Python和機器學(xué)習(xí)（ML）是數(shù)據(jù)科學(xué)家最需要的兩個技能。Python是機器學(xué)習(xí)中最受歡迎的編程語言。原因之一是Python廣泛的軟件包可用性，這使ML更容易。如果您不熟悉機器學(xué)習(xí)，請從初學(xué)者機器學(xué)習(xí)：算法類型概述開始。機器學(xué)習(xí)具有不同的算法（類型），這些算法專注于解決不同的問題。借助ML的基礎(chǔ)知識，您將更好地了解每個PythonML庫，因為它經(jīng)常針對各種任務(wù)?，F(xiàn)在我們準備看一下機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的前6個Python軟件包/庫。

　　一、NumPy

NumPy是Python中科學(xué)計算的基本軟件包。其他大多數(shù)用于機器學(xué)習(xí)的Python庫都是基于NumPy構(gòu)建的。沒有NumPy，您將無法使用Python進行數(shù)據(jù)科學(xué)。

NumPy的一些功能包括：

?多維數(shù)組和矩陣創(chuàng)建。

?綜合數(shù)學(xué)函數(shù)。

?隨機數(shù)生成器。

?線性代數(shù)例程。

?離散傅立葉變換。

?快速向量化操作。

進一步閱讀：PythonNumPy教程：數(shù)據(jù)科學(xué)實用基礎(chǔ)

這是關(guān)于PythonNumPy(數(shù)組)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)的入門指南。通過示例學(xué)習(xí)該基本庫。

　　二、大熊貓

pandas是用于數(shù)據(jù)分析和處理的基礎(chǔ)庫。

如果您是數(shù)據(jù)科學(xué)的新手，您可能會想知道它與ML有什么關(guān)系？

在訓(xùn)練ML算法/模型之前，需要對數(shù)據(jù)進行處理和清理。對于機器學(xué)習(xí)從業(yè)人員來說，此過程通常會花費大部分時間。熊貓使結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的這一過程變得更加容易。

熊貓?zhí)峁┝藦姶蟮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如DataFrames。我們可以使用它來：

?在Python和各種來源（例如CSV文件和SQL數(shù)據(jù)庫）之間導(dǎo)入或?qū)懭霐?shù)據(jù)。

?根據(jù)描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)。

?靈活地分組。

?操作和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集。

進一步閱讀：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的Python熊貓：快速教程

本完整的教程可幫助您獲得有關(guān)數(shù)據(jù)分析和操作的實踐經(jīng)驗。了解有關(guān)Pythonpandas庫用于機器學(xué)習(xí)的基本功能/方法的更多信息。

　　三、海生

Seaborn是一個流行的Python庫，用于進行統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化。它基于matplotlib并與pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)集成。

Seaborn對于探索和理解數(shù)據(jù)特別有用。seaborn提供的一些功能：

?可視化單變量和雙變量分布的選項。

?可視化數(shù)字和分類變量的選項。

?線性回歸模型的自動估計和繪圖。

?能夠構(gòu)建復(fù)雜的可視化效果，例如多圖網(wǎng)格。

深度閱讀：如何使用PythonSeaborn進行探索性數(shù)據(jù)分析

通過使用直方圖，熱圖，散點圖，條形圖等示例數(shù)據(jù)集來探索seaborn的功能。

　　四、Scikit學(xué)習(xí)（Sklearn）

scikit-learn是用于機器學(xué)習(xí)的最受歡迎的Python庫之一，它支持有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。它提供了用于擬合模型，預(yù)處理數(shù)據(jù)，選擇和評估模型等的工具。它基于NumPy，SciPy和matplotlib庫構(gòu)建。

