【.com原创稿件】本文全面介绍了市面上适合数据科学与机器学习的优秀Python库。图片来自Pexels。根据当前技术社区的广泛需求，本文将按以下顺序介绍市面上优秀的适用于数据科学和机器学习的Python软件：数据科学和机器学习简介WhyusePythonfordatascienceand机器学习学习？PythonLibrariesforDataScienceandMachineLearning数据科学与机器学习简介众所周知，我们正处于大数据时代，数据是驱动机器模型发展的“燃料”。事实上，数据科学和机器学习都是技能，而不是两种孤立的技术。他们需要具备以下技能的开发人员：能够从数据中获得实用的见解、构建预测模型，然后解决问题。就字面定义而言：数据科学就是从数据中提取有用信息以解决实际问题的过程。机器学习是如何利用提供的大量数据解决问题的过程。那么两者之间的关系可以描述为：机器学习是数据科学的一部分，它使用机器学习算法和其他统计技术来理解数据如何影响和发展业务。为什么使用Python进行数据科学和机器学习？Python在那些实现机器学习和数据科学的流行编程语言中排名第一。为什么是这样？①简单易学：Python使用非常简单的语法，可以用来实现简单的计算。例如：将两个字符串添加到一个复杂的计算中来构建一个复杂的机器学习模型。②代码更少：虽然数据科学和机器学习的实现涉及到很多算法，但得益于Python对预定义包的支持，我们不必从头开始编写算法。同时，为了简单起见，Python还提供了“checkasyoucode”的方法，有效减少了测试代码的工作量。③预建库：Python有100多个预建库，可以用来实现各种机器学习和深度学习算法。因此，用户每次在数据集上运行算法时，只需要通过一条命令安装和加载必要的包。其中比较流行的预建库包括：NumPy、Keras、Tensorflow、Pytorch。④平台无关：Python可以运行在各种平台上，包括：Windows、macOS、Linux、Unix。在将代码从一个平台移动到另一个平台时，您可以使用PyInstaller等包来解析所有依赖项。⑤大量的社区支持：Python除了拥有大量的支持者之外，还有多个社区和论坛，各种程序员可以在这里发布自己的错误，互相提供帮助。用于数据科学和机器学习的Python库Python在人工智能(AI)和机器学习中得到广泛应用，原因之一是：Python提供了数以千计的内置库。通过各种内置函数和方法，这些库可以轻松执行数据分析、操作、组织和建模等任务。下面我们将重点介绍以下几类任务库：统计分析数据可视化数据建模和机器学习深度学习自然语言处理（NLP）统计分析统计是数据科学和机器学习的基础。所有机器学习和深度学习(DL)算法以及相关技术均基于统计学的基本原理和概念。另一方面，Python提供了大量专门用于统计分析的软件库。在这里，我们将重点介绍那些强烈推荐用于执行复杂统计计算的包和内置函数。它们是：NumPySciPyPandasStatsModels①NumPyNumPy，即NumericalPython，是最常用的Python库之一。该库的主要特点是：支持用于数学和逻辑运算的多维数组。用户可以使用NumPy对声波类型的实数进行索引、排序、整形、传输图像和多维数组。以下是NumPy的具体功能列表：执行简单到复杂的数学和科学计算。对多维数组对象的强大支持，用于操作数组元素的函数和方法的集合。提供傅立叶变换和数据操作例程。执行线性代数计算，这是机器学习算法所必需的，包括：线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯等。②SciPy建立在NumPy之上的SciPy库是一个子包的集合。它可以帮助解决与统计分析相关的各种基本问题。由于它适用于操作使用NumPy库定义的数组元素，因此SciPy库通常可用于计算无法使用NumPy完成的数学方程式。以下是SciPy的特定功能列表：与NumPy数组一起使用，它为数值积分和优化方法提供了一个平台。它带有一组可用于矢量量化、傅立叶变换、积分、插值等的子包。提供了完整的线性代数函数堆栈。这些函数支持高级计算，例如使用k-means等算法进行聚类。为信号处理、数据结构、数值算法和创建稀疏矩阵提供支持。③Pandas是另一个重要的统计库。Pandas主要应用于统计、金融、经济、数据分析等广泛领域。