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  • 机器学习是通过输入大量数据使机器学会解决问题过程。两个领域紧密联系。下面从这几个方面看哪些python值得推荐:统计分析、数据可视化、数据建模和机器学习、深度学习。一、统计分析统计学是数据科学和机器学习...

    谢谢邀请。

    大数据是从数据中提取有用信息而解决现实问题的过程。机器学习是通过输入大量数据使机器学会解决问题的过程。两个领域紧密联系。下面从这几个方面看哪些python库值得推荐:统计分析、数据可视化、数据建模和机器学习、深度学习。

    一、统计分析

    统计学是数据科学和机器学习最基本原理之一。所有机器学习和深度学习的算法和技巧等都建立在统计学的基本原则和概念中。下面介绍一些用于统计分析的高级Python库:NumPy、SciPy、Pandas、StatsModels。

    NumPy

    NumPy或者Numerical Python是最常用的Python库之一。其主要特点是支持用于数学和逻辑运算的多维数组。作为多维实数数组,NumPy提供的功能可用于索引、分类、重构及传输图像和声波。

    下面是NumPy的特征列表:执行简单到复杂的数学和科学计算

    强力支持多维数组对象和处理数组元素的一些函数和方法

    傅里叶变换和数据处理程序

    执行线性代数计算,这对于线性回归、逻辑回归和朴素贝叶斯等的机器学习算法是必备的。

    SciPy

    SciPy建立于NumPy之上,是子程序包的集合,帮助解决与统计分析相关的最基本问题。SciPy库处理使用NumPy库定义的数组元素,因此它常用于计算使用NumPy不能解决的数学方程式。

    下面是SciPy的特征列表:它与NumPy数组一起使用,提供了一个平台。该平台提供了诸如数值积分和数值优化的大量数学方法。

    它有一组子程序包,可用于矢量量化、傅里叶变换、积分、插值等。

    它提供完整的线性代数函数堆栈,用于更高级的计算,例如使用k-means算法的聚类等。

    它为信号处理、数据结构和数值算法、创建稀疏矩阵等提供支持。

    Pandas

    Pandas是另外一个重要的统计库,大范围地应用于统计学、金融、经济学及数据分析等领域。该库依赖NumPy数组来处理pandas数据对象。在执行科学计算及数据处理等方面,NumPy,Pandas和SciPy严重依赖彼此。

    经常有人要求我在Pandas, NumPy和SciPy中间选出最好的一个,不过我更喜欢一起使用它们,因为它们彼此十分依赖。Pandas是处理大量数据的最佳软件库之一,而NumPy对多维数组提供出色的支持。Scipy则提供一套能执行大量数据分析任务的子程序包。

    下面是Pandas的特征列表:使用预定义和自定义索引创建快速有效的数据帧对象。

    可用来处理大型数据集和构造子集,执行数据切片及索引等。

    为创建Excel图表和执行诸如描述性统计分析、数据整理、转换、操作及可视化等复杂的数据分析任务提供内置函数。

    为处理时间序列数据提供支持

    StatsModels

    构建于NumPy和SciPy之上,StatsModels是创建统计模型、数据处理和模型评估的最佳Python程序包。除了使用NumPy数组和SciPy库中的科学模型之外,它也和Pandas结合以进行有效的数据处理。该库因统计计算、统计测试和数据探索而闻名。

    下面是StatsModels的特征列表:是执行统计检验和假设检验的最佳软件库,而NumPy库和SciPy库不能实现这两点。

    提供R语言式的公式以进行更好的统计分析。它更加接近于统计人员常用的R语言。

    由于对统计计算的广泛支持,它常用于实现广义线性模型(GLM)和普通最小二乘线性回归模型(OLM)。

    使用StatsModels库完成包括假设检验(零理论)在内的统计检验。

    二、数据可视化

    数据可视化就是通过图示而有效地表现数据中的重要信息。它包括图形、图表、思维导图、热图、直方图和密度图等的实现,以此研究多个数据变量间的相关性。下面介绍一些用于数据可视化的高级Python库列表:Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh

