可以在家做兼职的网站,电商设备网站怎么做,百度喜欢什么样的网站,wordpress登陆界面背景图片作者#xff1a;Python开发与大数据人工智能原文#xff1a;公众号 Python开发与大数据人工智能Python是一种很棒的编程语言。事实上#xff0c;它还是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次证明了它在数据科学职位中的实用性。整个Python及其库的生态系统使其成为全世… 作者Python开发与大数据人工智能原文公众号 Python开发与大数据人工智能Python是一种很棒的编程语言。事实上它还是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次证明了它在数据科学职位中的实用性。整个Python及其库的生态系统使其成为全世界用户(初学者和高级)的合适选择。在本文中我们将介绍一些用于数据科学方面的Python库它们并不像pandas、scikit-learn 和 matplotlib那么知名但一样非常实用的库。1、Wget提取数据尤其是从网络上提取数据是数据科学家的主要任务之一。Wget是一个免费的实用程序用于从Web上进行非交互式文件下载。它支持HTTPHTTPS和FTP协议以及通过HTTP代理进行检索。由于它是非交互式的即使用户没有登录也可以在后台运行。因此如果你需要下载一个网站或页面中的所有图片时wget 就可以帮到你安装$ pip install wget示例import wgeturl http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3filename wget.download(url)100% [................................................] 3841532 / 3841532filenamerazorback.mp32、Pendulum如果你还在苦恼Python中时间日期的处理那么你需要Pendulum。它是一个Python包用于简化datetime操作。它是Python原生类的一个临时替代。安装$ pip install pendulum例子import pendulumdt_toronto pendulum.datetime(2012, 1, 1, tzAmerica/Toronto)dt_vancouver pendulum.datetime(2012, 1, 1, tzAmerica/Vancouver)print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours())33、Imbalanced-learn大多数分类算法在每个类的样本数量几乎都是一样的情况下是最有效的但实际工作中大多数是不平衡的数据集这些数据集对机器学习算法的学习阶段和后续预测都可能有影响。幸运的是创imbalance -learn库可以解决这个问题。它与scikit-learn兼容是scikit- learning -contrib项目的一部分。下次遇到不平衡的数据集的情况请别忘了它。安装pip install -U imbalanced-learn# orconda install -c conda-forge imbalanced-learn4、FlashText在自然语言处理(NLP)任务中清理文本数据通常需要替换关键字或从句子中提取关键字。通常这样的操作可以用正则表达式来完成但是如果要搜索的词汇量达到数千那么这些操作就会变得很繁琐。Python的FlashText模块基于FlashText算法为这种情况提供了合适的替代方案。FlashText最棒的地方是它的运行与你的搜索量无关。安装$ pip install flashtext例子1)提取关键词from flashtext import KeywordProcessorkeyword_processor KeywordProcessor()# keyword_processor.add_keyword(, )keyword_processor.add_keyword(Big Apple, New York)keyword_processor.add_keyword(Bay Area)keywords_found keyword_processor.extract_keywords(I love Big Apple and Bay Area.)keywords_found[New York, Bay Area]2)替代关键词keyword_processor.add_keyword(New Delhi, NCR region)new_sentence keyword_processor.replace_keywords(I love Big Apple and new delhi.)new_sentenceI love New York and NCR region.5、FuzzyWuzzy这个名称听起来很奇怪但是在字符串匹配方面FuzzyWuzzy是一个非常有用的库。它可以方便地实现字符串匹配率等操作。它还可以方便地匹配保存在不同数据库中的记录。安装$ pip install fuzzywuzzy例子from fuzzywuzzy import fuzzfrom fuzzywuzzy import process# Simple Ratiofuzz.ratio(this is a test, this is a test!)97# Partial Ratiofuzz.partial_ratio(this is a test, this is a test!)1006、PyFlux时间序列分析是机器学习中最常见的问题之一。PyFlux是Python中的一个开源库它是为处理时间序列问题而构建的。该库拥有一系列很优秀的现代时间序列模型诸如ARIMA、GARCH和VAR模型等。简而言之PyFlux提供了一种时间序列建模的概率方法。安装pip install pyflux7、IPyvolume数据科学很重要的一部分就是交流结果可视化结果显示可以给你提供一个巨大的优势。IPyvolume是一个Python库用于可视化Jupyter笔记本中的3D容量和符号(例如3D散点图)只需少量的配置。安装 Using pip$ pip install ipyvolumeConda/Anaconda$ conda install -c conda-forge ipyvolume例子绘制8、DashDash是一个用于构建web应用程序的高效Python框架。它基于FlaskPlotty.js 和 Response.js 之上。将下拉菜单和图形等UI元素与Python分析代码捆绑在一起而不需要使用JavaScript。Dash非常适合构建可以在web浏览器中呈现的数据可视化应用程序。安装pip install dash0.29.0 # The core dash backendpip install dash-html-components0.13.2 # HTML componentspip install dash-core-components0.36.0 # Supercharged componentspip install dash-table3.1.3 # Interactive DataTable component (new!)例子下面的示例显示了具有下拉功能的高度交互式图。当用户在下拉菜单中选择一个值时应用程序代码将动态地将数据从Google Finance 导出到panda DataFrame。9、GymGym是开发和对比强化学习算法的工具它兼容任何数据科学库如TensorFlow或Theano。是一个测试问题的集合也叫环境你可以用它来计算强化学习算法。这些环境有一个共享接口允许用户编写通用算法。安装pip install gym
