本篇內(nèi)容介紹了“有哪些Python數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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№1：Gleam

您聽說過Plotly，聽說過Matplotlib，也許還聽過Seaborn，但您可能沒有聽說過Gleam。  Gleam是用于創(chuàng)建帶有頁面，面板和按鈕的交互式可視化效果的出色工具。  這些交互式Web可視化也完全與Web集成在一起，這意味著您可以將它們放入從網(wǎng)站到端點(diǎn)的任何內(nèi)容中!  Gleam使用wtforms進(jìn)行交互，并且可以使用任何范圍的不同可視化工具來實(shí)際顯示數(shù)據(jù)。

如果您想要一個(gè)很酷的交互式窗格，基本上可以使用任何圖形庫，那么Gleam是適合您的模塊!

№2：Table

好吧，我知道你在想什么，

"為什么不只使用Pandas?"

這當(dāng)然是一個(gè)可行的論點(diǎn)。 Table包使該清單成為Pandas的輕巧替代品。  與使用Pandas.py相比，使用Table.py讀取海量數(shù)據(jù)集要容易得多，這實(shí)際上是使其成為該列表的唯一原因。  總的來說，我會(huì)說在某些情況下這可能是工作的包，但在大多數(shù)情況下，我只會(huì)堅(jiān)持

import pandas as pd

№3：Shogun

> (src = https://www.shogun-toolbox.org/)

Shogun是用C ++編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它也恰好具有Python端口。  Shogun的一大優(yōu)點(diǎn)是，它可以在多種不同的編程語言中使用，并且在這方面相對(duì)統(tǒng)一。  如果您要使用Python學(xué)習(xí)Shogun，則可以利用該知識(shí)并將其應(yīng)用于它支持的任何其他語言，這真是太神奇了!

Shogun擁有廣泛的前沿機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這無疑是任何科學(xué)家都可以欣賞的。 當(dāng)然，它也是開源的，并且根據(jù)GNU通用許可發(fā)布，這總是一個(gè)加分!

№4：OpenCV

OpenCV是另一個(gè)很棒的機(jī)器學(xué)習(xí)程序包，實(shí)際上是最初由Intel開發(fā)的。  盡管有專有的根源，但是OpenCV是開源的，并根據(jù)FreeBSD許可許可證發(fā)布。 OpenCV真正很棒的一件事是它專注于實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺。  與Shogun一樣，OpenCV最初是用C ++編寫的，但是具有Python和其他語言的接口。

№5：Mlpy

> (src = http://mlpy.sourceforge.net/)

Mlpy為有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)提供了廣泛的最新機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 與同行不同的是，它旨在為數(shù)據(jù)科學(xué)提供一種多合一的方法。  盡管此時(shí)它有點(diǎn)過時(shí)，但無疑是Pythonic機(jī)器學(xué)習(xí)引起的巨大包裝爆炸的一個(gè)很好的起步器。 盡管年代久遠(yuǎn)，但我認(rèn)為仍然值得一試。  這是由于其易用性，有趣的算法以及包容性。

Mlpy試圖創(chuàng)建一種在重現(xiàn)性，調(diào)制和效率之間取得平衡的包裝。  我認(rèn)為此軟件包之所以成功，是因?yàn)楸M管許多對(duì)口產(chǎn)品的更新頻率更高，當(dāng)然也包括行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，但許多此類想法似乎在翻譯中卻以一種或另一種方式丟失了。  這是有道理的，因?yàn)檫@些都是由大量開發(fā)人員用C編寫的龐大程序包，但是，我想說這可能是使用它們的不利方面。

“有哪些Python數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

當(dāng)前題目：有哪些Python數(shù)據(jù)科學(xué)軟件包
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