建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
近幾年，Python 在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)的發(fā)展十分迅猛，也正因為如此，對于希望提升應(yīng)用程序功能的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)專家來說，Python通常是首選編程語言。并且Python擁有大量的庫，使數(shù)據(jù)科學(xué)家可以更輕松地完成復(fù)雜的任務(wù)，而無需面對很多編程麻煩。
成都創(chuàng)新互聯(lián)一直在為企業(yè)提供服務(wù)，多年的磨煉，使我們在創(chuàng)意設(shè)計，網(wǎng)絡(luò)營銷推廣到技術(shù)研發(fā)擁有了開發(fā)經(jīng)驗。我們擅長傾聽企業(yè)需求，挖掘用戶對產(chǎn)品需求服務(wù)價值，為企業(yè)制作有用的創(chuàng)意設(shè)計體驗。核心團隊擁有超過10年以上行業(yè)經(jīng)驗，涵蓋創(chuàng)意，策化，開發(fā)等專業(yè)領(lǐng)域，公司涉及領(lǐng)域有基礎(chǔ)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)德陽機房服務(wù)器托管、成都App制作、手機移動建站、網(wǎng)頁設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)整合營銷。
Pandas
數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用都是關(guān)于數(shù)據(jù)。大多數(shù)數(shù)據(jù)集都不是整潔的，它們需要對項目進行某種清理和操作。Pandas是一個庫，允許加載、清理和操作數(shù)據(jù)。你可以使用SQL等替代方法進行數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)庫管理，但是Pandas對于希望成為開發(fā)人員(或至少是MVP開發(fā)人員)的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說更簡單、更適用。
Numpy
在包括計算機視覺在內(nèi)的許多數(shù)據(jù)科學(xué)項目中，陣列是最重要的數(shù)據(jù)類型。Numpy是一個強大的Python庫，它允許你使用數(shù)組，操縱數(shù)組，并有效地對數(shù)組應(yīng)用算法。學(xué)習(xí)Numpy對于我后面提到的其他一些庫來說是必要的。
SciKitLearn
此庫是多種類型的機器學(xué)習(xí)模型和預(yù)處理工具的工具包。如果你正在做機器學(xué)習(xí)項目，則有可能不需要SciKitLearn。
Keras 或 PyTorch
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)中非常流行的模型。許多計算機視覺和自然語言處理方法都依賴于這些方法，使用某些Python庫可以幫助你訪問神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具，TensorFlow是最有名的一個，但我相信初學(xué)者很難從 TensorFlow開始。
我建議你學(xué)習(xí)Keras，它是Tensorflow的接口(API)。Keras使你作為人類能夠輕松測試不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，甚至構(gòu)建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最近流行的另一個選擇是PyTorch。
Ipywidgets
在用戶界面方面，你必須在傳統(tǒng)外觀的用戶界面和基于web的用戶界面之間進行選擇。你可以使用PyQT或TkInter之類的庫來構(gòu)建傳統(tǒng)的用戶界面，但我的建議是，如果可能的話，開發(fā)出可以在瀏覽器上運行的網(wǎng)頁應(yīng)用程序。
要做到這一點，你需要使用一個在瀏覽器中提供一組小部件的庫。ipywidgets為Jupyter筆記本提供了一組豐富的小部件。
Requests
如今，許多數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序都使用API(應(yīng)用程序編程接口)，簡單地說，通過API，你可以請求服務(wù)器應(yīng)用程序為你提供對數(shù)據(jù)庫的訪問權(quán)限或為你執(zhí)行特定任務(wù)。
例如，Google地圖API可以從你那里獲得兩個位置以及它們之間的回程時間，若沒有API，就必須重新發(fā)明輪子，Requests是一個與API對話的庫。如今，不使用API很難成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家。
Plotly
繪制不同類型的圖形是數(shù)據(jù)科學(xué)項目的重要組成部分。盡管Python中最流行的繪圖庫是matplotlib，但我發(fā)現(xiàn)Plotly更專業(yè)、更易于使用、更靈活，Plotly中的繪圖類型和繪圖工具非常多，Plotly的另一個優(yōu)點是它的設(shè)計，與復(fù)雜的 matplotlib 圖形相比，它看起來更加簡潔易懂。
JupyterNotebook 和Voila
要實現(xiàn)第一個數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序，你需要學(xué)習(xí)的最后一個工具是最簡單的。首先，ipywidgets在Jupyter筆記本中工作，你需要使用Jupyter來創(chuàng)建應(yīng)用程序。我相信你們中的許多人已經(jīng)在使用Jupyter筆記本進行模型構(gòu)建和探索分析，現(xiàn)在，將 Jupyter 筆記本視為前端開發(fā)的工具。
此外，你還需要使用Voila，這是一個可以啟動的第三方工具，它隱藏了 Jupyter 筆記本的所有代碼部件。當你通過Voila啟動Jupyter筆記本應(yīng)用程序時，它就像一個web應(yīng)用程序。甚至你也可以在AWS EC2機器上運行Voila和Jupyter筆記本，并從互聯(lián)網(wǎng)訪問你的簡單應(yīng)用程序。
利用本文提到的7個庫，就可以構(gòu)建人們使用的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序，如果你能夠精通這些工具，就可以在幾個小時內(nèi)構(gòu)建mvp，并通過實際用戶測試想法。
在此之后，如果決定擴展應(yīng)用程序，除了HTML、CSS和JS代碼之外，還可以使用更專業(yè)的工具，如Flask和Django。
本文標題：數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)常用的Python庫
瀏覽路徑：http://www.5511xx.com/article/dpssdis.html
