6个用于数据科学和ML的重要Python库
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。
