Сегодня мы рассмотрим 10 лучших библиотек Python, которые помогут Вам эффективно анализировать и визуализировать данные.

Pandas - мощная библиотека для работы с данными, которая предлагает широкий спектр функций для обработки, анализа и манипуляции данными.

NumPy - еще одна важная библиотека для научных вычислений на Python, которая предоставляет быстрые и эффективные операции с многомерными массивами.

Matplotlib - это самая популярная библиотека для создания 2D-графиков и визуализации данных. Она предлагает множество функций и настроек для создания профессиональных графиков.

Seaborn - библиотека, которая расширяет возможности Matplotlib и позволяет создавать красивые и информативные графики.

Scikit-learn - это обширная библиотека машинного обучения, которая включает в себя инструменты для предварительной обработки данных, классификации, регрессии и кластеризации.

Plotly - библиотека для интерактивных визуализаций, которая позволяет создавать динамические графики и диаграмм, а также делиться ими в режиме реального времени.

Bokeh - библиотека для создания интерактивных визуализаций на стороне клиента без необходимости устанавливать дополнительные библиотеки.

GeoPandas - библиотека для анализа пространственных данных, которая может работать с геокодами, полигонами и другими географическими объектами.

TensorFlow - фреймворк глубокого обучения от Google, который может использоваться для анализа данных и машинного обучения.

Jupyter Notebook - интерактивная среда для работы с Python, которая позволяет Вам выполнять код, визуализировать результаты и делиться своими проектами с другими.

В заключение хотим сказать, что данные десять библиотек помогут Вам решать различные задачи анализа и визуализации данных на Python.

А как правильно их использовать, Вы узнаете на наших курсах по Python-разработке!

Источник: vk.com

Комментарии: