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近年来,Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色,对于码农来说,关注的永远是有什么新的流行,既能解决问题又好用的利器。在这里,IT培训网列出了对数据科学家、工程师们较有用的那些Python库。
Python库有什么用?Python有哪些库?
1、Pandas
pandas是一个广泛使用的Python包,提供有效数据操作和分析的数据结构和工具。它是一种广泛使用的定量分析工具,在算法交易和风险分析中发现了很多应用。拥有庞大的专用用户社区,定期更新pandas以获得新的API更改,性能更新和错误修复。
Python在实现的机器学习和深度学习模型方面胜过所有其他语言 ,仅凭借其多样化,有效且易于使用的库集。在本节中,我们将看到一些较流行和较常用的Python库,用于机器学习和深度学习:
2、Scikit-learn
scikit-learn是用于数据挖掘,分析和机器学习的较流行的Python库。它使用NumPy,SciPy和matplotlib的功能构建,并且在商业上可用。您可以使用scikit-learn实现各种机器学习技术,例如分类,回归,集群等且非常易于安装。
3、Tensorflow
Tensorflow是一个基于Python的框架,用于使用多个CPU或GPU进行有效的机器学习和深度学习。由Google支持,较初由Google Brain的研究团队开发,是世界上广泛使用的机器智能框架。它得到了大量活跃用户的支持,并且正在广泛应用于各种工业领域的先进机器学习,从制造和零售到医疗保健和智能汽车。
4、Keras
Keras是一个基于Python的神经网络API,提供了一个简化的界面,可以轻松地训练和部署您的深度学习模型。它支持各种深度学习框架,如Tensorflow,Deeplearning4j和CNTK且非常人性化,遵循模块化方法,支持基于CPU和GPU的计算。如果您想让深度学习过程更简单有效,那么这个库值得一试!
5、PyTorch
PyTorch是Python深度学习系列的较新成员之一,它是一个具有强大GPU支持的神经网络建模库。尽管仍处于测试阶段,但该项目得到了Facebook和Twitter等大人物的支持。PyTorch建立在另一个流行的深度库Torch的架构之上,以实现更的张量计算和动态神经网络的实现。
自然语言处理涉及设计处理,解释和分析人类语言,口头或书面的系统。Python提供了独特的库,用于执行各种任务,例如使用结构化和非结构化文本,预测分析等等。
6、NLTK
NLTK是一个流行的语言处理Python库。它为各种NLP任务提供了易于使用的界面,例如文本分类,标记化,文本解析,语义推理等等。它是一个开源的,社区驱动的项目,并且支持Python 2和Python 3。
7、SpaCy
SpaCy是另一个基于Python和Cython的自然语言处理库。它广泛支持各种深度学习库和框架,如Tensorflow和PyTorch。使用SpaCy,您可以相对轻松地为NLP构建复杂的统计模型。SpaCy易于安装和使用,在大规模提取和分析文本信息方面证明是非常有用的。
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