最受欢迎的15大Python库有哪些
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。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，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，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，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。
Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
Plotly：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。
Scikits：是ScikitsStack额外的软件包，专为像像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。
它建立在SciPy之上，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。
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。
TensorFlow：是数据流计算的开源库，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，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
1Keras：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。
1NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理的常见任务，旨在促进NLP及相关领域的教学和研究。
1Gensim：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，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。
谷歌人工智能写作项目：小发猫
python数据分析需要哪些库？
Numpy库是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算深度学习和神经网络是不是同一个。
此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。Pandas库是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。
Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
Matplotlib库是一个用在Python中绘制数组的2D形库，虽然它起源于模仿MATLAB形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘库。
主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
Seaborn库是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
NLTK库被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇书馆。
NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。
python可以用来干嘛
·Web应用开发Python常被用于Web开发，随着Python的Web开发框架逐渐成熟，如Django、flask等等，开发者们可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。
通过mod_wsgi模块，Apache可以运行Python编写的Web程序，举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎Google，在其网络搜索系统中就广泛使用Python语言。
我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网，也是使用Python实现的。
不仅如此，全球最大的视频网站Youtube以及Dropbox也都是用Python开发的。
·自动化运维Python是标准的系统组件，可以在终端下直接运行Python。
有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，例如Ubuntu的Ubiquity安装器、RedHatLinux和Fedora的Anaconda安装器等等。
Python标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。
例如，通过pywin32这个软件包，我们能访问Windows的COM服务以及其他WindowsAPI;使用IronPython，我们能够直接调用.NetFramework。
·人工智能领域人工智能是现如今非常火的一个方向，Python在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。
可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开Python的支持了。·网络爬虫Python语言很早就用来编写网络爬虫。
Google等搜索引擎公司大量地使用Python语言编写网络爬虫。
从技术层面上将，Python提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如urllib、Selenium和BeautifulSoup等，还提供了一个网络爬虫框架Scrapy。
·游戏开发很多游戏都是使用C++编写形显示等高性能的模块，使用Python或Lua编写游戏的逻辑，相比Python，Lua的功能更简单，体积也更小，但Python支持更多的特性和数据类型。
除此之外，Python可以直接调用OpenGL实现3D绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。
事实上，有很多Python语言实现的游戏引擎，例如Pygame、Pyglet以及Cocos2d等。
什么是BP神经网络？
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。
经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
计算网络实际输出与期望输出的误差。将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
BP神经网络的原理的BP什么意思
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法，简称为BP网络。
在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。
多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。
典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络，即：输入层、隐含层、输出层，具体如下：1三层BP网络结构输入层输入层是网络与外部交互的接口。
一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。
一般而言，如果输入矢量为像，则输入层的神经元数目可以为像的像素数，也可以是经过处理后的像特征数。
隐含层1989年，RobertHechtNielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。
增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度，但是也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间。
误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。
输出层输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。
如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近而其它神经元输出接近0。
以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。
BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中间层向输出层传播。
实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”。
所以误差逆传播神经网络也简称BP网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。
网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程，确定下各层间的连接权值后。
初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间内的随机值。随机选取一组输入和目标样本提供给网络。
用输入样本、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj，然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=fj=...，p利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。
基坑降水工程的环境效应与评价方法Ct=ft=...，q利用网络目标向量，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差。
基坑降水工程的环境效应与评价方法利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差。
基坑降水工程的环境效应与评价方法利用输出层各单元的一般化误差与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。
