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近幾年，Python 在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)的發(fā)展十分迅猛，也正因?yàn)槿绱?，?duì)于希望提升應(yīng)用程序功能的數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)專家來(lái)說(shuō)，Python通常是首選編程語(yǔ)言。并且Python擁有大量的庫(kù)，使數(shù)據(jù)科學(xué)家可以更輕松地完成復(fù)雜的任務(wù)，而無(wú)需面對(duì)很多編程麻煩。
成都創(chuàng)新互聯(lián)一直在為企業(yè)提供服務(wù)，多年的磨煉，使我們?cè)趧?chuàng)意設(shè)計(jì)，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)推廣到技術(shù)研發(fā)擁有了開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。我們擅長(zhǎng)傾聽(tīng)企業(yè)需求，挖掘用戶對(duì)產(chǎn)品需求服務(wù)價(jià)值，為企業(yè)制作有用的創(chuàng)意設(shè)計(jì)體驗(yàn)。核心團(tuán)隊(duì)擁有超過(guò)10年以上行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，涵蓋創(chuàng)意，策化，開(kāi)發(fā)等專業(yè)領(lǐng)域，公司涉及領(lǐng)域有基礎(chǔ)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)德陽(yáng)機(jī)房服務(wù)器托管、成都App制作、手機(jī)移動(dòng)建站、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)整合營(yíng)銷(xiāo)。
Pandas
數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用都是關(guān)于數(shù)據(jù)。大多數(shù)數(shù)據(jù)集都不是整潔的，它們需要對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行某種清理和操作。Pandas是一個(gè)庫(kù)，允許加載、清理和操作數(shù)據(jù)。你可以使用SQL等替代方法進(jìn)行數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)庫(kù)管理，但是Pandas對(duì)于希望成為開(kāi)發(fā)人員(或至少是MVP開(kāi)發(fā)人員)的數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)說(shuō)更簡(jiǎn)單、更適用。
Numpy
在包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)在內(nèi)的許多數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，陣列是最重要的數(shù)據(jù)類(lèi)型。Numpy是一個(gè)強(qiáng)大的Python庫(kù)，它允許你使用數(shù)組，操縱數(shù)組，并有效地對(duì)數(shù)組應(yīng)用算法。學(xué)習(xí)Numpy對(duì)于我后面提到的其他一些庫(kù)來(lái)說(shuō)是必要的。
SciKitLearn
此庫(kù)是多種類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和預(yù)處理工具的工具包。如果你正在做機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，則有可能不需要SciKitLearn。
Keras 或 PyTorch
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中非常流行的模型。許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理方法都依賴于這些方法，使用某些Python庫(kù)可以幫助你訪問(wèn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具，TensorFlow是最有名的一個(gè)，但我相信初學(xué)者很難從 TensorFlow開(kāi)始。
我建議你學(xué)習(xí)Keras，它是Tensorflow的接口(API)。Keras使你作為人類(lèi)能夠輕松測(cè)試不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，甚至構(gòu)建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最近流行的另一個(gè)選擇是PyTorch。
Ipywidgets
在用戶界面方面，你必須在傳統(tǒng)外觀的用戶界面和基于web的用戶界面之間進(jìn)行選擇。你可以使用PyQT或TkInter之類(lèi)的庫(kù)來(lái)構(gòu)建傳統(tǒng)的用戶界面，但我的建議是，如果可能的話，開(kāi)發(fā)出可以在瀏覽器上運(yùn)行的網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用程序。
要做到這一點(diǎn)，你需要使用一個(gè)在瀏覽器中提供一組小部件的庫(kù)。ipywidgets為Jupyter筆記本提供了一組豐富的小部件。
Requests
如今，許多數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序都使用API(應(yīng)用程序編程接口)，簡(jiǎn)單地說(shuō)，通過(guò)API，你可以請(qǐng)求服務(wù)器應(yīng)用程序?yàn)槟闾峁?duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)權(quán)限或?yàn)槟銏?zhí)行特定任務(wù)。
例如，Google地圖API可以從你那里獲得兩個(gè)位置以及它們之間的回程時(shí)間，若沒(méi)有API，就必須重新發(fā)明輪子，Requests是一個(gè)與API對(duì)話的庫(kù)。如今，不使用API很難成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家。
Plotly
繪制不同類(lèi)型的圖形是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的重要組成部分。盡管Python中最流行的繪圖庫(kù)是matplotlib，但我發(fā)現(xiàn)Plotly更專業(yè)、更易于使用、更靈活，Plotly中的繪圖類(lèi)型和繪圖工具非常多，Plotly的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它的設(shè)計(jì)，與復(fù)雜的 matplotlib 圖形相比，它看起來(lái)更加簡(jiǎn)潔易懂。
JupyterNotebook 和Voila
要實(shí)現(xiàn)第一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序，你需要學(xué)習(xí)的最后一個(gè)工具是最簡(jiǎn)單的。首先，ipywidgets在Jupyter筆記本中工作，你需要使用Jupyter來(lái)創(chuàng)建應(yīng)用程序。我相信你們中的許多人已經(jīng)在使用Jupyter筆記本進(jìn)行模型構(gòu)建和探索分析，現(xiàn)在，將 Jupyter 筆記本視為前端開(kāi)發(fā)的工具。
此外，你還需要使用Voila，這是一個(gè)可以啟動(dòng)的第三方工具，它隱藏了 Jupyter 筆記本的所有代碼部件。當(dāng)你通過(guò)Voila啟動(dòng)Jupyter筆記本應(yīng)用程序時(shí)，它就像一個(gè)web應(yīng)用程序。甚至你也可以在AWS EC2機(jī)器上運(yùn)行Voila和Jupyter筆記本，并從互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)你的簡(jiǎn)單應(yīng)用程序。
利用本文提到的7個(gè)庫(kù)，就可以構(gòu)建人們使用的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序，如果你能夠精通這些工具，就可以在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)構(gòu)建mvp，并通過(guò)實(shí)際用戶測(cè)試想法。
在此之后，如果決定擴(kuò)展應(yīng)用程序，除了HTML、CSS和JS代碼之外，還可以使用更專業(yè)的工具，如Flask和Django。
文章題目：數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)常用的Python庫(kù)
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