可视化 3D 体积和形状（例如 3D 散点图），配置和工作量极小。然而，它目前处于 1.0 之前的阶段。一个很好的类比是这样的: IPyVolumee volshow 是 3D 阵列，Matplotlib 的 imshow 是 2D 阵列。你可以在其 文档 中读到更多关于它的信息。

安装：

Using pip
$ pip install ipyvolume
 
Conda/Anaconda
$ conda install -c conda-forge ipyvolume

例子：

动画：

体绘制：

Dash

（编辑：宿州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!