    Matplotlib

    Matplotlib是Python中最基础的数据可视化程序包。它支持各式各样的图表,例如直方图、条形图、功率图和误差图等。它是二维图形库,能够生成清晰简明的图表,这对探索性数据分析(EDA)至关重要。

    下面是Matplotlib的特征列表:Matplotlib通过提供函数来选择合适的线条样式、字体样式和格式化轴等,使绘制图形极其容易。

    创建的图表帮助清晰地了解趋势和模式,并进行关联。它们通常是推导定量信息的典型工具。

    它包含Pyplot模块,该模块提供了与MATLAB用户界面非常相似的界面。这是Matplotlib程序包最好的功能之一。

    提供面向对象的API模块,使用Tkinter、wxPython、Qt等GUI工具将图表整合到应用程序中。

    Seaborn

    Matplotlib库构成了Seaborn库的基础,相比Matplotlib而言,Seaborn可用于创建更具吸引力和描述性的图表。除了对数据可视化的广泛支持,Seaborn具有面向API的内置数据集,用于研究多个变量间的关系。

    下面是Seaborn的特征列表:提供选项,用于分析和可视化单变量和双变量数据点以及将数据与其他数据子集进行比较。

    支持对各种目标变量的线性回归模型进行自动统计估计和图示。

    通过提供执行高级抽象的功能,建立用于多图网格构造的复杂可视化。

    具有样式设置和构建matplotlib图表的众多内置主题。

    Plotly

    Ploty是最著名的Python图表库之一。它提供交互式的图表,以此了解目标变量和预测变量间的依赖性。它可用于分析和可视化统计数据、金融数据、商业数据及科学数据,从而生成清晰明了的图表、子图、热图、3D图表等。

    下面是使Ploty成为最佳可视化库之一的特征列表:它具有30多种图表类型,包括3D图表、科学和统计图,SVG地图等,以实现清晰的可视化。

    使用Ploty的Python API,可以创建由图、图表、文本和网页图片形成的公共/私人仪表板。

    使用Ploty创建的可视化以JSON格式进行序列化,由此可在R, MATLAB, Julia等不同平台轻松地访问它们。

    具有称为Plotly Grid的内置API,可直接将数据导入Ploty运行环境。

    Bokeh

    Bokeh是Python中最具交互作用的软件库之一,可为网页浏览者构建描述性的图示。它可轻松处理庞大的数据集和构建有助于执行广泛EDA的通用图。Bokeh提供定义最完善的功能来构建交互图、仪表板和数据应用程序。

    下面是Bokeh的特征列表:帮助使用简单命令快速创建复杂的统计图。

    支持以HTML、notebook文档和服务器的形式进行输出。它还支持R、Python、lua、Julia等多种语言绑定。

    Flask和 django也集成了Bokeh,因此也能在这些程序上表现可视化。

    支持转换以matplotlib、seaborn和ggplot等其他软件库编写的可视化。

    三、机器学习

    在任何数据科学项目中,创建能准确预测结果或解决特定问题的机器学习模型是最重要的。实行机器学习和深度学习等需要编写数千行代码,若想通过神经网络创建解决复杂问题的模型,那这会变得更加棘手。下面是用于机器学习的高级Python库列表:Scikit-learn、XGBoost、Eli5。

    Scikit-learn

    作为最有用的Python库之一,Scikit-learn是用于数据建模和模型评估的最佳软件库。它具有大量的函数,其唯一目的是创建模型。它包含所有监督和无监督的机器学习算法,还具有用于集合学习和促进机器学习的明确功能。

    下面是Scikit-learn的特征列表:提供一套标准的数据集以帮助开始机器学习。例如,著名的鸢尾花数据集和波士顿房屋价格数据集是Scikit-learn库的一部分。

