一份不可多得的數據科學與機器學習Python庫

原創

作者：陳峻編譯 2019-11-11 09:10:19

人工智能機器學習大數據

本文全面地介紹了當前市場上適合于數據科學和機器學習的優秀 Python 庫。

【51CTO.com原創稿件】本文全面地介紹了當前市場上適合于數據科學和機器學習的優秀 Python 庫。

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根據當前技術界的廣泛需求，本文將以如下順序重點介紹，市場上適合于數據科學和機器學習實現的優秀 Python 軟件：

數據科學與機器學習的介紹
為什么要使用 Python 進行數據科學和機器學習?
用于數據科學和機器學習的 Python 庫

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數據科學與機器學習的介紹

眾所周知，我們正處在一個大數據的時代，數據是驅動機器模型發展的“燃料”。

實際上，數據科學和機器學習都屬于技能范疇，而不僅僅是兩項孤立的技術。

它們需要開發人員在技能上具備：從數據中獲得實用的見解，通過建立預測模型，進而解決問題的能力。

就字面定義而言：

數據科學，是從數據中提取有用信息，以解決實際問題的過程。
機器學習，是如何通過所提供的大量數據，來解決問題的過程。

那么兩者之間的關系可以被描述為：機器學習是數據科學的一部分，它利用機器學習算法和其他統計學技術，來獲悉數據是如何影響并發展業務的。

為什么要使用 Python 進行數據科學和機器學習?

Python 在那些用于實現機器學習和數據科學的流行編程語言中排名第一。這是為什么呢?

①易于學習：Python 使用的是非常簡單的語法，可被用于實現簡單的計算。

例如：將兩個字符串添加到復雜的計算過程中，以構建出復雜的機器學習模型。

②更少的代碼：雖然為了實現數據科學和機器學習會涉及到許多種的算法，但是得益于 Python 對于預定義包的支持，我們不必從零開始編寫算法。

同時，為了簡單化，Python 也提供了一種“在編碼時就進行檢查(check as you code)”的方法，進而有效地減輕了測試代碼的工作量。

③預建庫：Python 有著 100 多種預建庫，可用于實現各種機器學習和深度學習的算法。

因此，用戶每次在數據集上運行算法時，只需通過單個命令去安裝和加載必要的程序包即可。

其中，比較流行的預構建庫包括：NumPy、Keras、Tensorflow、以及 Pytorch 等。

④與平臺無關：Python 可以運行在包括：Windows、macOS、Linux、以及 Unix 等多種平臺上。

在將代碼從一個平臺轉移到另一個平臺時，您可以使用諸如 PyInstaller 之類的軟件包，來解決所有依賴性的問題。

⑤大量的社區支持：除了擁有大量的支持者，Python 還擁有多個社區與論壇，各類程序員可以在其中發布他們自己的錯誤，并互相提供幫助。

用于數據科學和機器學習的 Python 庫

Python 在人工智能(AI)和機器學習領域得到廣泛使用，其中一項重要的原因是：Python 提供了數千種內置庫。

通過各種內置的功能和方法，這些庫能夠輕松地進行數據分析、處理、整理、以及建模等任務。

下面我們將重點討論如下類型的任務庫：

統計分析
數據可視化
數據建模與機器學習
深度學習
自然語言處理(NLP)

統計分析

統計是數據科學和機器學習的一項基礎。所有的機器學習和深度學習(DL)算法、及相關技術均基于統計學的基本原理和概念。而 Python 則專為統計分析提供了大量的軟件庫。

在此，我們將重點介紹那些能夠執行復雜統計計算極具推薦價值的軟件包與內置函數。

它們分別是：

NumPy
SciPy
Pandas
StatsModels

①NumPy

NumPy、或稱 Numerical Python 是最常用的 Python 庫之一。該庫的主要功能是：支持用于數學和邏輯運算的多維數組。

用戶可以將 NumPy 用于索引、分類、整形、傳輸圖像、以及聲波類型的多維實數數組。

下面是 NumPy 的具體功能列表：

執行從簡單到復雜的數學和科學計算。

對多維數組對象提供的強大支持，用于處理數組元素的函數和方法集合。

提供傅里葉變換和數據處理例程。

執行線性代數計算，這對于包括：線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯等機器學習算法，是十分必需的。

