Scikit-learn
Scikit-learn 是一个功能强大的机器学习库,为监督和无监督学习、模型选择和预处理提供了广泛的算法。Scikit-learn 简化了构建机器学习模型的过程,使其成为数据科学家和分析师的热门选择。
可以通过 pip 命令来进行安装。
以下是导入和使用 scikit-learn 的方法。
Statsmodels
Statsmodels 是一个面向统计的模块,用于数据分析、统计推断和数据建模。它提供了模型拟合、假设检验等工具。Statsmodels 对于生成统计数据和假设检验结果特别有用。
同样,我们也可以直接使用 pip 来安装它。
以下是导入和使用 Scipy 的方法。
Scipy
SciPy 是基于 Python 的一个重要科学计算库,它构建在 NumPy 的基础上,提供了大量的数学算法和函数工具,主要用于科学和工程领域的计算。
要安装 Scipy,请在终端中运行以下命令。
以下是导入和使用 Scipy 的方法。
TensorFlow
TensorFlow 是一个开源平台,用于构建机器学习模型以及训练、评估和部署它们。它使用 GPU 和 TPU 提供加速计算,并支持跨多个 CPU、GPU 或 TPU 设备进行分布式训练。
以下是导入和使用 TensorFlow 的方法。
Keras
Keras 是一个开源神经网络库,用 Python 编写,能够在 TensorFlow 和 CNTK 上运行。它提供了更高层次的抽象,可以快速高效地构建深度学习模型。
以下是导入和使用 Keras 的方法。
PyTorch
PyTorch 是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用领域。PyTorch 以其易于使用和灵活性而闻名,特别适用于深度学习和神经网络的研究与开发。
以下是导入和使用 PyTorch 的方法。
PySpark
PySpark 是 Apache Spark 的 Python 模块。它提供了用于大数据处理的 Python 高级 API,并支持关系数据源和 NoSQL 数据源。PySpark 提供丰富的数据框架和 SQL 功能。
Requests
Requests 是一种发送 HTTP 请求并处理其响应的简单、灵活且可重用的方式。它提供了对类 UNIX 代码定制和技术的快速访问。
要安装 Requests,请在终端中运行以下命令。
以下是导入和使用请求的方法。
BeautifulSoup
BeautifulSoup 是一个用于从 HTML 和 XML 文档中提取数据的 Python 库。它创建了文档的解析树,使得用户可以方便地提取数据。
要安装 BeautifulSoup,请在终端中运行以下命令。
以下是导入和使用 BeautifulSoup 的方法。
Flask
Flask 是一个用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。它被广泛用于快速开发简单的网站和 API。