    具有实现有监督和无监督机器学习的内置方法,包括解决、聚类、分类、回归和异常检测问题。

    具有用于特征提取和特征选择的内置函数,可帮助识别数据中的重要属性。

    提供进行交叉验证的方法,用于评估模型性能。还提供用于参数调整的功能,以提高模型性能。

    XGBoost

    XGBoost代表极限梯度增强,是执行加强机器学习的最佳Python包之一。LightGBM和CatBoost之类的软件库也配有定义良好的功能和方法。该库的构建旨在实现梯度推进机,以提升机器学习模型的性能和精确性。

    下面是它的一些重要特征:该库最初用C++编写,被认为是提高机器学习模型性能的最快速和有效的软件库之一。

    XGBoost的核心算法是可平行化的,并能有效地使用多核计算机的性能。这也让该库足够强大,进而处理大量数据集和跨数据集网络运行。

    提供用于执行交叉验证、参数调整、正则化和处理缺失值的内部参数,还提供与scikit-learn兼容的APIs。

    经过不断的证明,该库优于其他算法,所以常用于顶级数据科学和机器学习竞赛

    ElI5

    ELI5是主要用于提高机器学习模型性能的另一Python库。该库非常新颖并常与XGBoost、LightGBM和CatBoost等一起使用,以提高机器学习模型的准确性。

    下面是它的一些重要特征:它与Scikit-learn程序包集成,以此表现功能重要性及阐释对决策树和基于树型集合的预测。

    它分析和解释由XGBClassifier、XGBRegressor、LGBMClassifier、LGBMRegressor、CatBoostClassifier、CatBoostRegressor和 catboost.CatBoost等作出的预测。

    它为实现一些算法提供支持,以此检查包括TextExplainer模块在内的黑箱模型,该模块能解释文本分类得出的预测。

    它有助于分析scikit-learn一般线性模型的权值和预测,该模型包括线性回归和分类分析。

    四、深度学习

    机器学习和人工智能最大的进展是实现深度学习。随着深度学习的引入,现在有可能建立复杂模型和处理庞大数据集。下面是用于深度学习的高级Python库列表:TensorFlow、Pytorch、Keras。

    Tensorflow

    作为深度学习的最佳Python库之一,TensorFlow是一款用于一系列任务中的数据流编程的开源库。它是一种符号数学库,用于建立强大和准确的神经网络。它还提供多平台编程界面,在众多领域具有高伸缩性。

    下面是TensorFlow的一些重要特征:它能建立和培养多个神经网络,其有助于容纳大型项目和数据集。

    除了支持神经网络,它还为统计分析提供函数和方法。例如,它提供了内置函数来创建概率模型和贝叶斯网络,如Bernoulli、Chi2、Uniform、Gamma等。

    该库提供了分层组件,这些组件对权值和阈值进行分层操作,也通过实施批归一化和退出等正则化技术,来提高模型性能。

    它带有一个名为TensorBoar的可视化工具,用于创建交互图形和视觉,从而了解数据特征的依赖性。

    Pytorch

    Pytorch是开源的基于Python的科学计算程序包,用于在大量数据集上实现深度学习技术和神经网络。Facebook积极使用该库来开发可辅助脸部识别和自动标记的神经网络。

    下面是Pytorch的一些重要特征:可轻松使用APIs,与其他数据科学和机器学习框架集成。

    与NumPy一样,Pytorch提供名为Tensors的多维数组。与NumPy不同的是,它甚至可用于GPU。

    它不仅可模拟大规模的神经网络,还能提供一个界面,具有200多种用于统计分析的数学运算。

    创建动态计算图,在代码执行的每个点建立动态图。这些图标在预测实时销售同时也帮助时间序列分析。

    Keras

    Keras被认为Python中最佳的深度学习软件库之一。它为建立、分析、评估和提升神经网络提供全面支持。Keras是基于Theano 和 TensorFlow Python库之上构建的,还具有附加特性用以构建复杂和大规模的深度学习模型。

    下面是Keras的一些重要特征:为构建各种类型的神经网络提供支持,包括完全连接的、卷积的、池化的、循环的和嵌入的神经网络等。对于大型数据集和问题,这些模型能够进一步结合以创建完善的神经网络。

