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Python从数据处理到人工智能简介

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Python从数据处理到人工智能简介

前言

对于数据分析

数据分析基本库Numpy

用于表达N维数组

  • 使用C语言实现,使用python提供接口,计算速度优异
  • 是Python数据分析及科学计算的基础库,比如支撑Pandas库等
  • 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能

numpy官网:http://www.numpy.orgopen in new window

可以对数组直接进行运算

Python数据分析高层级应用库Pandas

  • 提供了简单易用的数据结构和数分析工具
  • 理解数据类型与索引的关系,操作索引即操作数据
  • 基于Numpy开发

提供两种数据结构

  • Series = 索引 + 一维数据
  • DataFrame = 行列索引 + 二维数据

Pandas官网:http://pandas.pydata.orgopen in new window

对一维数据和二维数据的一种表示

数学、科学和工程计算功能库SciPy

  • 提供了一批数学算法及工程数据运算功能
  • 类似Matlab,可用于傅里叶变换、信号处理等应用
  • 是Python最主要用于科学计算功能库,基于Numpy开发
image.png|650
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对于数据可视化

高质量的二维数据可视化功能库Matplotlib

  • 提供了超过100种数据可视化展示效果
  • 库展示效果非常多,所以子库也非常多
  • 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果,可以理解为各可视化的快捷方式,它把所有有效的可视化展示方法汇聚到一个子库中
  • 是Python最主要的数据库可视化库,基于Numpy开发

Matplotlib官网地址:http://matplotlib.orgopen in new window

统计类数据可视化功能库Seaborn

  • 提供了一批高层次的统计类数据可视化展示效果
  • 主要展示数据间分布、分类和线性关系等内容
  • 基于Matplotlib开发,支持Numpy和Pandas

Seaborn官网地址:http://seaborn.pydata.orgopen in new window

三维科学数据可视化功能库Mayavi

  • 提供了一匹简单易用的3D科学计算数据可视化展示效果
  • 目前版本是Mayavi2,三维可视化最主要的第三方库
  • 支持Numpy、TVTK、Traits、Envisage等第三方库

Mayavi官网地址:http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/open in new window

Python库文本处理

处理PDF文件的工具集PyPDF2

  • 提供了一批处理PDF文件的计算功能
  • 支持获取信息、分割/整合文件、加密解密等
  • 完全Python实现,不需要额外依赖,功能稳定

PyPDF2官网地址:http://mstamy2.github.io/PyPDF2open in new window

自然语言文本处理第三方库NLTK

  • 提供了一批简单易用的自然语言文本处理功能
  • 支持语言分类、标记、语法句法、语义分析等
  • 最优秀的Python自然语言处理库 形成一个树形结构,然后分析语句逻辑

NLTK官网地址:http://nltk.org/open in new window

Microsoft Word文件的第三方库

  • 其中最优秀的是Python-docx
  • 提供创建和更新.doc、.docx等文件的计算功能
  • 增加并配置段落、图片、表格、文字等,功能全面

Python库机器学习

机器学习方法工具集Scikit-learn

  • 提供一批统一化的机器学习方法功能接口
  • 提供聚类、分类、回归、强化学习等计算功能
  • 机器学习最基本且最优秀的Python第三方库

Scikit-learn官方网站:http://scikit-learn.orgopen in new window

AlphaGo背后的机器学习计算框架TensorFlow

  • 谷歌公司推动的开源机器学习框架
  • 将数据流图作为基础,图节点代表运算,边代表张量,进而形成机器学习的整体模式
  • 应用机器学习方法的一种方式,支撑谷歌人工智能应用

TensorFlow官方网站:https://www.tensorflow.org/open in new window

深度学习计算框架MXNet

  • 提供可扩展的神经网络及深度学习计算功能
  • 可用于自动驾驶、机器翻译、语音识别等众多领域
  • 是Python最重要的深度学习计算框架
上次编辑于:
贡献者: wenleiwang,Owen
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