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6个用于数据科学和ML的重要Python库

2020-07-07 17:34:18 | 来源:中培企业IT培训网

Python和机器学习(ML)是数据科学家最需要的两个技能。Python是机器学习中最受欢迎的编程语言。原因之一是Python广泛的软件包可用性,这使ML更容易。如果您不熟悉机器学习,请从初学者机器学习:算法类型概述开始。机器学习具有不同的算法(类型),这些算法专注于解决不同的问题。借助ML的基础知识,您将更好地了解每个PythonML库,因为它经常针对各种任务。现在我们准备看一下机器学习和数据科学的前6个Python软件包/库。

  一、NumPy

NumPy是Python中科学计算的基本软件包。其他大多数用于机器学习的Python库都是基于NumPy构建的。没有NumPy,您将无法使用Python进行数据科学。

NumPy的一些功能包括:

▶多维数组和矩阵创建。

▶综合数学函数。

▶随机数生成器。

▶线性代数例程。

▶离散傅立叶变换。

▶快速向量化操作。

进一步阅读:PythonNumPy教程:数据科学实用基础

这是关于PythonNumPy(数组)数据科学基础的入门指南。通过示例学习该基本库。

  二、大熊猫

pandas是用于数据分析和处理的基础库。

如果您是数据科学的新手,您可能会想知道它与ML有什么关系?

在训练ML算法/模型之前,需要对数据进行处理和清理。对于机器学习从业人员来说,此过程通常会花费大部分时间。熊猫使结构化数据集的这一过程变得更加容易。

熊猫提供了强大的数据结构,例如DataFrames。我们可以使用它来:

▶在Python和各种来源(例如CSV文件和SQL数据库)之间导入或写入数据。

▶根据描述性统计数据分析数据。

▶灵活地分组。

▶操作和转换数据集。

进一步阅读:学习数据科学的Python熊猫:快速教程

本完整的教程可帮助您获得有关数据分析和操作的实践经验。了解有关Pythonpandas库用于机器学习的基本功能/方法的更多信息。

  三、海生

Seaborn是一个流行的Python库,用于进行统计数据可视化。它基于matplotlib并与pandas数据结构集成。

Seaborn对于探索和理解数据特别有用。seaborn提供的一些功能:

▶可视化单变量和双变量分布的选项。

▶可视化数字和分类变量的选项。

▶线性回归模型的自动估计和绘图。

▶能够构建复杂的可视化效果,例如多图网格。

深度阅读:如何使用PythonSeaborn进行探索性数据分析

通过使用直方图,热图,散点图,条形图等示例数据集来探索seaborn的功能。

  四、Scikit学习(Sklearn)

scikit-learn是用于机器学习的最受欢迎的Python库之一,它支持有监督和无监督学习。它提供了用于拟合模型,预处理数据,选择和评估模型等的工具。它基于NumPy,SciPy和matplotlib库构建。

scikit-learn的一些主要功能包括:

▶拟合机器学习算法和模型,例如分类,回归,聚类。

▶转换和预处理数据。

▶支持机器学习管道集成。

▶模型评估,例如交叉验证。

进一步阅读:

1.scikit-learn用户指南

阅读官方文档以获取有关功能的说明。

2.机器学习中的线性回归:实用Python教程

查看有关线性回归的详细教程,线性回归是基础监督的预测算法。

3.如何使用Python分三步可视化决策树

一个使用Scikit-Learn应用决策树算法的简单示例。

  五、TensorFlow和Keras

TensorFlow是Google最早开发和使用的端到端开源机器学习平台。它使初学者和专家都更容易创建ML模型。在构建深度学习模型时,这尤其普遍。深度学习在文本和图像数据方面非常成功,而文本和图像数据是机器学习的流行应用。

Keras(tf.keras)是建设和培训深度学习模型对TensorFlow顶部的高级API。它使TensorFlow易于使用。Keras曾经是一个独立的框架,但现在在TensorFlow中受支持。它可以用于原型设计,研究和生产。

TensorFlow的一些常用功能包括:

▶深度学习(深度神经网络)。

▶图像处理。

▶文字分析。

▶强化学习。

进一步阅读:

1.TensorFlow/Keras教程

检查官方文档以了解基础知识。

2.如何使用深度学习进行情感分析(LSTMKeras)

了解如何逐步构建深度学习模型以对Yelp审查数据进行分类。

3.时间序列预测的3个步骤:使用TensorFlowKeras的LSTM

使用Python的机器学习时间序列分析示例。了解如何转换数据集并使用TensorFlowKeras模型拟合LSTM。

4.使用Python进行超参数调整:Keras分步指南

神经网络有许多超参数,这使调整变得更加困难。这是使用Python中的KerasTensorFlow进行超参数调整的实用指南。实施这种机器学习技术以提高模型的性能。

  六、火炬

PyTorch是一个与TensorFlow竞争开发深度学习模型的框架。这个图书馆已经发展壮大,现在在学术界比TensorFlow更为流行。

TensorFlow以前需要开发人员创建和编译静态图,然后才能看到数学运算。PyTorch使用动态图,使用户可以更快地发现错误。在TensorFlow2.0发行时,研究社区已经牢牢抓住PyTorch的功能,并且功能相似。

但是,与TensorFlow相比,PyTorch仍未被广泛认为可用于生产,后者具有更高的可扩展性。

如今,两个框架都提供了类似的功能,PyTorch在学术界占有一席之地,而TensorFlow则在业界处于发展趋势。

PyTorch的一些主要应用程序包括:

▶计算机视觉。

▶自然语言处理(NLP)。

▶强化学习。

进一步阅读:如何在Python中使用NLP:实用的分步示例

这是IndeedJob帖子中NLTK软件包的一个应用程序。

科学

SciPy是一组用于对NumPy数据进行高级数学运算的模块。它是scikit-learn等高级库的基础软件包。一些功能包括:

▶傅立叶变换。

▶优化。

▶信号处理。

▶线性代数。

▶概率和统计。

▶图像处理。

相关阅读:SciPy教程

Matplotlib

Matplotlib是Python中全面的数据可视化库。一些功能包括:

▶创建交互式图。

▶提供情节的灵活定制。

它是支持seaborn的基础库,它更易于使用。但是,当我们想进一步自定义绘图时,则需要matplotlib。

以上就是6个用于数据科学和ML的重要Python库的全部内容,想了解更多关于数据科学的信息,请继续关注中培教育。

标签: 数据科学 Python

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