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  • 9个面向数据科学家和机器学习工程师的Python库

    众所周知,Python是一种编程语言,可让您快速工作并更有效地集成系统。而且Python是一种通用语言,这意味着您可以构建各种应用程序,从使用Django或Flask进行
    Web开发, 到使用诸如Scipy,Scikit-Learn,Tensorflow等强大库的数据科学。那么向数据科学家和机器学习工程师的Python库有哪些?下面将要介绍的是关于9个面向数据科学家和机器学习工程师的Python库的信息。

      1.熊猫

    Pandas是功能强大的Python数据分析工具包,它提供了高性能,易于使用的库,灵活且富有表现力的数据结构,旨在使使用“关系”或“标签”数据既简单又直观。它的主要目的是成为一个高层构建块,以诸如Python之类的灵活语言进行实际的实际数据分析。

      这是熊猫的一些主要特征:

    · 在所有数据结构中,以NaN的形式轻松处理丢失的数据。

    · 可以轻松地从数据框中插入和删除列。

    · 直观的合并和联接数据集。

    · 能够读取SQL数据库。

    · 灵活地重塑和旋转数据集。

    · 轻松将Python和Numpy数据结构中的数据转换为DataFrame类型的对象一定要检查一下!

      2. Matplotlib

    Matplotlib是一个Python绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成图形。

    Matplotlib可以在各种地方,python脚本,IPython
    shell,Web应用程序服务器,jupyter笔记本和各种图形用户界面工具包中使用。

    为了进行简单绘图,pyplot模块提供了类似于MATLAB的界面,尤其是与IPython结合使用时。对于高级用户,您可以通过面向对象的界面或MATLAB用户熟悉的一组功能来完全控制线型,字体属性,轴属性等。

      3.脾气暴躁

    Numpy被认为是Python中最受欢迎的科学计算库之一。它提供:

    · 一个强大的N维数组对象。

    · 易于使用。实际上,它使复杂的数学实现非常简单。流行,广泛使用,因此在开源方面做出了很多贡献。

    除了其科学用途外,它还可以用作通用数据的高效多维容器。这使它可以快速集成各种数据库。

    同样,Numpy提供了一个界面,可用于将图像,声波和其他二进制原始流表示为N维实数数组。

      4. Scipy

    Scipy是用于数学,科学和工程的开源软件。它包括统计,优化,积分,线性代数,信号和图像处理等模块。

    Scipy依赖于Numpy,它提供了便捷的N维数组操作。

    关于scipy的好处是,它有据可查,请查看官方网站和github存储库。

      5. Scikit学习

    Scikit-learn是一个免费的软件机器学习库。它是构建在Scipy之上的Python模块。该项目最初由David
    Cournapeau于2007年启动,当时是Google Summer of Code项目,此后许多志愿者做出了贡献。

    Scikit-learn是根据软件工程思想创建的。它的核心API设计围绕易用,强大和灵活而展开。这种健壮性使其非常适合在任何机器学习项目中使用,尤其是对于Python初学者而言。它主要提供:

    · 用于数据挖掘,机器学习和数据分析的简单有效的工具。

    · 每个人都可以访问并且可以重用。

    · 开源,可根据BSD许可在商业上使用。

      6. Theano

    Theano是一个Python库,可让您有效地定义,优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它是关键的基础深度学习库。以下是Theano的一些功能:

    · 速度和稳定性优化。

    · 透明使用GPU。

    · 与Numpy紧密集成。

    · 动态C代码生成。

      7. PyTorch

    PyTorch是一个开放源代码的机器学习框架,可加快从研究原型到生产部署的过程。

    它是一个Python软件包,提供两个高级功能:

    · 使用GPU加速的Tensor计算。

    · 在基于磁带的自动毕业系统上构建的深度神经网络。

      8. Tensorflow

    TensorFlow是用于使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图节点表示数学运算,而边表示多维数据数组,这些数组
    在它们之间流动,称为张量。这种灵活的体系结构使您可以将计算部署到一个或多个CPU或GPU(分布式)。

    Tensorflow的最可靠功能是:

    · 可以轻松地可视化(使用Tensorboard)图的每个部分,而在Numpy 或Scikit-Learn中则不可以使用。

    · 可在CPU和GPU上轻松训练以进行分布式计算。

    · 它是由Google开发的,因此在机器/深度学习工程师中非常受欢迎。

    TensorFlow现在拥有TensorFlow.js,这是一个JavaScript库,用于在浏览器和Node.js上训练和部署模型。它还具有TensorFlow
    Lite,这是一个轻量级的库,用于在移动和嵌入式设备上部署模型。

      9.凯拉斯

    Keras是用Python编写的高级神经网络API,能够在Tensorflow,CNTK或Theano之上运行。它的开发目标是能够进行深度神经网络的快速实验,并能够以最小的延迟将其付诸实践。

      Keras的主要功能包括:

    · 它是用户友好的,对于深度学习初学者来说非常好。实际上,它提供了针对常见用例进行了优化的简单且一致的界面。

    · 模块化且可组合。

    · 您可以编写自定义构造块来表达新的研究思路,例如创建新层,损失函数和开发最新模型。

    以上即是关于9个面向数据科学家和机器学习工程师的Python库的全部内容,想了解更多关于机器学习的信息,请继续关注教育。

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