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Python有许多吸引力，如效率，代码可读性和速度，使其成为数据科学爱好者的选编程语言。Python通常是希望升级其应用程序功能的数据科学家和机器学习专家的选。
由于其广泛的用途，Python拥有大量的库，使数据科学家可以更轻松地完成复杂的任务，而无需很多编写代码的麻烦。以下是数据科学的前3个Python库。
使用这些库将Python转化为一个科学的数据分析和建模工具。
1.NumPy
NumPy（Numerical Python的缩写）是配备有用资源的顶级库之一，可帮助数据科学家将Python转变为强大的科学分析和建模工具。流行的开源库可以在BSD许可下使用。它是用于在科学计算中执行任务的基础Python库。NumPy是一个更大的基于Python的开源工具生态系统的一部分，称为SciPy。
他的库为Python提供了大量的数据结构，可以毫不费力地执行多维数组和矩阵计算。除了用于求解线性代数方程和其他数学计算外，NumPy还可用作不同类型通用数据的通用多维容器。
此外，它与其他编程语言（如C / C ++和Fortran）完美集成。NumPy库的多功能性使其能够轻松快速地与各种数据库和工具结合使用。
2.Pandas
Pandas是另一个很棒的库，可以增强你的数据科学Python技能。与NumPy一样，它属于SciPy开源软件系列，可在BSD免费软件许可下使用。
Pandas提供多功能和强大的工具，用于整理数据结构和执行大量数据分析。该库适用于不完整，非结构化和无序的实际数据，并附带用于整形，聚合，分析和可视化数据集的工具。
此库中有三种类型的数据结构：
例如，让我们看看Panda Python库(缩写为pd)可用于执行一些描述性统计计算。
让我们从导入库开始。
import pandas pd
让我们创建一个系列词典。
d 'Name':pd.Series'Alfrick''Michael''Wendy''Paul''Dusan''George''Andreas' 'Irene''Sagar''Simon''James''Rose' 'Years of Experience':pd.Series 'Programming Language':pd.Series'Python''JavaScript''PHP''C++''Java''Scala''React''Ruby''Angular''PHP''Python''JavaScript'
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