该库主要依靠NumPy数组来处理Pandas数据对象。毕竟，NumPy、Pandas和SciPy在执行科学计算、数据操作等方面相互依存。以下是Pandas的具体功能列表：使用预定义和自定义索引快速创建高效的DataFrame对象。可用于处理大型数据集并执行子集化、数据切片和索引等操作。提供用于创建Excel图表和执行复杂数据分析任务的内置函数，例如：描述性统计分析、数据整理、转换、操作和可视化。提供对处理时间序列数据的支持。我个人认为：Pandas是处理大量数据的优秀软件库；NumPy对多维数组有很好的支持；Scipy提供了一组子包，用于对数据执行大多数统计分析任务。④StatsModels建立在NumPy和SciPy之上的StatsModelsPython包是创建统计模型、数据处理和模型评估的最佳选择。除了使用SciPy库中的NumPy数组和科学模型外，它还可以与Pandas集成以进行高效的数据处理。StatsModels擅长统计计算、统计检验和数据探索。以下是StatsModels的具体功能列表：弥补了NumPy和SciPy库的不足，可以进行统计检验和假设检验。提供了R式公式的实现以进行更好的统计分析。统计人员可以继续使用R语言。因为它可以广泛支持统计计算，所以通常可以用来实现广义线性模型（GLM，GeneralizedLinearModels）和普通最小二阶线性回归（OLM，Ordinaryleast-squareLinearRegression）模型。支持包括假设检验（零理论）在内的统计检验。数据可视化数据可视化是通过图形有效地表达数据中的各种关键见解。它包括：图形、图表、思维导图、热力图、直方图、密度图等，研究各种数据变量之间的相关性。在这里，我们将重点介绍那些可以通过内置函数研究各种数据之间依赖关系的Python数据可视化包。它们是：MatplotlibSeabornPlotlyBokeh①MatplotlibMatplotlib是Python中最基础的数据可视化包。它支持各种图形，如：直方图、条形图、功率谱、误差图等。通过这个二维图形库，用户可以生成各种清晰简洁的图形，这对于探索性数据分析（EDA）至关重要。下面是Matplotlib的具体功能列表：用户可以为Matplotlib选择合适的线型、字体样式、格式轴等功能，轻松绘制各种图形。作为对定量信息进行推理的工具，它可以帮助用户理解趋势、模式，并通过创建图表来建立联系。作为Matplotlib包的最佳特性之一，它的Pyplot模块提供了一个与MATLAB非常相似的用户界面。提供面向对象的API模块，通过Tkinter、wxPython、Qt等GUI工具将图形集成到应用程序中。②虽然Seaborn是基于Matplotlib库的，但是与Matplotlib相比，Seaborn可以用来创建更具吸引力和描述性的统计图表。除了为数据可视化提供广泛支持外，Seaborn还内置了数据集API，可用于研究多个变量之间的关系。以下是Seaborn的特定功能列表：分析和可视化单变量和双变量数据点，提供将当前数据与其他数据子集进行比较的选项。支持各种目标变量的线性回归模型的自动统计估计和图形表示。可以通过提供高级抽象函数的实现来构建多绘图网格的复杂可视化。各种内置主题支持Matplotlib绘图的样式和创建。③Plotly是著名的图形Python库之一。Ploty使用交互式图形来方便用户理解目标变量和预测变量之间的依赖关系。它可用于分析和可视化统计数据，为金融、商业和科学数据领域生成清晰的图形、子图、热图和3D图表。以下是Ploty的特定功能列表：具有30多种图表类型的清晰可视化，包括：3D图表、科学和统计图表、SVG地图等。使用PythonAPI，您可以创建由图表、图形、文本和Web图像组成的公共/私人仪表板。可以创建以JSON格式序列化的可视化图像，用户可以在R、MATLAB、Julia等不同平台上轻松访问它们。通过名为PlotlyGrid的内置API，用户可以直接将数据导入Ploty环境。④BokehBokeh是Python中交互性最强的库之一，可用于为网络浏览器构建描述性图形表示。它可以轻松处理庞大的数据集并构建通用图形，从而促进广泛的EDA。凭借明确定义的功能，Bokeh支持构建交互式图表、仪表板和数据应用程序。下面是Bokeh的具体功能列表：它可以帮助用户通过简单的命令快速创建复杂的统计图表。