Python和機器學習（ML）是數據科學家最需要的兩個技能。Python是機器學習中最受歡迎的編程語言。原因之一是Python廣泛的軟件包可用性，這使ML更容易。如果您不熟悉機器學習，請從初學者機器學習：算法類型概述開始。機器學習具有不同的算法（類型），這些算法專注于解決不同的問題。借助ML的基礎知識，您將更好地了解每個PythonML庫，因為它經常針對各種任務。現在我們準備看一下機器學習和數據科學的前6個Python軟件包/庫。

　　一、NumPy

NumPy是Python中科學計算的基本軟件包。其他大多數用于機器學習的Python庫都是基于NumPy構建的。沒有NumPy，您將無法使用Python進行數據科學。

NumPy的一些功能包括：

?多維數組和矩陣創建。

?綜合數學函數。

?隨機數生成器。

?線性代數例程。

?離散傅立葉變換。

?快速向量化操作。

進一步閱讀：PythonNumPy教程：數據科學實用基礎

這是關于PythonNumPy(數組)數據科學基礎的入門指南。通過示例學習該基本庫。

　　二、大熊貓

pandas是用于數據分析和處理的基礎庫。

如果您是數據科學的新手，您可能會想知道它與ML有什么關系？

在訓練ML算法/模型之前，需要對數據進行處理和清理。對于機器學習從業人員來說，此過程通常會花費大部分時間。熊貓使結構化數據集的這一過程變得更加容易。

熊貓提供了強大的數據結構，例如DataFrames。我們可以使用它來：

?在Python和各種來源（例如CSV文件和SQL數據庫）之間導入或寫入數據。

?根據描述性統計數據分析數據。

?靈活地分組。

?操作和轉換數據集。

進一步閱讀：學習數據科學的Python熊貓：快速教程

本完整的教程可幫助您獲得有關數據分析和操作的實踐經驗。了解有關Pythonpandas庫用于機器學習的基本功能/方法的更多信息。

　　三、海生

Seaborn是一個流行的Python庫，用于進行統計數據可視化。它基于matplotlib并與pandas數據結構集成。

Seaborn對于探索和理解數據特別有用。seaborn提供的一些功能：

?可視化單變量和雙變量分布的選項。

?可視化數字和分類變量的選項。

?線性回歸模型的自動估計和繪圖。

?能夠構建復雜的可視化效果，例如多圖網格。

深度閱讀：如何使用PythonSeaborn進行探索性數據分析

通過使用直方圖，熱圖，散點圖，條形圖等示例數據集來探索seaborn的功能。

　　四、Scikit學習（Sklearn）

scikit-learn是用于機器學習的最受歡迎的Python庫之一，它支持有監督和無監督學習。它提供了用于擬合模型，預處理數據，選擇和評估模型等的工具。它基于NumPy，SciPy和matplotlib庫構建。

scikit-learn的一些主要功能包括：

?擬合機器學習算法和模型，例如分類，回歸，聚類。

?轉換和預處理數據。

?支持機器學習管道集成。

?模型評估，例如交叉驗證。

進一步閱讀：

1.scikit-learn用戶指南

閱讀官方文檔以獲取有關功能的說明。

2.機器學習中的線性回歸：實用Python教程

查看有關線性回歸的詳細教程，線性回歸是基礎監督的預測算法。

3.如何使用Python分三步可視化決策樹

一個使用Scikit-Learn應用決策樹算法的簡單示例。

　　五、TensorFlow和Keras

TensorFlow是Google最早開發和使用的端到端開源機器學習平臺。它使初學者和專家都更容易創建ML模型。在構建深度學習模型時，這尤其普遍。深度學習在文本和圖像數據方面非常成功，而文本和圖像數據是機器學習的流行應用。

Keras（tf.keras）是建設和培訓深度學習模型對TensorFlow頂部的高級API。它使TensorFlow易于使用。Keras曾經是一個獨立的框架，但現在在TensorFlow中受支持。它可以用于原型設計，研究和生產。

TensorFlow的一些常用功能包括：

?深度學習（深度神經網絡）。

?圖像處理。

?文字分析。

?強化學習。

進一步閱讀：

1.TensorFlow/Keras教程

檢查官方文檔以了解基礎知識。

2.如何使用深度學習進行情感分析（LSTMKeras）

了解如何逐步構建深度學習模型以對Yelp審查數據進行分類。

3.時間序列預測的3個步驟：使用TensorFlowKeras的LSTM

使用Python的機器學習時間序列分析示例。了解如何轉換數據集并使用TensorFlowKeras模型擬合LSTM。

4.使用Python進行超參數調整：Keras分步指南

神經網絡有許多超參數，這使調整變得更加困難。這是使用Python中的KerasTensorFlow進行超參數調整的實用指南。實施這種機器學習技術以提高模型的性能。

　　六、火炬

PyTorch是一個與TensorFlow競爭開發深度學習模型的框架。這個圖書館已經發展壯大，現在在學術界比TensorFlow更為流行。

TensorFlow以前需要開發人員創建和編譯靜態圖，然后才能看到數學運算。PyTorch使用動態圖，使用戶可以更快地發現錯誤。在TensorFlow2.0發行時，研究社區已經牢牢抓住PyTorch的功能，并且功能相似。

但是，與TensorFlow相比，PyTorch仍未被廣泛認為可用于生產，后者具有更高的可擴展性。

如今，兩個框架都提供了類似的功能，PyTorch在學術界占有一席之地，而TensorFlow則在業界處于發展趨勢。

PyTorch的一些主要應用程序包括：

?計算機視覺。

?自然語言處理（NLP）。

?強化學習。

進一步閱讀：如何在Python中使用NLP：實用的分步示例

這是IndeedJob帖子中NLTK軟件包的一個應用程序。

科學

SciPy是一組用于對NumPy數據進行高級數學運算的模塊。它是scikit-learn等高級庫的基礎軟件包。一些功能包括：

?傅立葉變換。

?優化。

?信號處理。

?線性代數。

?概率和統計。

?圖像處理。

相關閱讀：SciPy教程

Matplotlib

Matplotlib是Python中全面的數據可視化庫。一些功能包括：

?創建交互式圖。

?提供情節的靈活定制。

它是支持seaborn的基礎庫，它更易于使用。但是，當我們想進一步自定義繪圖時，則需要matplotlib。

以上就是6個用于數據科學和ML的重要Python庫的全部內容，想了解更多關于數據科學的信息，請繼續關注中培偉業。