    它具有进行神经网络计算的内置函数,如定义图层、对象、激活函数、优化程序以及轻松处理图像和文本数据的一些工具。

    它具有一些预处理的数据集和训练模型,包括MNIST、VGG、 Inception、SqueezeNet 和ResNet等。

    它易于扩展,并支持添加包含函数和方法的新模块。

    辛苦整理了3个小时,希望回答对你有用。。。

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  • 众所周知,python拥有很多丰富的第三方库,可以为我们的工作提供更多的帮助,这也是为什么大家会学习python的原因之一。那么你知道Python机器学习常用库有哪些吗?你用过几个?1、Pipenv:是 Kenneth Reitz 的业余项目...

    众所周知,python拥有很多丰富的第三方库,可以为我们的工作提供更多的帮助,这也是为什么大家会学习python的原因之一。那么你知道Python机器学习常用库有哪些吗?你用过几个?

    1、Pipenv:是 Kenneth Reitz 的业余项目,主要目的就是将其他软件包整合到python中。该工具可以生成一个Pipfile.lock 文件,让你构建更确定性,避免产生难以查找的BUG。

    2、PyTorch:Facebook深度学习框架,源于Torch 框架,基于python语言,实现动态计算图范式,已经成为众多研究人员首选框架之一,可拓展性强。

    3、Caffe2:支持分布式训练、部署,新的CPU和支持CUDA的硬件,更适合做研究,适合大规模部署。

    4、Pendulum:是python标准 datetime 替代品,你可以轻松地将与与现代的代码集成,并且在你需要的时候才可以使用它的功能。

    5、Dash:一个可构建web应用,尤其是数据可视化web应用纯python开源库,建立在Flask、Plotly 和 React 之上,提供这几个框架的函数抽象接口,做到高效开发。

    6、PyFlux:专门针对时间序列开发的 Python 开源库,时间序列研究是统计学和经济学的子领域,可用于描述时间序列的行为。

    7、Fire:一个开源库,可以为任何python项目自动生成一个命令行界面。

    8、imbalanced-learn:提供相关技术来解决数据不平衡的问题,另外,它和 scikit-learn 兼容,非常有用。

    9、FlashText:证明了算法和数据结构设计的重要性,即便面对简单的问题,更好的算法也可以轻松地超越在快 CPU 上运行的朴素实现。

    10.Luminoth:用于TensorFlow 和 Sonnet 构建的开源的计算机视觉 Python 工具包。

    202059639.html

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    (责任编辑:老男孩教育)

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  • 下面简单介绍下网络爬虫、自动化、数据分析与可视化、WEB开发、机器学习和其他常用一些第三方库,如果有你感兴趣库,不妨去试试它功能吧。1、网络爬虫•requests-对HTTP协议进行高度封装,支持非常丰富链接...

    Python语言有超过12万个第三方库,覆盖信息技术几乎所有领域。下面简单介绍下网络爬虫、自动化、数据分析与可视化、WEB开发、机器学习和其他常用的一些第三方库,如果有你感兴趣的库,不妨去试试它的功能吧。

    1、网络爬虫

    •requests-对HTTP协议进行高度封装,支持非常丰富的链接访问功能。

    •PySpider-一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI。

    •bs4-beautifulsoup4库,用于解析和处理HTML和XML。

    •Scrapy-很强大的爬虫框架,用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据。可用于从数据挖掘到监控和自动化测试的各种用途

