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近幾年,Python 在數(shù)據(jù)科學行業(yè)的發(fā)展十分迅猛,也正因為如此,對于希望提升應用程序功能的數(shù)據(jù)科學家和機器學習專家來說,Python通常是首選編程語言。并且Python擁有大量的庫,使數(shù)據(jù)科學家可以更輕松地完成復雜的任務,而無需面對很多編程麻煩。

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Pandas
數(shù)據(jù)科學和機器學習應用都是關于數(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)組應用算法。學習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習模型和預處理工具的工具包。如果你正在做機器學習項目,則有可能不需要SciKitLearn。
Keras 或 PyTorch
神經(jīng)網(wǎng)絡,特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,是數(shù)據(jù)科學和機器學習中非常流行的模型。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)絡工具,TensorFlow是最有名的一個,但我相信初學者很難從 TensorFlow開始。
我建議你學習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)絡架構,甚至構建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡架構,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)科學應用程序都使用API(應用程序編程接口),簡單地說,通過API,你可以請求服務器應用程序為你提供對數(shù)據(jù)庫的訪問權限或為你執(zhí)行特定任務。
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)科學家。
Plotly
繪制不同類型的圖形是數(shù)據(jù)科學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)點是它的設計,與復雜的 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)科學應用程序,你需要學習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筆記本應用程序時,它就像一個web應用程序。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)訪問你的簡單應用程序。
利用本文提到的7個庫,就可以構建人們使用的數(shù)據(jù)科學應用程序,如果你能夠精通這些工具,就可以在幾個小時內(nèi)構建mvp,并通過實際用戶測試想法。
在此之后,如果決定擴展應用程序,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。
新聞名稱:數(shù)據(jù)科學行業(yè)常用的Python庫
網(wǎng)站地址:http://fisionsoft.com.cn/article/dpssdis.html


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