支持HTML、Notebook和服务器格式的输出。它还支持多种语言的绑定，包括R、Python、lua和Julia。与Flask和Django的集成让您可以在应用程序之上表达特定的可视化效果。通过提供对可视化文件的支持，用户可以将它们转换为其他库，如Matplotlib、Seaborn和ggplot。机器学习创建能够准确预测结果并解决特定问题的机器学习模型是任何数据科学项目中最重要的部分。然而，实现机器学习和深度学习往往涉及数千行代码。而当你需要用神经网络来解决复杂的问题时，它们对应的模型就变得更加笨重。但幸运的是，通过Python自带的各种软件包，我们无需编写任何算法就可以轻松实现各种机器学习技术应用。在这里，我们将重点介绍那些可以通过内置函数实现各种机器学习算法的机器学习包，强烈推荐。它们是：Scikit-learnXGBoostELI5①Scikit-learn是用于数据建模和模型评估的Python库之一。Scikit-learn带有各种有监督和无监督的机器学习算法。同时，可以用来明确EnsembleLearning和BoostingMachineLearning的定义。以下是Scikit的具体功能列表：通过提供标准数据集（如：Iris和BostonHousePrice），协助用户进行机器学习。用于执行监督和非监督机器学习的内置方法，包括对各种文件的解析、聚类、分类、回归和异常检测。带有用于特征提取和特征选择的内置函数，以帮助识别数据中的重要属性。它提供了不同的方法来评估模型的性能，优化模型的性能，并通过执行交叉验证来调整各种参数。②XGBoostXGBoost即《极度梯度提升（ExtremeGradientBoosting）》，属于Boosting机器学习Python包。通过梯度提升，XGBoost可以提高机器学习模型的性能和准确性。以下是XGBoost的具体功能列表：XGBoost用C++编写，被认为是提高机器学习模型性能最快、最有效的软件库之一。由于XGBoost的核心算法是可并行化的，因此可以有效利用多核计算机的性能。同时，XGBoost还可以处理大数据集，可以跨多个数据集进行网络工作。提供可用于执行交叉验证、参数调整、正则化和处理缺失值的内部参数，还提供了与Scikit-learn兼容的API。由于XGBoost常用于顶级数据科学和机器学习竞赛，因此通常被认为优于其他算法。③ELI5作为另一个Python库，ELI5主要致力于提高机器学习模型的性能。因为比较新，所以经常和XGBoost、LightGBM、CatBoost一起使用来提高机器学习模型的准确率。以下是ELI5的特定功能列表：提供与Scikit-learn包的集成，以表征特征重要性并解释决策树和基于树的集成预测。能够分析和解释XGBClassifier、XGBRegressor、LGBMClassifier、LGBMRegressor、CatBoostClassifier、CatBoostRegressor和Catboost所做的预测。支持实现多种算法并启用黑盒模型检查。它的TextExplainer模块可以解释文本分类器所做的预测。可以辅助分析线性回归器和分类器给出的Scikit-learn通用线性模型（GLM，GeneralLinearModels）的权重和预测。深度学习机器学习和人工智能的进化都离不开深度学习。随着深度学习的引入，我们可以构建复杂的模型并处理庞大的数据集。借助Python提供的各种深度学习包，我们可以轻松构建各种高效的神经网络。在这里，我们将重点推荐深度学习包，这些包可以通过内置函数实现复杂的神经网络。它们是：TensorFlowPytorchKeras①TensorFlow是用于深度学习的Python库之一。TensorFlow是一个开源库，可用于跨各种任务的数据流编程。TensorFlow使用符号数学库来构建强大而准确的神经网络。它提供了直观的多平台编程接口，可以在不同领域进行高度扩展。以下是TensorFlow的特定功能列表：它可以为大型项目和数据集构建和训练多个神经网络。除了支持神经网络外，它还提供各种功能和方法来执行统计分析。例如：它带有用于创建概率模型和贝叶斯网络（包括：Bernoulli、Chi2、Uniform、Gamma等）的内置函数。TensorFlow提供了分层组件，可以对权重和偏差进行分层操作，并且可以通过实施正则化技术（例如：批归一化、dropout等）来提高模型的性能。