有哪些被低估的 Python 库?
在本文中，我们将了解一些被低估的 Python 库。以下是一些被低估的 Python 库的列表 -
Emmett
Jam.py
Missingo
Emot
Shogun
Blaze
Bamboolib
Swifter
Caffe
Myia
Featuretools
Altair
AutoViz
Emmett
Emmett Web 框架是第一个被严重低估的软件包，被低估了。Emmett Web 框架非常灵活，可用于 Web 开发中的许多不同应用程序。
另一个优点是 Emmett Web 框架使用起来相对简单。它使用类似 Flask 的语法，如果您已经熟悉 Flask，那么学习起来相对简单。
Jam.py
Jam.py 是此列表中下一个被低估的 Python 包。Jam.py 是另一个擅长一项任务的 Web 框架。该程序用于创建数据驱动的仪表板，并且它非常擅长这样做。这个包的一个特别酷的功能是，您甚至不需要知道如何编程就可以使用它。该包将启动 Web 服务器会话。然后可以通过 Web 浏览器加入此会话，您可以使用交互式集成开发环境，而大部分时间都忽略您的代码。
在我看来，这是一种非常酷的仪表板方法。即使是专业程序员也会喜欢不必编写任何代码。这使得 Jam.py 成为 Python 用户和非程序员的真正酷炫而独特的解决方案。
Missingo
Missingo 可以通过更有效地使用数据可视化来帮助管理缺失值。Missingo 包含四种基于 matplotlib 的图表，以便更好地理解缺失数据。这些图表由条形图组成。热图、矩阵和树状图都可用。
Emot
表情符号现在被大家广泛使用。对于处理自然语言处理的开发人员来说，执行涉及表情符号的任务可能很困难。Emot 是一个库，允许开发人员从文本数据中删除表情符号。这个库在 Python 2 和 Python 3 上都运行良好。
Shogun
Shogun 是此列表中的下一个专注于机器学习的软件包。Shogun 是一个机器学习库，最初用 C++ 构建，随后通过 API 转换为 Python。尽管 Shogun 不遵守 Sklearn 为机器学习建立的 Python 编程语言的标准约定，但该软件包仍包含足够的代码来很好地支持其模型。该软件实际上非常强大且易于使用。
Blaze
说到 Blaze，Blaze 模块只是冰山一角。Blaze 是 Python 中常用的用于高性能计算和机器学习的工具集合。一个可以简化 Python 算法加速的模块(例如 Dask)总是受欢迎的。Blaze 生态系统中有许多非常有用的工具。
回到 Blaze 包，这个包用于一致地查询各种类型的数据存储。blaze 可用于轻松地在格式之间移动数据，并使 SQL、Hadoop/Spark 和本地数据都以一致的调用运行。
Bamboolib
数据分析和可视化是最关键但耗时且艰难的过程。
Bamboolib 是 pandas DataFrames 的图形用户界面 (GUI)，允许开发人员在 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 中使用 Python。它以用于分析、想象和管理信息的智能且极其有用的库而闻名。它可以被没有编程背景的人使用，因为它不需要任何编码技能。
Swifter
Swifter 是一个具有单一简单函数的库 - 它使 apply() 操作更快。这是使用专为 Pandas Series 对象设计的效率更高的 apply() 方法实现的。
Caffe
Caffe 是一个深度学习框架，在设计时考虑了表达、速度和模块化。这个包非常棒，而且由于其模块化特性，该框架非常灵活和高效。所有组件都是模块化的，可以协同工作以形成网络。它还非常注重速度，因此这个包绝对值得一试，因为它包含一些出色且快速的模型。
Myia
我们想包含这个包，因为我们认为它真的很棒。Myia 是一种为高性能而设计的编程语言。它可以通过 Python 访问，并且专注于比 Python 更快。这个想法是让 Myia 在后台运行，而 Python 在前台编写。
Featuretools
另一个极其重要的软件是 Featuretools。特征工程可能很困难，尤其是当您不确定从哪些特征进行工程设计时。另一方面，Featuretools 试图通过自动化特征选择来解决这个确切的问题。在某些方面，自动化机器学习很有趣。无论喜剧如何，我们强烈建议您查看此软件包，因为在许多应用程序中它可以节省大量时间。
Altair
在此列表的所有模块中，我们强烈建议您下载 Altair。Altair 是一个统计绘图自动化软件包。从表面上看，这似乎是一个相当奇怪的概念。说实话，我们对这个软件的功能表示怀疑。另一方面，Altair 对我们的数据进行了一些非常惊人的可视化，这些可视化非常有见地。观察人工智能为我们进行选择和可视化是一种令人惊讶的体验。
AutoViz
执行探索性数据分析任务的最被低估的库之一。该库可用于数据可视化活动，可以处理大量数据集。要检索数据可视化，可以使用单个代码。只需输入 JSON、CSV 或 txt 文件，该库就会协助进行可视化。
结论
此列表表明我们很幸运拥有 Python 精彩且不断扩展的工具生态系统。我们甚至最终为某些工作领域提供了自动化解决方案，因为数据科学家可能必须承担的每项任务都有许多令人惊叹的解决方案。有了这些精彩的软件包，Python 的巨作现已完成。
