本教程将深入探讨 Python 在数据科学领域的应用，包括高级数据分析、机器学习以及数据可视化等。

高级数据分析

  • Pandas：强大的数据分析工具，用于数据清洗、转换和分析。
  • NumPy：支持大型多维数组和矩阵运算。
  • SciPy：科学计算库，提供各种数学函数。

机器学习

  • Scikit-learn：流行的机器学习库，支持多种机器学习算法。
  • TensorFlow：Google 开发的开源机器学习框架。
  • PyTorch：由Facebook AI Research开发的深度学习库。

数据可视化

  • Matplotlib：用于生成高质量的二维图表。
  • Seaborn：基于Matplotlib的高级可视化库。
  • Plotly：交互式图表和应用程序的构建工具。

Python 数据科学

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希望这些内容能帮助您在 Python 数据科学领域取得更大的进步！