2026 年每位数据科学家必备的 Python 库

Source: Dev.to

基础：NumPy 与 Pandas

NumPy 是 Python 中数值计算的支柱。它提供对大型多维数组和矩阵的支持，并配备高效操作这些数据的数学函数。当你在大规模数值数据上工作时，NumPy 的性能优势会立刻显现。

Pandas 基于 NumPy，提供强大的数据操作能力。其 DataFrame 结构已成为 Python 处理结构化数据的标准。从读取 CSV 文件到复杂的数据转换，Pandas 让数据清洗直观且高效。

可视化：Matplotlib、Seaborn 与 Plotly

对数据进行可视化理解至关重要。

• Matplotlib 作为基础绘图库，提供对可视化每个细节的精细控制。虽然语法可能较为冗长，但这种控制对于出版级图形非常宝贵。
• Seaborn 在 Matplotlib 之上提供高级接口，提升统计可视化水平。它能够用极少的代码创建信息丰富的统计图形，是探索性数据分析的理想选择。
• Plotly 支持交互式可视化。其创建响应式、适用于网页的图表的能力，使其非常适合用于仪表盘和演示，让用户能够动态探索数据。

机器学习：Scikit‑learn 及其他

Scikit‑learn 仍然是传统机器学习的首选库。其统一的 API 设计使得在不同算法之间实验变得轻松，从线性回归到集成方法皆可快速尝试。该库还提供了出色的模型评估和预处理工具。

在深度学习领域，TensorFlow 与 PyTorch 主导局面。TensorFlow 提供面向生产的工具和部署选项，而 PyTorch 因其直观、Pythonic 的编程方式和动态图计算图而受到研究者青睐。

大数据处理：Dask 与 Polars

当数据超出内存限制时，Dask 提供类似 Pandas 的操作，并通过并行计算扩展到更大的数据集。它能够无缝集成到现有的 Python 数据科学生态系统中。

Polars 是一个新兴的替代方案，以其惊人的速度受到关注。它用 Rust 编写，提供与 Pandas 类似的 DataFrame 接口，但在处理大规模数据时性能提升显著。

值得探索的专用工具

• 自然语言处理： NLTK、spaCy、Hugging Face Transformers
• 计算机视觉： OpenCV、PIL
• 时间序列分析： statsmodels、Prophet

2026 年最佳实践

• 使用虚拟环境管理依赖；Poetry 与 conda 等工具可以简化此过程。
• 重视文档和可复现性。Jupyter Notebook 适合探索性工作，但应将生产代码重构为结构化的 Python 模块。
• 对 Notebook 与数据管道进行版本控制，以确保可复现性。

展望未来

Python 数据科学生态系统比以往任何时候都更为活跃。新库层出不穷，已有库持续改进，社区也日益壮大。保持好奇心，持续学习，勇于尝试新工具，才能在不断涌现的技术中保持竞争力。

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