Python和机器学习（ML）是数据科学家最需要的两个技能。Python是机器学习中最受欢迎的编程语言。原因之一是Python广泛的软件包可用性，这使ML更容易。如果您不熟悉机器学习，请从初学者机器学习：算法类型概述开始。机器学习具有不同的算法（类型），这些算法专注于解决不同的问题。借助ML的基础知识，您将更好地了解每个PythonML库，因为它经常针对各种任务。现在我们准备看一下机器学习和数据科学的前6个Python软件包/库。

　　一、NumPy

NumPy是Python中科学计算的基本软件包。其他大多数用于机器学习的Python库都是基于NumPy构建的。没有NumPy，您将无法使用Python进行数据科学。

NumPy的一些功能包括：

▶多维数组和矩阵创建。

▶综合数学函数。

▶随机数生成器。

▶线性代数例程。

▶离散傅立叶变换。

▶快速向量化操作。

进一步阅读：PythonNumPy教程：数据科学实用基础

这是关于PythonNumPy(数组)数据科学基础的入门指南。通过示例学习该基本库。

　　二、大熊猫

pandas是用于数据分析和处理的基础库。

如果您是数据科学的新手，您可能会想知道它与ML有什么关系？

在训练ML算法/模型之前，需要对数据进行处理和清理。对于机器学习从业人员来说，此过程通常会花费大部分时间。熊猫使结构化数据集的这一过程变得更加容易。

熊猫提供了强大的数据结构，例如DataFrames。我们可以使用它来：

▶在Python和各种来源（例如CSV文件和SQL数据库）之间导入或写入数据。

▶根据描述性统计数据分析数据。

▶灵活地分组。

▶操作和转换数据集。

进一步阅读：学习数据科学的Python熊猫：快速教程

本完整的教程可帮助您获得有关数据分析和操作的实践经验。了解有关Pythonpandas库用于机器学习的基本功能/方法的更多信息。

　　三、海生

Seaborn是一个流行的Python库，用于进行统计数据可视化。它基于matplotlib并与pandas数据结构集成。

Seaborn对于探索和理解数据特别有用。seaborn提供的一些功能：

▶可视化单变量和双变量分布的选项。

▶可视化数字和分类变量的选项。

▶线性回归模型的自动估计和绘图。

▶能够构建复杂的可视化效果，例如多图网格。

深度阅读：如何使用PythonSeaborn进行探索性数据分析

通过使用直方图，热图，散点图，条形图等示例数据集来探索seaborn的功能。

　　四、Scikit学习（Sklearn）

scikit-learn是用于机器学习的最受欢迎的Python库之一，它支持有监督和无监督学习。它提供了用于拟合模型，预处理数据，选择和评估模型等的工具。它基于NumPy，SciPy和matplotlib库构建。

scikit-learn的一些主要功能包括：

▶拟合机器学习算法和模型，例如分类，回归，聚类。

▶转换和预处理数据。

▶支持机器学习管道集成。

▶模型评估，例如交叉验证。

进一步阅读：

1.scikit-learn用户指南

阅读官方文档以获取有关功能的说明。

2.机器学习中的线性回归：实用Python教程

查看有关线性回归的详细教程，线性回归是基础监督的预测算法。

3.如何使用Python分三步可视化决策树

一个使用Scikit-Learn应用决策树算法的简单示例。

　　五、TensorFlow和Keras

TensorFlow是Google最早开发和使用的端到端开源机器学习平台。它使初学者和专家都更容易创建ML模型。在构建深度学习模型时，这尤其普遍。深度学习在文本和图像数据方面非常成功，而文本和图像数据是机器学习的流行应用。

Keras（tf.keras）是建设和培训深度学习模型对TensorFlow顶部的高级API。它使TensorFlow易于使用。Keras曾经是一个独立的框架，但现在在TensorFlow中受支持。它可以用于原型设计，研究和生产。

TensorFlow的一些常用功能包括：

▶深度学习（深度神经网络）。

▶图像处理。

▶文字分析。

▶强化学习。

进一步阅读：

1.TensorFlow/Keras教程

检查官方文档以了解基础知识。

2.如何使用深度学习进行情感分析（LSTMKeras）

了解如何逐步构建深度学习模型以对Yelp审查数据进行分类。

3.时间序列预测的3个步骤：使用TensorFlowKeras的LSTM

使用Python的机器学习时间序列分析示例。了解如何转换数据集并使用TensorFlowKeras模型拟合LSTM。

4.使用Python进行超参数调整：Keras分步指南

神经网络有许多超参数，这使调整变得更加困难。这是使用Python中的KerasTensorFlow进行超参数调整的实用指南。实施这种机器学习技术以提高模型的性能。

　　六、火炬

PyTorch是一个与TensorFlow竞争开发深度学习模型的框架。这个图书馆已经发展壮大，现在在学术界比TensorFlow更为流行。

TensorFlow以前需要开发人员创建和编译静态图，然后才能看到数学运算。PyTorch使用动态图，使用户可以更快地发现错误。在TensorFlow2.0发行时，研究社区已经牢牢抓住PyTorch的功能，并且功能相似。

但是，与TensorFlow相比，PyTorch仍未被广泛认为可用于生产，后者具有更高的可扩展性。

如今，两个框架都提供了类似的功能，PyTorch在学术界占有一席之地，而TensorFlow则在业界处于发展趋势。

PyTorch的一些主要应用程序包括：

▶计算机视觉。

▶自然语言处理（NLP）。

▶强化学习。

进一步阅读：如何在Python中使用NLP：实用的分步示例

这是IndeedJob帖子中NLTK软件包的一个应用程序。

科学

SciPy是一组用于对NumPy数据进行高级数学运算的模块。它是scikit-learn等高级库的基础软件包。一些功能包括：

▶傅立叶变换。

▶优化。

▶信号处理。

▶线性代数。

▶概率和统计。

▶图像处理。

相关阅读：SciPy教程

Matplotlib

Matplotlib是Python中全面的数据可视化库。一些功能包括：

▶创建交互式图。

▶提供情节的灵活定制。

它是支持seaborn的基础库，它更易于使用。但是，当我们想进一步自定义绘图时，则需要matplotlib。

以上就是6个用于数据科学和ML的重要Python库的全部内容，想了解更多关于数据科学的信息，请继续关注中培伟业。