scikit-learn的一些主要功能包括：

?擬合機器學(xué)習(xí)算法和模型，例如分類，回歸，聚類。

?轉(zhuǎn)換和預(yù)處理數(shù)據(jù)。

?支持機器學(xué)習(xí)管道集成。

?模型評估，例如交叉驗證。

進一步閱讀：

1.scikit-learn用戶指南

閱讀官方文檔以獲取有關(guān)功能的說明。

2.機器學(xué)習(xí)中的線性回歸：實用Python教程

查看有關(guān)線性回歸的詳細教程，線性回歸是基礎(chǔ)監(jiān)督的預(yù)測算法。

3.如何使用Python分三步可視化決策樹

一個使用Scikit-Learn應(yīng)用決策樹算法的簡單示例。

　　五、TensorFlow和Keras

TensorFlow是Google最早開發(fā)和使用的端到端開源機器學(xué)習(xí)平臺。它使初學(xué)者和專家都更容易創(chuàng)建ML模型。在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型時，這尤其普遍。深度學(xué)習(xí)在文本和圖像數(shù)據(jù)方面非常成功，而文本和圖像數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)的流行應(yīng)用。

Keras（tf.keras）是建設(shè)和培訓(xùn)深度學(xué)習(xí)模型對TensorFlow頂部的高級API。它使TensorFlow易于使用。Keras曾經(jīng)是一個獨立的框架，但現(xiàn)在在TensorFlow中受支持。它可以用于原型設(shè)計，研究和生產(chǎn)。

TensorFlow的一些常用功能包括：

?深度學(xué)習(xí)（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。

?圖像處理。

?文字分析。

?強化學(xué)習(xí)。

進一步閱讀：

1.TensorFlow/Keras教程

檢查官方文檔以了解基礎(chǔ)知識。

2.如何使用深度學(xué)習(xí)進行情感分析（LSTMKeras）

了解如何逐步構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型以對Yelp審查數(shù)據(jù)進行分類。

3.時間序列預(yù)測的3個步驟：使用TensorFlowKeras的LSTM

使用Python的機器學(xué)習(xí)時間序列分析示例。了解如何轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集并使用TensorFlowKeras模型擬合LSTM。

4.使用Python進行超參數(shù)調(diào)整：Keras分步指南

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有許多超參數(shù)，這使調(diào)整變得更加困難。這是使用Python中的KerasTensorFlow進行超參數(shù)調(diào)整的實用指南。實施這種機器學(xué)習(xí)技術(shù)以提高模型的性能。

　　六、火炬

PyTorch是一個與TensorFlow競爭開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型的框架。這個圖書館已經(jīng)發(fā)展壯大，現(xiàn)在在學(xué)術(shù)界比TensorFlow更為流行。

TensorFlow以前需要開發(fā)人員創(chuàng)建和編譯靜態(tài)圖，然后才能看到數(shù)學(xué)運算。PyTorch使用動態(tài)圖，使用戶可以更快地發(fā)現(xiàn)錯誤。在TensorFlow2.0發(fā)行時，研究社區(qū)已經(jīng)牢牢抓住PyTorch的功能，并且功能相似。

但是，與TensorFlow相比，PyTorch仍未被廣泛認為可用于生產(chǎn)，后者具有更高的可擴展性。

如今，兩個框架都提供了類似的功能，PyTorch在學(xué)術(shù)界占有一席之地，而TensorFlow則在業(yè)界處于發(fā)展趨勢。

PyTorch的一些主要應(yīng)用程序包括：

?計算機視覺。

?自然語言處理（NLP）。

?強化學(xué)習(xí)。

進一步閱讀：如何在Python中使用NLP：實用的分步示例

這是IndeedJob帖子中NLTK軟件包的一個應(yīng)用程序。

科學(xué)

SciPy是一組用于對NumPy數(shù)據(jù)進行高級數(shù)學(xué)運算的模塊。它是scikit-learn等高級庫的基礎(chǔ)軟件包。一些功能包括：

?傅立葉變換。

?優(yōu)化。

?信號處理。

?線性代數(shù)。

?概率和統(tǒng)計。

?圖像處理。

相關(guān)閱讀：SciPy教程

Matplotlib

Matplotlib是Python中全面的數(shù)據(jù)可視化庫。一些功能包括：

?創(chuàng)建交互式圖。

?提供情節(jié)的靈活定制。

它是支持seaborn的基礎(chǔ)庫，它更易于使用。但是，當我們想進一步自定義繪圖時，則需要matplotlib。

以上就是6個用于數(shù)據(jù)科學(xué)和ML的重要Python庫的全部內(nèi)容，想了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。