最新非常实用的 Python 库，推一次火一次！_ipyvolume(1)

keywords_found = keyword_processor.extract_keywords(‘I love Big Apple and Bay Area.’)

keywords_found
[‘New York’, ‘Bay Area’]


替换关键字

keyword_processor.add_keyword(‘New Delhi’, ‘NCR region’)

new_sentence = keyword_processor.replace_keywords(‘I love Big Apple and new delhi.’)

new_sentence
‘I love New York and NCR region.’
Fuzzywuzzy


### 五、fuzzywuzzy


这个库的名字听起来很奇怪，但是在字符串匹配方面，fuzzywuzzy 是一个非常有用的库。可以很方便地实现计算字符串匹配度、令牌匹配度等操作，也可以很方便地匹配保存在不同数据库中的记录。


### 安装：

$ pip install fuzzywuzzy


### 例子：

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process

简单匹配度

fuzz.ratio(“this is a test”, “this is a test!”)
97

模糊匹配度

fuzz.partial_ratio(“this is a test”, “this is a test!”)
100


更多有趣例子可以在 GitHub 仓库找到。


## 六、PyFlux


时间序列分析是机器学习领域中最常见的问题之一。PyFlux 是 Python 中的一个开源库，它是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 和 VAR 模型。简而言之，PyFlux 为时间序列建模提供了一种概率方法。值得尝试一下。


### 安装

pip install pyflux


### 例子


详细用法和例子请参考官方文档。


## 七、Ipyvolume


结果展示也是数据科学中的一个重要方面。能够将结果进行可视化将具有很大优势。IPyvolume 是一个可以在 Jupyter notebook 中可视化三维体和图形（例如三维散点图等）的 Python 库，并且只需要少量配置。但它目前还是 1.0 之前的版本阶段。用一个比较恰当的比喻来解释就是：IPyvolume 的 volshow 对于三维数组就像 matplotlib 的 imshow 对于二维数组一样好用。可以在这里获取更多。


使用 pip

$ pip install ipyvolume
使用 Conda/Anaconda

$ conda install -c conda-forge ipyvolume


### 例子


* 动画  
 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/f042a216f85247b5a12c73fbedceabca.png)
* 体绘制  
 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/d57414b03a7642ff80768e488ff863e8.png)


## 八、Dash


Dash 是一个高效的用于构建 web 应用程序的 Python 框架。它是在 Flask、Plotly.js 和 React.js 基础上设计而成的，绑定了很多比如下拉框、滑动条和图表的现代 UI 元素，你可以直接使用 Python 代码来写相关分析，而无需再使用 javascript。Dash 非常适合构建数据可视化应用程序。然后，这些应用程序可以在 web 浏览器中呈现。用户指南可以在这里获取。


### 安装

pip install dash0.29.0 # 核心 dash 后端
pip install dash-html-components0.13.2 # HTML 组件
pip install dash-core-components0.36.0 # 增强组件
pip install dash-table3.1.3 # 交互式 DataTable 组件（最新！）


例子下面的例子展示了一个具有下拉功能的高度交互式图表。当用户在下拉菜单中选择一个值时，应用程序代码将动态地将数据从 Google Finance 导出到 panda DataFrame。  
 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c1650c3ea568499dbd6b013a61cf069e.png)


## 九、Gym


OpenAI 的 Gym 是一款用于增强学习算法的开发和比较工具包。它兼容任何数值计算库，如 TensorFlow 或 Theano。Gym 库是测试问题集合的必备工具，这个集合也称为环境 —— 你可以用它来开发你的强化学习算法。这些环境有一个共享接口，允许你进行通用算法的编写。


### 安装

pip install gym


例子这个例子会运行CartPole-v0环境中的一个实例，它的时间步数为 1000，每一步都会渲染整个场景。


## 总结


以上这些有用的数据科学 Python 库都是我精心挑选出来的，不是常见的如 numpy 和 pandas 等库。如果你知道其它库，可以添加到列表中来，请在下面的评论中提一下。另外别忘了先尝试运行一下它们。


### 关于Python技术储备


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#### 一、Python学习大纲


Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。  
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#### 二、Python必备开发工具


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#### 三、入门学习视频


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#### 四、实战案例


光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/7b7d7e133d984b85a09422c3ccfa7396.png)


#### 五、python副业兼职与全职路线


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**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！**




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