2020-03-31 16:57发布
如果你目前正在使用 Python 进行机器学习项目，那么你可能已经听说过这个流行的开源库，即 TensorFlow。该库是 Google 与 Brain Team 合作开发的。Google 的每一个机器学习应用几乎都有 TensorFlow 的影子。
TensorFlow 的工作方式类似于一个计算库，用于编写设计大量张量运算的新算法。由于神经网络可以很容易地表示为计算图，因此它们可以用 TensorFlow 作为对张量（Tensor）的一些列操作来实现。
Scikit-Learn 是一个与 NumPy 和 SciPy 相关的 Python 库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。这个库正在进行大量更改。其中一个更改是交叉验证功能，提供了使用多个度量的能力。许多训练方法，如逻辑回归和最近邻方法，都得到了一些改进。
NumPy 被认为是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一。
TensorFlow 和其他库在内部使用 NumPy 在张量上执行多个操作。数组接口是 NumPy 最好也是最重要的特性。
PyTorch 是最大的机器学习库，它允许开发人员利用 GPU 的加速执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。除此之外，PyTorch 还提供了丰富的 API，用于解决与神经网络相关的应用问题。
当开始处理Python中的科学任务，Python的SciPy Stack肯定可以提供帮助，它是专门为Python中科学计算而设计的软件集合（不要混淆SciPy库，它是SciPy Stack的一部分，和SciPy Stack的社区）这样我们开始来看一下吧。然而，SciPy Stack相当庞大，其中有十几个库，我们把焦点放在核心包上（特别是最重要的）。
关于建立科学计算栈，最基本的包是Numpy（全称为Numerical Python）。它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
SciPy是一个工程和科学软件库。再次提醒，你需要理解SciPy Stack和SciPy库之间的区别。
SciPy包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，从而它的数组大量的使用了NumPy的。它通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。SciPy的所有子模块中的功能都有详细的说明 ——又是一个SciPy非常有帮助的点。
Pandas是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。Pandas是数据整理的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作，聚合和可视化。
又一个SciPy Stack核心软件包以及 Python库，Matplotlib为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制。它是一个顶尖的软件（在NumPy，SciPy和Pandas的帮助下），它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
Seaborn主要关注统计模型的可视化；这种可视化包括热图，这些热图（heat map）总结数据但仍描绘整体分布。Seaborn基于Matplotlib，并高度依赖于此。
另一个很不错的可视化库是Bokeh，它针对交互式可视化。与以前的库相比，它独立于Matplotlib。正如我们提到的，Bokeh的主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档（d3.js）的风格呈现。
最后，关于Plotly的话。它是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言（Python在内）。在plot.ly网站上有一些强大的、上手即用的图形。为了使用Plotly，你将需要设置API密钥。图形将在服务器端处理，并发布到互联网，但有一种方法可以避免。
Scikits是Scikits Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。对于机器学习辅助，scikit-learn是所有软件包里最突出的一个。它建立在SciPy之上，并大量利用它的数学运算。
scikit-learn给常见的机器学习算法公开了一个简洁、一致的接口，可简单地将机器学习带入生产系统中。该库中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
在深度学习方面，Python中最着名和最便的库之一是Keras，它可以在TensorFlow或Theano框架上运行。让我们来看一下它们的一些细节。
首先让我们谈谈Theano。
Theano是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。最初由蒙特利尔大学机器学习组开发，它主要用于满足机器学习的需求。
值得注意的是，Theano紧密结合了NumPy在低层次上的运算 。另外，该库还优化了GPU和CPU的使用，使数据密集型的计算平台性能更佳。
效率和稳定性微调保证了即使在数值很小的情况下，仍有更精确的结果，例如，即使只给出x的最小值，log（1 + x）仍能计算出合理的结果。
TensorFlow来自Google的开发人员，它是数据流图计算的开源库，为机器学习不断打磨。它旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者。然而，TensorFlow并不限制于谷歌的科学应用范围 – 它可以通用于多种多样的现实应用中。
TensorFlow的关键特征是它的多层节点系统，可以在大型数据集上快速训练神经网络。这为谷歌的语音识别和图像对象识别提供了支持。
最后我们来看看Keras。它是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。Keras使用Theano或TensorFlow作为后端，但微软现在正努力整合CNTK（微软的认知工具包）作为新的后端。