基坑降水工程的环境效应与评价方法利用中间层各单元的一般化误差，输入层各单元的输入Pk=来修正连接权wij和阈值θj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法随机选取下一个学习样本向量提供给网络，返回到步骤，直到m个训练样本训练完毕。
重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤，直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。学习结束。
可以看出，在以上学习步骤中，、步为网络误差的“逆传播过程”，、步则用于完成训练和收敛过程。经过训练的网络还应该进行性能测试。
测试的方法就是选择测试样本向量，将其提供给网络，检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式。
这些样本可以直接测取得到，也可以通过仿真得到，在样本数据较少或者较难得到时，也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。
为了更好地验证网络的泛化能力，一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式。
Python语言下的机器学习库
Python语言下的机器学习库Python是最好的编程语言之在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。
但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。
因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。这篇文章的目的就是列举并描述Python可用的最有用的机器学习工具和库。这个列表中，我们不要求这些库是用Python写的，只要有Python接口就够了。
我们的目的不是列出Python中所有机器学习库，而是列出我们所知的有用并且维护良好的那些。
尽管有些模块可以用于多种机器学习任务，我们只列出主要焦点在机器学习的库。比如，虽然Scipy包含一些聚类算法，但是它的主焦点不是机器学习而是全面的科学计算工具集。
因此我们排除了Scipy。另一个需要提到的是，我们同样会根据与其他科学计算库的集成效果来评估这些库，因为机器学习也是数据处理系统的一部分。
如果你使用的库与数据处理系统其他的库不相配，你就要花大量时间创建不同库之间的中间层。在工具集中有个很棒的库很重要，但这个库能与其他库良好集成也同样重要。
如果你擅长其他语言，但也想使用Python包，我们也简单地描述如何与Python进行集成来使用这篇文章列出的库。
Scikit-LearnScikitLearn是我们在CBInsights选用的机器学习工具。我们用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。
我们最爱的一点是它拥有易用的一致性API，并提供了很多开箱可用的求值、诊断和交叉验证方法。
锦上添花的是它底层使用Scipy数据结构，与Python中其余使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib进行科学计算的部分适应地很好。
如果你想可视化分类器的性能，Matplotlib可以帮助进行快速可视化。
考虑到花在清理和构造数据的时间，使用这个库会非常方便，因为它可以紧密集成到其他科学计算包上。
它还包含有限的自然语言处理特征提取能力，以及词袋、tfidf、预处理。
此外，如果你想快速对小数据集进行不同基准测试的话，它自带的数据集模块提供了常见和有用的数据集。
你还可以根据这些数据集创建自己的小数据集，这样在将模型应用到真实世界中之前，你可以按照自己的目的来检验模型是否符合期望。对参数最优化和参数调整，它也提供了网格搜索和随机搜索。
如果没有强大的社区支持，或者维护得不好，这些特性都不可能实现。我们期盼它的第一个稳定发布版。StatsmodelsStatsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析。
如果你想拟合线性模型、进行统计分析，或者预测性建模，那么Statsmodels非常适合。它提供的统计测试相当全面，覆盖了大部分情况的验证任务。如果你是R或者S的用户，它也提供了某些统计模型的R语法。
它的模型同时也接受Numpy数组和Pandas数据帧，让中间数据结构成为过去！PyMCPyMC是做贝叶斯曲线的工具。它包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。
如果想进行贝叶斯分析，你应该看看。ShogunShogun是个聚焦在支持向量机上的机器学习工具箱，用C++编写。
它正处于积极开发和维护中，提供了Python接口，也是文档化最好的接口。相对于Scikit-learn，我们发现它的API比较难用。也没提供很多开箱可用的诊断和求值算法。
速度是个很大的优势。GensimGensim被定义为“人们的主题建模工具”。
它的主页上描述，其焦点是狄利克雷划分及变体。不同于其他包，它支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起。
如果你的领域在NLP，并想进行聚集和基本的分类，你可以看看。目前，它们引入了Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。
这个库只使用Python编写。OrangeOrange是这篇文章列举的所有库中唯一带有形用户界面的。
对分类、聚集和特征选择方法而言，它是相当全面的，还有些交叉验证的方法。
在某些方面比Scikit-learn还要好，但与其他科学计算系统的适配上比不上Scikit-learn。
包含GUI是个很重要的优势。你可以可视化交叉验证的结果、模型和特征选择方法。
对大多数算法，Orange都有自己的数据结构，所以你需要将数据包装成Orange兼容的数据结构，这使得其学习曲线更陡。
PyMVPAPyMVPA是另一个统计学习库，API上与Scikit-learn很像。包含交叉验证和诊断工具，但是没有Scikit-learn全面。
深度学习尽管深度学习是机器学习的一个子节，我们在这里创建单独一节的原因是，它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部门的很多注意。TheanoTheano是最成熟的深度学习库。
它提供了不错的数据结构来表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似。需要注意的是，它的API可能不是很直观，用户的学习曲线会很高。
有很多基于Theano的库都在利用其数据结构。它同时支持开箱可用的GPU编程。
PyLearn2还有另外一个基于Theano的库，PyLearn它给Theano引入了模块化和可配置性，你可以通过不同的配置文件来创建神经网络，这样尝试不同的参数会更容易。
可以说，如果分离神经网络的参数和属性到配置文件，它的模块化能力更强大。
DecafDecaf是最近由UCBerkeley发布的深度学习库，在Imagenet分类挑战中测试发现，其神经网络实现是很先进的。
Nolearn如果你想在深度学习中也能使用优秀的Scikit-learn库API，封装了Decaf的Nolearn会让你能够更轻松地使用它。
它是对Decaf的包装，与Scikit-learn兼容，使得Decaf更不可思议。
OverFeatOverFeat是最近猫vs.狗的胜利者，它使用C++编写，也包含一个Python包装器。通过Torch库使用GPU，所以速度很快。
也赢得了ImageNet分类的检测和本地化挑战。如果你的领域是计算机视觉，你可能需要看看。HebelHebel是另一个带有GPU支持的神经网络库，开箱可用。
你可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，可以快速地运行模型。由于开发不久，就深度和广度上说，文档很匮乏。
就神经网络模型来说，也是有局限的，因为只支持一种神经网络模型。
它是用纯Python编写，将会是很友好的库，因为包含很多实用函数，比如调度器和监视器，其他库中我们并没有发现这些功能。
NeurolabNeuroLab是另一个API友好的神经网络库。与其他库不同，它包含递归神经网络实现的不同变体。
如果你想使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之与其他语言集成你不了解Python但是很擅长其他语言？不要绝望！
Python的一个强项就是它是一个完美的胶水语言，你可以使用自己常用的编程语言，通过Python来访问这些库。
以下适合各种编程语言的包可以用于将其他语言与Python组合到一起：R->RPythonMatlab->matpythonJava->JythonLua->LunaticPythonJulia->不活跃的库这些库超过一年没有发布任何更新，我们列出是因为你有可能会有用，但是这些库不太可能会进行BUG修复，特别是未来进行增强。
MDPMlPyFFnetPyBrain如果我们遗漏了你最爱的Python机器学习包，通过评论让我们知道。我们很乐意将其添加到文章中。
什么叫数据挖掘、神经网络
数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据，如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库、工程设计数据、多媒体数据、网络、数据流、时间序列数据库等。
也正因如此，数据挖掘存在以下特点：数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。
不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。
这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。模糊的和随机的数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。
由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。
文章为作者独立观点，不代表股票交易接口观点
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