Python成數(shù)據(jù)分析標準語言 奇酷教育鍛造智能時代精英
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靈蛇出現(xiàn),必有異像,Python最熱的領域,估計非數(shù)據(jù)分析、挖掘領域莫屬了。以Scikit-Learn為代表的數(shù)據(jù)分析領域,從這里開始,便是Pyth
靈蛇出現(xiàn),必有異像,Python最熱的領域,估計非數(shù)據(jù)分析、挖掘領域莫屬了。以Scikit-Learn為代表的數(shù)據(jù)分析領域,從這里開始,便是Python的天下;一邊操作實例,一邊閱讀文檔,再輔助以相關的理論基礎,持之數(shù)日,則大業(yè)可成也。
只要你沒有太久閉關修練絕世神功,只要你用眼睛余光了解過數(shù)據(jù)分析相關領域,相信你會有個感覺,怎么處處都有Python的蹤影?。∶糠N計算機編程語言,似乎都有自己成名或適用的領域。在這個大家都在談云計算、大數(shù)據(jù)、深度學習的時代,以Scikit-Learn為代表的數(shù)據(jù)分析領域,便是Python的天下;說句不負責任的話,Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析領域里事實上的標準語言。
先來看看,Python在數(shù)據(jù)分析領域的生態(tài)圈吧!
a. 基礎庫
Numpy: 矩陣計算與其它大多數(shù)框架的數(shù)據(jù)處理基礎;
Scipy:科學計算庫,提供了很多科學計算工具包和算法;
Matplotlab:專業(yè)畫圖工具,話說這個單詞還是真是在Matlab之間插入了plot這個詞形成的;
Pandas:提供類似于R語言的DataFrame操作,非常方便;
b. 機器學習與深度學習
OpenCV:提供圖像識別的很多方便的操作;
Orange:基于圖形界面的機器學習程序,也可以用Python腳本來操作調(diào)用;
Scikit-Learn:前面說了,這是Python在機器學習領域里面的代表作。尤其是它的文檔,完全可以當成機器學習的參考資料來閱讀了,曾經(jīng)我向朋友推薦的時候說,說過,把scikit-learn的文檔當成佛經(jīng)來讀,假以時日,功力定會大增。
Theano:深度學習里面非常有名的一個框架了,也非常具有代表性。是其它很多框架的基礎。
Keras:基于Theano進行了抽象,建議入門的話使用這個,搭積木一樣地就可以弄個神經(jīng)網(wǎng)絡出來了。
NLTK:自然語言處理,提供的功能也很強大。
國內(nèi)出品的Mxnet的Python接口
c. 分布式機器學習與深度學習
Spark之MLlib的Python接口Pyspark
H2o的Python接口
收費的Graph Create的Python接口
Google最近剛出的TensorFlow的Python接口
三星最近剛出的Veles,目前只提供Python接口
也許,新的機器學習或深度學習框架,如果不提供Python接口的話,恐怕會被認為難以推廣吧。
上面列舉的只是其中一部分,還有很多很多。當然,他們很多并非是用Python來實現(xiàn),但都共同的提供了Python接口,甚至好幾個都把Python當成了頭等公民(First-Class)。在此并非想說Python這門語言很強大或者復雜,而恰恰相反,得益于Python的簡潔和包容。才讓它在數(shù)據(jù)挖掘領域有如此的地位。
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