人工智能和数据科学的七大 Python 库

发布网友发布时间：2024-09-08 11:04

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热心网友时间：2024-12-04 12:55

本文介绍的七款 Python 库，为数据科学家提供了改进工作流程的强大工具。以下是这七款库的简介：

AdaNet：AdaNet 是一个轻量级的 AutoML 框架，使用 AdaNet 算法训练和部署自适应神经网络。它帮助用户选择最优的神经网络架构，通过封装机器学习编程流程简化了程序。用户需要了解 TensorFlow 来使用该包。

TPOT：TPOT 是一个自动化 Python 机器学习工具，使用遗传编程优化机器学习 pipeline。它自动化了生命特性选择、模型选择、特性构建等任务，生成代码看起来与 Scikit-learn 相似。TPOT 的工作原理是智能探索数千种可能的 pipeline，找到最适合数据的 pipeline 并生成 Python 代码。

SHAP：SHAP 是一种统一的机器学习模型输出解释方法，基于博弈论与局部解释结合。它帮助用户理解输入变量如何影响模型预测，适合许多商业应用。SHAP 可以与多种机器学习模型结合使用，提供可视化解释。

Optimus：Optimus 是一个 Python 和 Spark 软件库，简化了数据科学工作流。它扩展了 Spark DataFrame 功能，提供了 rows 和 cols 属性，并支持分布式数据清理、准备、分析、机器学习和深度学习。Optimus 适用于敏捷数据科学方法，与多种工具和库无缝集成。

spaCy：spaCy 是一个工业级自然语言处理库，适用于实际工作中的文本处理。它简洁高效，易于安装，与多种 AI 生态系统组件（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Gensim）无缝交互。spaCy 适合构建语言复杂统计模型，处理 NLP 问题。

jupytext：jupytext 使数据科学家能够在喜欢的 IDE 中起草和测试脚本，并将它们保存为 Jupyter notebook 或普通脚本。它允许用户在 Jupyter 中打开 IDE 编写的 notebook，运行并在 Jupyter 中生成输出。jupytext 支持多种编程语言，包括 Python、R 和 Julia。

Chartify：Chartify 是一个 Python 库，简化了图表创建过程。它建立在 Bokeh 之上，提供直观的界面，使得创建交互式图表变得简单。Chartify 支持多种可视化功能，满足数据科学家的图表需求。