NLTK 允许许多操作，例如文本标记、分类和 tokenizing、命名实体识别、建立语语料库树（揭示句子间和句子内的依存性）、词干提取、语义推理。所有的构建块都可以为不同的任务构建复杂的研究系统，例如情绪分析、自动摘要。

13）Gensim

　　地址：

这是一个用于 Python 的开源库，实现了用于向量空间建模和主题建模的工具。这个库为大文本进行了有效的设计，而不仅仅可以处理内存中内容。其通过广泛使用 NumPy 数据结构和 SciPy 操作而实现了效率。它既高效又易于使用。

Gensim 的目标是可以应用原始的和非结构化的数字文本。Gensim 实现了诸如分层 Dirichlet 进程（HDP）、潜在语义分析（LSA）和潜在 Dirichlet 分配（LDA）等算法，还有 tf-idf、随机投影、word2vec 和 document2vec，以便于检查一组文档（通常称为语料库）中文本的重复模式。所有这些算法是无监督的——不需要任何参数，唯一的输入是语料库。

数据挖掘与统计

14）Scrapy

　　地址：https://scrapy.org

Scrapy 是用于从网络检索结构化数据（如联系人信息或 URL）的爬虫程序（也称为 spider bots）的库。它是开源的，用 Python 编写。它最初是为 scraping 设计的，正如其名字所示的那样，但它现在已经发展成了一个完整的框架，可以从 API 收集数据，也可以用作通用的爬虫。

该库在接口设计上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原则——提醒用户编写通用的可复用的代码，因此可以用来开发和扩展大型爬虫。

Scrapy 的架构围绕 Spider 类构建，该类包含了一套爬虫所遵循的指令。

15）Statsmodels

　　地址：

statsmodels 是一个用于 Python 的库，正如你可能从名称中猜出的那样，其让用户能够通过使用各种统计模型估计方法以及执行统计断言和分析来进行数据探索。

许多有用的特征是描述性的，并可通过使用线性回归模型、广义线性模型、离散选择模型、稳健的线性模型、时序分析模型、各种估计器进行统计。

该库还提供了广泛的绘图函数，专门用于统计分析和调整使用大数据统计数据的良好性能。

结论

这个列表中的库被很多数据科学家和工程师认为是最顶级的，了解和熟悉它们是很有价值的。这里有这些库在 GitHub 上活动的详细统计：

当然，这并不是一份完全详尽的列表，还有其它很多值得关注的库、工具包和框架。比如说用于特定任务的 SciKit 包，直播，其中包括用于图像的 SciKit-Image。如果你也有好想法，不妨与我们分享。

　　原文链接：https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-15-python-libraries-for-data-science-in-in-2017-ab61b4f9b4a7