它带有一个名为TensorBoard的可视化程序，可以创建交互式和可视化的图形来理解数据特征的依赖性。②PytorchPytorch是一个基于Python的开源科学计算包，可用于在大型数据集上实现深度学习技术和神经网络。Facebook使用这个软件库来开发其神经网络，从而实现面部识别和自动标记等任务。以下是Pytorch的具体功能列表：提供易于使用的API，可以与其他数据科学和机器学习框架集成。与NumPy类似，Pytorch提供了称为Tensors的多维数组，可以在GPU上使用。它不仅可以用于对大型神经网络建模，而且还提供了一个接口，支持多达200种数学运算，可用于统计分析。它的代码可以在每个节点上执行，创建一个动态计算图，进而辅助时序分析并实现实时销售预测。③Keras也是Python中优秀的深度学习库之一。Keras可以为构建、分析、评估和改进神经网络提供全面的支持。Keras建立在Theano和TensorFlowPython库之上。它提供了构建复杂的大规模深度学习模型所需的各种附加功能。以下是Keras的具体功能列表：为构建所有类型的神经网络提供支持，包括：全连接、卷积、池化、循环和嵌入。能够进一步组合各种模型，为大型数据集和问题创建完整的神经网络。它具有用于执行神经网络计算的内置函数，包括：定义层和目标、激活函数；能够通过优化器和大量工具轻松处理图像和文本数据。自带一些预处理过的数据集和训练好的模型，包括：MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNet等，易于扩展，可以提供新功能、新方法等模块的支持。自然语言处理谷歌使用Alexa准确预测用户正在搜索的内容，自然语言处理(NLP)技术用于其他聊天机器人（如Siri）的背后。NLP在设计AI系统中发挥了巨大作用。该系统有助于描述人类语言和计算机之间的交互。在这里，我们将重点介绍那些可以通过内置函数强烈推荐用于高级AI系统的自然语言处理包。它们是：NLTKspaCyGensim①NLTK（NaturalLanguageToolkit，自然语言工具包）NLTK被认为是一个优秀的用于分析人类语言和行为的Python包。大多数数据科学家的首选，NLTK库提供了一个易于使用的界面，拥有50多个语料库和词汇资源，有助于描述人类交互和构建AI系统，如推荐引擎。以下是NLTK的具体特性列表：提供了一套全面的数据和文本处理方法，可用于文本分析的分类、标记、词干提取、解析和语义推理。包含工业级NLP库的包装器，可通过构建复杂的系统来协助文本分类并查找人类语音中的行为趋势和模式。它附带了实施计算语言学的综合指南，以及帮助新手程序员开始使用NLP的完整API文档指南。它拥有庞大的用户和专业人士社区，并为学习如何将Python用于计算语言学提供了全面的教程和快速指南。②spaCy是一个免费的Python开源库，spaCy可以用来实现高级自然语言处理（NLP）相关技术。当你处理大量文本时，可以使用spaCy轻松理解文本的形态含义以及如何将其分类为人类可理解的语言。以下是spaCy的具体功能列表：除了语言计算，spaCy还提供单独的模块，可用于构建、训练和测试各种统计模型，以更好地帮助用户理解单词的含义。它带有各种内置的语言注释，有助于分析句子的语法结构。这不仅有助于理解各种测试，而且有助于找出句子中不同单词之间的关系。可用于标记包含缩写和多个标点符号的复杂嵌套标记。除了自身的强大功能和效率之外，spaCy还支持超过51种语言。③GensimGensim是另一个开源的Python包，旨在通过统计模型和语言计算从大型文档和文本中提取语义主题进行处理，从而分析和预测人类行为。无论是原始数据还是非结构化数据，它都具备处理和处理庞大数据集合的能力。以下是Genism的具体功能列表：通过理解每个单词的统计语义，构建有效的文档分类模型。它带有文本处理算法，例如Word2Vec、FastText和潜在语义分析。这些算法研究文档中的统计共现模式，过滤掉不需要的词，然后构建仅具有重要特征的模型。提供可导入并支持多种数据格式的I/O包装器和读取器。其简单直观的界面使初学者可以轻松尝试。同时，其API学习曲线比较平缓，因此深受各行各业开发者的喜爱。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