设计中的简约方法旨在通过建立紧凑型系统进行快速、简便的实验。
Keras真的容易上手，并在持续完善它的快速原型能力。它完全用Python编写，可被高度模块化和扩展。尽管它以易上手、简单和以高层次为导向，但是Keras足够有深度并且足够强大，去支持复杂的模型。
这个库的名称“Natural Language Toolkit”，代表自然语言工具包，顾名思义，它用于符号学和统计学自然语言处理（NLP) 的常见任务。 NLTK旨在促进NLP及相关领域（语言学，认知科学人工智能等）的教学和研究，目前受到重点关注。
NLTK的功能允许很多操作，例如文本标记，分类和标记，实体名称识别，建立语料库，可以显示语言内部和各句子间的依赖性、词根、语义推理等。所有的构建模块都可以为不同的任务构建复杂的研究系统，例如情绪分析，自动总结。
它是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计的，所以不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。Gensim高效也易于使用。
Gensim旨在与原始和非结构化的数字文本一起使用。 它实现了诸如hierarchical Dirichlet processes（HDP），潜在语义分析（LSA）和潜在Dirichlet分配（LDA）之类的算法，以及tf-idf，随机预测，word2vec和document2vec，便于检查一组文档中有重复模式的文本 （通常称为语料库）。所有的算法均是无监督的，意味着不需要任何参数，唯一的输入只有语料库。
Scrapy库是用于从网络结构化检索数据（如联系人信息或URL）,可以用来设计crawling程序（也称为蜘蛛bots）。
它是开源的，使用用Python编写的。最开始只是如它的名字暗示的一样，只用来做scraping，但是它现在已经在完整的框架中发展，能够从API采集数据并作为通用的crawlers了。
该库在界面设计中标榜着“不要重复自己” 它推荐用户们编写泛化得到、可被重复使用的通用代码，从而构建和扩展大型的crawlers。
Scrapy的架构围绕着Spider class构建，这其中包含了crawler追从的一套指令。
你可能从名字就猜出大概了，statsmodels使用户能够通过使用各种统计模型的估算方法进行数据挖掘，并执行统计判断和分析。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
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TensorFlow
如果你目前正在使用 Python 进行机器学习项目，那么你可能已经听说过这个流行的开源库，即 TensorFlow。该库是 Google 与 Brain Team 合作开发的。Google 的每一个机器学习应用几乎都有 TensorFlow 的影子。
TensorFlow 的工作方式类似于一个计算库，用于编写设计大量张量运算的新算法。由于神经网络可以很容易地表示为计算图，因此它们可以用 TensorFlow 作为对张量（Tensor）的一些列操作来实现。
Scikit-Learn
Scikit-Learn 是一个与 NumPy 和 SciPy 相关的 Python 库。它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。这个库正在进行大量更改。其中一个更改是交叉验证功能，提供了使用多个度量的能力。许多训练方法，如逻辑回归和最近邻方法，都得到了一些改进。
NumPy
NumPy 被认为是 Python 中最受欢迎的机器学习库之一。
TensorFlow 和其他库在内部使用 NumPy 在张量上执行多个操作。数组接口是 NumPy 最好也是最重要的特性。
PyTorch
PyTorch 是最大的机器学习库，它允许开发人员利用 GPU 的加速执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。除此之外，PyTorch 还提供了丰富的 API，用于解决与神经网络相关的应用问题。
核心库
1. NumPy (提交数: 15980, 贡献者数: 522)
当开始处理Python中的科学任务，Python的SciPy Stack肯定可以提供帮助，它是专门为Python中科学计算而设计的软件集合（不要混淆SciPy库，它是SciPy Stack的一部分，和SciPy Stack的社区）这样我们开始来看一下吧。然而，SciPy Stack相当庞大，其中有十几个库，我们把焦点放在核心包上（特别是最重要的）。
关于建立科学计算栈，最基本的包是Numpy（全称为Numerical Python）。它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
2. SciPy (提交数: 17213, 贡献者数: 489)
SciPy是一个工程和科学软件库。再次提醒，你需要理解SciPy Stack和SciPy库之间的区别。
SciPy包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，从而它的数组大量的使用了NumPy的。它通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。SciPy的所有子模块中的功能都有详细的说明 ——又是一个SciPy非常有帮助的点。
3. Pandas (提交数: 15089, 贡献者数：762)
Pandas是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。Pandas是数据整理的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作，聚合和可视化。
4.Matplotlib (提交数: 21754, 贡献者数: 588)
又一个SciPy Stack核心软件包以及 Python库，Matplotlib为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制。它是一个顶尖的软件（在NumPy，SciPy和Pandas的帮助下），它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5. Seaborn (提交数: 1699, 贡献者数: 71)
