数据科学,机器学习和人工智能是目前最热门的新兴技术,也代表了未来的发展趋势。那么你有没有想过是什么技术,在推动这一领域的技术进步,答案是Python和它的一堆库。

    数据科学,机器学习和人工智能是目前最热门的新兴技术,也代表了未来的发展趋势。那么你有没有想过是什么技术,在推动这一领域的技术进步,答案是Python和它的一堆库。

    未来是个数据时代,数据将决定公司的商业决策,并影响人们对事物的看法。如果你是一个初学者,想进入数据科学领域,就应该尝试着去熟悉Python。

    本文将介绍一些在数据科学和人工智能领域比较流行的Python库。

1. NumPy

    NumPy在Github仓库中有超过19000个提交,和700多个贡献者,这些都足以说明这个库的流行程度。它为Python中的多维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。

    该库通过提供NumPy数组类型,来实现数学运算的矢量化。它还提供了一些其他的功能:

  • 一个强大的N维数组对象
  • 复杂的广播函数
  • 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具
  • 有用的线性代数,傅里叶变换和随机数功能

    NumPy使用的是BSD开源协议,使用者可以在几乎没什么限制的情况下,重用它的代码。

2. Pandas

    Pandas是一个开源工具,它为Python提供了功能强大的数据分析工具。它在Github上有超过18000个提交,和1300多个贡献者,以及16000多个Star。因此,这也是Python中最常用的用于数据科学的库之一。

    Pandas可以对数据打标签,以及对具有相互关系的数据进行处理。它还可以设计出用于金融、统计、社会科学和工程领域的数据结构和工具。

    由于其适应性,它是一个非常有用的库,可以很好的处理不完整的,非结构化和未分类的数据。它同时为数据集提供了合并,重塑和分割等功能,它可以从多种格式中加载数据,以及反过来将数据保存为多种格式。你还可以轻松的将NumPy和Python的数据结构转换为Pandas对象。

3. SciPy

    SciPy是一个用于数学和工程领域的开源的工具库,它在Github上有超过20000个提交,和600多个贡献者。

    它包含了统计模块,积分模块,线性代数模块,傅里叶变换模块,信号和图像处理模块等。

    SciPy是基于NumPy构建的,它可与NumPy数组配合使用,它可以运行于所有主流的操作系统上,世界上很多科学家和工程师都依赖它来完成各种复杂的工作。

4. Matplotlib

    这是一个用于创建2D绘图和图表的标准Python库之一。要有效的使用这个库,你必须熟悉它提供的各种可用的功能函数。

    你可以利用它创建出柱状图,功率谱,条形图,散点图等。如下所示:

5. PyBrain

    PyBrain是Python的一个模块化的机器学习库,其目标是为机器学习任务和各种预定义环境提供灵活,易用且功能强大的算法。

    PyBrain是开源的,可供所有人免费使用(它是基于BSD开源许可协议发布的),你可以从官网下载和使用它,它提供了一些教程和文档来帮助你快速上手。

6. Bokeh

    Bokeh是一个Python的交互式可视化库,可以在现代Web浏览器中实现美观且有意义的数据可视化展示。使用Bokeh,您可以快速地创建交互式图表,仪表板和数据应用程序。

    Bokeh提供了一种优雅而简洁的方式来构建多功能图形,同时为大型或流式数据集提供了高性能的交互能力。

7. Scikit Learn

    它是一个基于SciPy构建的用于机器学习的Python模块。它通过一致,流畅的接口为用户提供一套通用的机器学习算法。

    Scikit-Learn有助于在数据集上快速实现流行的算法,它包含许多标准的用于机器学习的工具。

    它在Github上有超过23000个提交,1200多个贡献者,以及31000多的Star。它使得机器学习进入生产系统变得更容易。

8. Keras / TensorFlow / Theano: 深度学习库

    Theano是一个Python包,它定义了类似于NumPy中的多维数组,以及相关的数学运算和表达式。该库还优化了GPU和CPU的使用。

    TensorFlow是Google开发的最受欢迎的工具之一,在Github上拥有超过43000个提交和1700个贡献者以及114000多的Star,是使用非常广泛的库。很多开发人员发现这个工具最适合创建机器学习模型。它是一个多层节点系统,可以在大型数据集上快速训练人工神经网络。

    Keras也是一个开源库,用于在高级接口上构建神经网络。它使用Theano或TensorFlow作为后端。它完全用纯Python编写,具有高度的模块化和可扩展性。

 

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