Python数据科学和人工智能的常用模块

发布时间:2021-10-19 07:05:54 人气:250 作者:admin

Python数据科学和人工智能的常用模块

  Python在数据科学和人工智能领域非常流行,而且它有很多不同的模块,可以帮助工作人员轻松的完成工作,提高效率。但很多人对Python数据科学及人工智能的模块并不了解,接下来小编通过这篇文章来为大家详细讲解一下。

  数据科学

  1. Numpy:Numpy是一个在Python中进行数学运算的神奇模块,它能够让你处理多维度的数组类对象,以及各种复杂的,三维的,四维的,五维的,数学运算,非常快。

  2. Pandas:Pandas非常适合阅读和处理数据帧和一般的数据,这使得操作数据变得非常容易,它有一个相对陡峭的学习曲线,但它是非常值得的努力。

  3. MatPlotlib:用于数据可视化,比如绘制图表,也适用于机器学习模型。

  4. NLTK:代表自然语言工具包,它用于执行任何数据处理或文本处理。因此,如果你有文本数据,你想删除标点符号或者空格,或标记你的数据。

  5. OpenCV:OpenCV是一个功能强大模块,用于很多不同的事情。它的主要重点是图像和视频数据处理。所以我们可以进行特征检测和描述,物体识别,它还内置了机器学习工具,你可以用它来操作数据或处理图像。

Python数据科学和人工智能的常用模块

  人工智能

  1. TensorFlow:TensorFlow是目前为止本节中最强大的模块,可以使用它来做一些强大的事情,而不必真正理解所有的数学是如何工作的。TensorFlow的好处是它允许你创建神经网络和运行标准的机器学习算法。

  2. Keras:Keras是一个模块,实际上是TensorFlow的高级API,这个模块通常更适合刚刚开始这个领域的人。Keras允许更容易地访问TensorFlow的一些特性,你几乎可以把它看作是TensorFlow的包装器。

  3. Pytorch:PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。主要有两个特点:一种是命令式编程,与符号编程相反;另一种是是动态计算绘图,与静态计算绘图相对。

  4. Scikit-learn:Scikit-learn是针对Python 编程语言的免费软件机器学习库 ,它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和DBSCAN,并且旨在与Python数值科学图书馆NumPy和SciPy。

  以上是关于Python数据科学和人工智能的常用模块介绍,由多测师亲自撰写。https://www.e70w.com/

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