9个鲜为人知的Python数据科学库

发布时间：2018-12-28 02:44:01 所属栏目：教程来源：Parul Pandey

导读：副标题#e# 除了 pandas、scikit-learn 和 matplotlib，还要学习一些用 Python 进行数据科学的新技巧。 Python 是一种令人惊叹的语言。事实上，它是世界上增长最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了它在各个行业的开发者和数据科学者中的作用。Python 及

Dash 是一个用于构建 Web 应用程序的高效 Python 框架。它构建于 Flask、Plotty.js 和 Response.js 之上，将下拉菜单、滑块和图形等流行 UI 元素与你的 Python 分析代码联系起来，而不需要JavaScript。Dash 非常适合构建可在 Web 浏览器中呈现的数据可视化应用程序。有关详细信息，请参阅其用户指南。

安装：

pip install dash==0.29.0  # The core dash backend
pip install dash-html-components==0.13.2  # HTML components
pip install dash-core-components==0.36.0  # Supercharged components
pip install dash-table==3.1.3  # Interactive DataTable component (new!)

例子：

下面的示例显示了一个具有下拉功能的高度交互的图表。当用户在下拉列表中选择一个值时，应用程序代码将数据从 Google Finance 动态导出到 Pandas 数据框架中。

9个鲜为人知的Python数据科学库

Gym

从 OpenAI 而来的 Gym 是开发和比较强化学习算法的工具包。它与任何数值计算库兼容，如 TensorFlow 或 Theano。Gym 是一个测试问题的集合，也称为“环境”，你可以用它来制定你的强化学习算法。这些环境有一个共享的接口，允许您编写通用算法。

安装：

pip install gym

例子：

以下示例将在 CartPole-v0 环境中，，运行 1000 次，在每一步渲染环境。

9个鲜为人知的Python数据科学库

你可以在 Gym 网站上读到其它的环境。

结论

这些是我挑选的有用但鲜为人知的数据科学 Python 库。如果你知道另一个要添加到这个列表中，请在下面的评论中提及。【责任编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】
点赞 0

（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!

4/4

首页