    •Crawley-高速爬取对应网站的内容,支持关系和非关系数据库,数据可以导出为JSON、XML等

    •Portia-可视化爬取网页内容

    •cola-分布式爬虫框架

    •newspaper-提取新闻、文章以及内容分析

    •lxml-lxml是python的一个解析库,这个库支持HTML和xml的解析,支持XPath的解析方式

    2、自动化

    •XlsxWriter-操作Excel工作表的文字,数字,公式,图表等

    •win32com-有关Windows系统操作、Office(Word、Excel等)文件读写等的综合应用库

    •pymysql-操作MySQL数据库

    •pymongo-把数据写入MongoDB

    •smtplib-发送电子邮件模块

    •selenium-一个调用浏览器的driver,通过这个库可以直接调用浏览器完成某些操作,比如输入验证码,常用来进行浏览器的自动化工作。

    •pdfminer-一个可以从PDF文档中提取各类信息的第三方库。与其他PDF相关的工具不同,它能够完全获取并分析 P D F 的文本数据

    •PyPDF2-一个能够分割、合并和转换PDF页面的库。

    •openpyxl- 一个处理Microsoft Excel文档的Python第三方库,它支持读写Excel的xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm。

    •python-docx-一个处理Microsoft Word文档的Python第三方库,它支持读取、查询以及修改doc、docx等格式文件,并能够对Word常见样式进行编程设置。

    3、数据分析及可视化

    •matplotlib-Matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库,可以生成各种可用于出版品质的硬拷贝格式和跨平台交互式环境数据。Matplotlib 可用于 Python 脚本,Python 和 IPython shell(例如 MATLAB 或 Mathematica),Web 应用程序服务器和各种图形用户界面工具包。”

    •numpy-NumPy 是使用 Python 进行科学计算所需的基础包。用来存储和处理大型矩阵,如矩阵运算、矢量处理、N维数据变换等。

    •pyecharts-用于生成 Echarts 图表的类库

    •pandas-一个强大的分析结构化数据的工具集,基于numpy扩展而来,提供了一批标准的数据模型和大量便捷处理数据的函数和方法。

    •Scipy: 基于Python的matlab实现,旨在实现matlab的所有功能,在numpy库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。

    •Plotly-Plotly提供的图形库可以进行在线WEB交互,并提供具有出版品质的图形,支持线图、散点图、区域图、条形图、误差条、框图、直方图、热图、子图、多轴、极坐标图、气泡图、玫瑰图、热力图、漏斗图等众多图形

    •wordcloud-词云生成器

    •jieba-中文分词模块

    4、WEB开发

    •Django-一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。是Python生态中最流行的开源Web应用框架,Django采用模型、模板和视图的编写模式,称为MTV模式。

    •Pyramid是一个通用、开源的Python Web应用程序开发框架。它主要的目的是让Python开发者更简单的创建Web应用,相比Django,Pyramid是一个相对小巧、快速、灵活的开源Python Web框架。

    •Tornado-一种 Web 服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架(包括大多数Python的框架)有着明显的区别:它是非阻塞式服务器,而且速度相当快

    •Flask是轻量级Web应用框架,相比Django和Pyramid,它也被称为微框架。使用Flask开发Web应用十分方便,甚至几行代码即可建立一个小型网站。Flask核心十分简单,并不直接包含诸如数据库访问等的抽象访问层,而是通过扩展模块形式来支持。

    5、机器学习

    •NLTK-一个自然语言处理的第三方库,NLP领域中常用,可建立词袋模型(单词计数),支持词频分析(单词出现次数)、模式识别、关联分析、情感分析(词频分析+度量指标)、可视化(+matploylib做分析图)等。

    •TensorFlow-谷歌的第二代机器学习系统,是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。

    •Keras -是一个高级神经网络 API,用 Python 编写,能够在 TensorFlow,CNTK 或 Theano 之上运行。它旨在实现快速实验,能够以最小的延迟把想法变成结果,这是进行研究的关键。

    •Caffe-一个深度学习框架,主要用于计算机视觉,它对图像识别的分类具有很好的应用效果。

    •theano-深度学习库。它与Numpy紧密集成,支持GPU计算、单元测试和自我验证,为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算而设计,擅长处理多维数组。

    •Scikit-learn-是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具,它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。Scikit-learn的基本功能主要包括6个部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理。Scikit-learn也被称为sklearn。