Seaborn主要关注统计模型的可视化；这种可视化包括热图，这些热图（heat map）总结数据但仍描绘整体分布。Seaborn基于Matplotlib，并高度依赖于此。
6. Bokeh (提交数: 15724, 贡献者数: 223)
另一个很不错的可视化库是Bokeh，它针对交互式可视化。与以前的库相比，它独立于Matplotlib。正如我们提到的，Bokeh的主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档（d3.js）的风格呈现。
7. Plotly (提交数: 2486, 贡献者数: 33)
最后，关于Plotly的话。它是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言（Python在内）。在plot.ly网站上有一些强大的、上手即用的图形。为了使用Plotly，你将需要设置API密钥。图形将在服务器端处理，并发布到互联网，但有一种方法可以避免。
机器学习
Scikits是Scikits Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。对于机器学习辅助，scikit-learn是所有软件包里最突出的一个。它建立在SciPy之上，并大量利用它的数学运算。
scikit-learn给常见的机器学习算法公开了一个简洁、一致的接口，可简单地将机器学习带入生产系统中。该库中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
深度学习—— Keras / TensorFlow / Theano
在深度学习方面，Python中最着名和最便的库之一是Keras，它可以在TensorFlow或Theano框架上运行。让我们来看一下它们的一些细节。
9.Theano. (提交数：25870, 贡献者数：300)
首先让我们谈谈Theano。
Theano是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。最初由蒙特利尔大学机器学习组开发，它主要用于满足机器学习的需求。
值得注意的是，Theano紧密结合了NumPy在低层次上的运算 。另外，该库还优化了GPU和CPU的使用，使数据密集型的计算平台性能更佳。
效率和稳定性微调保证了即使在数值很小的情况下，仍有更精确的结果，例如，即使只给出x的最小值，log（1 + x）仍能计算出合理的结果。
10. TensorFlow. (提交数: 16785,贡献者数: 795)
TensorFlow来自Google的开发人员，它是数据流图计算的开源库，为机器学习不断打磨。它旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者。然而，TensorFlow并不限制于谷歌的科学应用范围 – 它可以通用于多种多样的现实应用中。
TensorFlow的关键特征是它的多层节点系统，可以在大型数据集上快速训练神经网络。这为谷歌的语音识别和图像对象识别提供了支持。
11. Keras. (提交数: 3519,贡献者数: 428)
最后我们来看看Keras。它是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。Keras使用Theano或TensorFlow作为后端，但微软现在正努力整合CNTK（微软的认知工具包）作为新的后端。
设计中的简约方法旨在通过建立紧凑型系统进行快速、简便的实验。
Keras真的容易上手，并在持续完善它的快速原型能力。它完全用Python编写，可被高度模块化和扩展。尽管它以易上手、简单和以高层次为导向，但是Keras足够有深度并且足够强大，去支持复杂的模型。
自然语言处理
12. NLTK (提交数: 12449,贡献者数: 196)
这个库的名称“Natural Language Toolkit”，代表自然语言工具包，顾名思义，它用于符号学和统计学自然语言处理（NLP) 的常见任务。 NLTK旨在促进NLP及相关领域（语言学，认知科学人工智能等）的教学和研究，目前受到重点关注。
NLTK的功能允许很多操作，例如文本标记，分类和标记，实体名称识别，建立语料库，可以显示语言内部和各句子间的依赖性、词根、语义推理等。所有的构建模块都可以为不同的任务构建复杂的研究系统，例如情绪分析，自动总结。
13. Gensim (提交数: 2878,贡献者数: 179)
它是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计的，所以不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。Gensim高效也易于使用。
Gensim旨在与原始和非结构化的数字文本一起使用。 它实现了诸如hierarchical Dirichlet processes（HDP），潜在语义分析（LSA）和潜在Dirichlet分配（LDA）之类的算法，以及tf-idf，随机预测，word2vec和document2vec，便于检查一组文档中有重复模式的文本 （通常称为语料库）。所有的算法均是无监督的，意味着不需要任何参数，唯一的输入只有语料库。
数据挖掘，统计学
14. Scrapy (提交数: 6325,贡献者数: 243)
Scrapy库是用于从网络结构化检索数据（如联系人信息或URL）,可以用来设计crawling程序（也称为蜘蛛bots）。
它是开源的，使用用Python编写的。最开始只是如它的名字暗示的一样，只用来做scraping，但是它现在已经在完整的框架中发展，能够从API采集数据并作为通用的crawlers了。
该库在界面设计中标榜着“不要重复自己” 它推荐用户们编写泛化得到、可被重复使用的通用代码，从而构建和扩展大型的crawlers。
Scrapy的架构围绕着Spider class构建，这其中包含了crawler追从的一套指令。
15. Statsmodels (提交数: 8960,贡献者数: 119)
你可能从名字就猜出大概了，statsmodels使用户能够通过使用各种统计模型的估算方法进行数据挖掘，并执行统计判断和分析。
相关问题推荐
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下