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        Python|我在項(xiàng)目中常用的Python庫

        共 2190字,需瀏覽 5分鐘

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        2021-06-13 00:00

         是新朋友嗎?記得先點(diǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能關(guān)注我哦~


        《學(xué)習(xí)筆記》專欄·第24篇

         | Pyer

        1592字 | 4分鐘閱讀

        【數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能】開通了Python語言群和機(jī)器學(xué)習(xí),大家可以相互學(xué)習(xí)和交流。請(qǐng)掃描下方二維碼,備注:姓名-Py或姓名-ML,添加我為好友,誠邀你入群,一起進(jìn)步。

        我在做數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的時(shí)候,會(huì)常用這些Python庫,通過它們,幫助我做數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)可視化。

        1 numpy庫

        它在項(xiàng)目中主要用來做一些數(shù)值運(yùn)算,比方說數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)性描述里面分位數(shù)計(jì)算等。這個(gè)庫提供的數(shù)組結(jié)構(gòu),可以進(jìn)行向量化運(yùn)算,提升了計(jì)算的效率。


        2 pandas庫

        它在項(xiàng)目用于做數(shù)據(jù)的獲取,比方說從數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)或者獲取本地格式文件,數(shù)據(jù)處理,比方說缺失值處理,數(shù)據(jù)選擇,比方說樣本選擇和變量選擇,數(shù)據(jù)聚合運(yùn)算,數(shù)據(jù)集成操作,數(shù)據(jù)的向量化操作,數(shù)據(jù)的移位操作和窗口加工以擴(kuò)充特征集,數(shù)據(jù)集可視化等。我會(huì)經(jīng)常翻閱這個(gè)庫的官方文檔,學(xué)習(xí)相關(guān)函數(shù)的使用。

        官方文檔下載鏈接:

        http://tfcs.tpddns.cn:15888/f/08b9f766a4b147dea9a3/


        3 matplotlib庫

        它在項(xiàng)目中用于做數(shù)據(jù)可視化,通過數(shù)據(jù)可視化,一方面,可以做數(shù)據(jù)的探索性分析,另一方面做數(shù)據(jù)結(jié)果的呈現(xiàn)和表示。我常用的圖形包括散點(diǎn)圖、折線圖、條形圖、柱狀圖、直方圖、核密度曲線圖、熱力圖和雷達(dá)圖等。

        伙伴們,請(qǐng)思考一個(gè)問題:matplotlib庫繪圖時(shí),figure和axes有什么區(qū)別?請(qǐng)留言。


        4 scikit-learn庫

        它在項(xiàng)目中用于做傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,包括有監(jiān)督的學(xué)習(xí),分類問題和回歸問題,無監(jiān)督的學(xué)習(xí),聚類問題和降維問題,以及數(shù)據(jù)的預(yù)處理,數(shù)據(jù)的劃分,奇異值檢測(cè),特征選擇等。我會(huì)常用到里面多元線性回歸模型、邏輯回歸模型、決策樹模型、隨機(jī)森林模型、梯度提升樹模型、K均值模型、PCA算法、特征選擇的算法等。


        5 statsmodels庫

        它在項(xiàng)目中用于做統(tǒng)計(jì)模型相關(guān)的事情,比方說OLS模型構(gòu)建和結(jié)果分析,以及經(jīng)典的時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)模型,比方說ARIMA算法,包括平穩(wěn)性序列檢驗(yàn),超參數(shù)p,d,q階的確定,以及ARIMA模型的建構(gòu)。


        6 keras庫

        它在項(xiàng)目中用于做深度學(xué)習(xí)相關(guān)的事情,它以tensorflow做后端計(jì)算框架,tensorflow2.0及以上已經(jīng)內(nèi)置了keras,換而言之,我們可以通過keras框架,類似搭建積木一樣,來設(shè)計(jì)和構(gòu)建深度學(xué)習(xí)框架,把深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際問題。


        7 xgboost庫

        它在項(xiàng)目中用作xgboost算法和模型,這個(gè)算法在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界,都有著廣泛的用途。算法的原理,可以參考這篇論文。

        https://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf


        在我所從事的金融科技領(lǐng)域,還會(huì)用到其它一些算法,比方說lightgbm,catboost等,這些算法都有相應(yīng)的庫,還有一個(gè)用于做評(píng)分模型的庫:toad庫。


        朋友們,你們?cè)陧?xiàng)目中會(huì)用到那些Python庫,請(qǐng)留言。


        需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)與技能的伙伴們,可以查閱李宏毅老師的機(jī)器學(xué)習(xí)課程,這門課程的學(xué)習(xí)筆記和觀看視頻如下,會(huì)持續(xù)更新。

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        1利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

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