    6、其他常用

    •IPython-一个基于Python 的交互式shell,比默认的Python shell 好用得多,支持变量自动补全、自动缩进、交互式帮助、魔法命令、系统命令等,内置了许多很有用的功能和函数

    •PTVS-Visual Studio 的 Python 工具

    •pydub-支持多种格式声音文件,可进行多种信号处理、信号生成、音效注册、静音处理等

    •TimeSide-能够进行音频分析、成像、转码、流媒体和标签处理的Python框架

    •dnspython-DNS工具包

    •pygame-专为电子游戏设计的一个模块

    •PyQt5-pyqt5是Qt5应用框架的Python第三方库,编写Python脚本的应用界面

    •PIL(Pillow)-PIL库是Python语言在图像处理方面的重要第三方库,支持图像存储、显示和处理,它能够处理几乎所有图片格式,可以完成对图像的缩放、剪裁、叠加以及向图像添加线条、图像和文字等操作。

    •OpenCV-图像和视频工作库

    •Py2exe: 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。

    •WeRoBot 是一个微信公众号开发框架,也称为的微信机器人框架。WeRoBot可以解析微信服务器发来的消息,并将消息转换成成Message或者Event类型。

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  • 在 Python 语言中,不属于机器学习领域第三方库的是______。???????????????????????????????????????答:Arcade图遍历方法有两种:深度优先搜索法和广度优先搜索法答:正确优学院: 1988年,孔繁森被组织选派进藏...

    在 Python 语言中,不属于机器学习领域第三方库的是______。???????????????????????????????????????

    答:Arcade

    ae4d30c02625b022717006094065ed2a.png

    图的遍历方法有两种:深度优先搜索法和广度优先搜索法

    答:正确

    优学院: 1988年,孔繁森被组织选派进藏时,家中有78岁的老母亲、三个幼小的孩子和体弱多病的妻子老母亲问他:“咱能不能不去?”孔繁森就跪在老母亲跟前,说:“我是党的人,党需要我”材料体现()的精神。

    答:“大道之行也,天下为公”

    中国大学MOOC: 下面属于因特网AS域内使用的路由协议的有( )

    答:RIP\nOSPF

    茶艺的背景音乐选择要求不包括()

    答:经常使用的流行音乐

    中国大学MOOC: 后现代主义小说的突出特点在于它的:

    答:游戏性

    联系具有的特点

    答:普遍性 条件性 多样性

    智慧职教: 不得从事高致病性病原微生物实验活动的是

    答:一级、二级实验室

    话剧《倾城之恋》于1944年在上海兰心剧院首次上演。()

    答:正确

    下列哪首作品不是琵琶的代表曲目。( )

    答:《渔舟唱晚》

    下列项目中,属于经批准可以采用邀请招标发包的有

    答:涉及国家安全、国家秘密不宜公开招标的 受自然地域环境限制的 公开招标费用与项目价值相比不值得的 技术复杂,仅有几家投标人满足条件的

    辩证否定观的内容有

    答:既克服又保留 事物联系环节和发展环节的统一 由事物内部矛盾决定的自我否定

    分析某样品得到四个分析数据,为了衡量其精密度优劣,宜用表示

    答:标准偏差

    根据反馈的内容和态度,一般我们将绩效反馈分为:

    答:以上均是

    《红楼风俗名物谭》的作者是( )。

    答:邓云乡

    近代民族资产阶级不可能充当革命的主要力量,所以是革命对象

    答:×

    胆囊分为__、__、__和__4部分

    答:胆囊底 胆囊体 胆囊颈 胆囊管

    清半夏的主要功用是( )

    答:长于化痰

    中国大学MOOC: 投影面上的点,有()坐标为0。

    答:一个

    直接取自然山水表象精华进行艺术创造的山水画称为“意境山水”()

    答:×

    尤其适用多品种的小件货物的存储保管的货架种类是(? ?)

    答:旋转式货架

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    2020-07-07 01:05:26
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    千次阅读 2020-05-07 14:37:03
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