如何掌握Python技術(shù)？Python有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)？從事Python開(kāi)發(fā)，所從事的工作機(jī)會(huì)和工作崗位及工作內(nèi)容可選擇的余地很多，可從事大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析師、人工智能工程師等方向，未來(lái)發(fā)展的空間大。也因?yàn)檫@個(gè)原因，很多同學(xué)開(kāi)始了Python機(jī)器學(xué)習(xí)。Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)有很多，接下來(lái)給大家介紹3個(gè)比較受大家歡迎的。
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1.NumPy
當(dāng)開(kāi)始處理Python中的科學(xué)任務(wù)，Python的SciPyStack肯定可以提供幫助，它是專(zhuān)門(mén)為Python中科學(xué)計(jì)算而設(shè)計(jì)的軟件集合(不要混淆SciPy庫(kù)，它是SciPyStack的一部分，和SciPyStack的社區(qū))這樣我們開(kāi)始來(lái)看一下吧。然而，SciPyStack相當(dāng)龐大，其中有十幾個(gè)庫(kù)，我們把焦點(diǎn)放在核心包。
關(guān)于建立科學(xué)計(jì)算棧，很基本的包是Numpy(全稱(chēng)為NumericalPython)。它為Python中的n維數(shù)組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫(kù)提供了NumPy數(shù)組類(lèi)型的數(shù)學(xué)運(yùn)算向量化，可以改善性能，從而加快執(zhí)行速度。
2.SciPy
SciPy是一個(gè)工程和科學(xué)軟件庫(kù)。千鋒Python機(jī)器學(xué)習(xí)講師再次提醒，你需要理解SciPyStack和SciPy庫(kù)之間的區(qū)別。
SciPy包含線性代數(shù)，優(yōu)化，集成和統(tǒng)計(jì)的模塊。SciPy庫(kù)的主要功能是建立在NumPy上，從而它的數(shù)組大量的使用了NumPy的。它通過(guò)其特定子模塊提供有效的數(shù)值例程，并作為數(shù)字積分、優(yōu)化和其他例程。SciPy的所有子模塊中的功能都有詳細(xì)的說(shuō)明——又是一個(gè)SciPy非常有幫助的點(diǎn)。
3.Pandas
Pandas是一個(gè)Python包，旨在通過(guò)“標(biāo)記”和“關(guān)系”數(shù)據(jù)進(jìn)行工作，簡(jiǎn)單直觀。Pandas是數(shù)據(jù)整理的完美工具。它設(shè)計(jì)用于迅速簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)操作，聚合和可視化。
現(xiàn)在是機(jī)器學(xué)習(xí)大受歡迎的時(shí)代，掌握好Python學(xué)習(xí)技術(shù)，大家就更可能在人工智能行業(yè)大展拳腳。所以，現(xiàn)在不學(xué)更待何時(shí)?
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