②SciPy

建立在 NumPy 之上的 SciPy 庫，是一組子軟件包集合。它能夠協助解決與統計分析有關的各種基本問題。

由于適用于處理使用了 NumPy 庫定義的數組元素，因此 SciPy 庫通常可被用于計算那些使用 NumPy，仍無法完成的數學方程式。

下面是 SciPy 的具體功能列表：

通過與 NumPy 數組一起使用，它提供了一個數值積分和優化方法的平臺。
它帶有可用于矢量量化、傅立葉變換、積分、插值等子軟件包的集合。
提供了完整的線性代數函數堆棧。這些函數可使用諸如 k-means 算法，來進行聚類等高級計算。
提供了對于信號處理、數據結構、數值算法、以及創建稀疏矩陣等方面的支持。

③Pandas

作為另一個重要的統計庫，Pandas 主要被用于統計、金融、經濟學、數據分析等廣泛的領域。

該軟件庫主要依賴 NumPy 數組，來處理 Pandas 的數據對象。畢竟，NumPy、Pandas 和 SciPy 在執行科學計算、以及數據處理等方面，有著深度的彼此依賴性。

下面是 Pandas 的具體功能列表：

使用預定義和自定義的索引，來快速創建有效的 DataFrame 對象。
可被用于處理大型數據集，并執行子集、數據切片、以及索引等操作。
提供用于創建 Excel 圖表，和執行復雜數據分析任務的內置功能，例如：描述性的統計分析，數據整理、轉換、操作、以及可視化等。
提供對于處理時序數據的支持。

我個人認為：Pandas 是處理大量數據方面的優秀軟件庫;NumPy 對于多維數組具有出色的支持;而 Scipy 則提供了一組針對執行大多數據統計分析任務的子軟件包。

④StatsModels

建立在 NumPy 和 SciPy 之上的 StatsModels Python 軟件包，是創建統計模型、數據處理和模型評估的最佳選擇。

除了使用到 SciPy 庫中的 NumPy 數組和科學模型之外，它還能夠與 Pandas 相集成，以實現有效的數據處理。StatsModels 比較擅長于統計計算、統計測試和數據探索。

下面是 StatsModels 的具體功能列表：

彌補了 NumPy 和 SciPy 庫的缺陷，能夠執行統計檢驗和假設檢驗。
提供了 R-style 公式的實現，以便更好地進行統計分析。統計人員可以沿用 R 語言。
由于它能夠廣泛地支持統計計算，因此通常可用于實現廣義線性模型(GLM，Generalised Linear Models)和普通最小二階線性回歸(OLM，Ordinaryleast-square Linear Regression)模型。
支持包括假設檢驗(零理論，Null Theory)在內的統計檢驗。

數據可視化

數據可視化就是通過圖形，來有效地表達來自數據的各種關鍵洞見。它包括：圖形、圖表、思維導圖、熱圖、直方圖、密度圖等形式，進而研究各種數據變量之間的相關性。

在此，我們將重點介紹那些可以通過內置函數，來研究各種數據之間依賴關系的 Python 數據可視化包。

它們分別是：

Matplotlib
Seaborn
Plotly
Bokeh

①Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中最基本的數據可視化軟件包。它支持諸如：直方圖、條形圖、功率譜、誤差圖等各類圖形。

通過該二維圖形庫，用戶可以生成各種清晰明了的圖形，這對于探索性數據分析(EDA)是至關重要的。

下面是 Matplotlib 的具體功能列表：

用戶可以針對 Matplotlib 選擇合適的線條樣式、字體樣式、格式化軸等功能，以便輕松地繪制出各種圖形。
作為一種推理定量信息的工具，它可通過創建圖形，來協助用戶了解趨勢、模式并進行關聯。
作為 Matplotlib 軟件包的最佳功能之一，其 Pyplot 模塊提供了與 MATLAB 非常相似的用戶界面。
提供面向對象的 API 模塊，可通過諸如 Tkinter、wxPython、以及 Qt 等 GUI 工具，將圖形集成到應用程序中。

②Seaborn

雖然以 Matplotlib 庫為基礎，但是與 Matplotlib 相比，Seaborn 可用于創建更具吸引力和描述性的統計圖表。

除了對數據可視化提供廣泛的支持，Seaborn 還自帶有一種面向數據集的內置 API，可用于研究多個變量之間的關系。

下面是 Seaborn 的具體功能列表：

可分析和可視化單變量和雙變量的數據點，提供了將當前數據與其他數據子集進行比較的選項。
針對各種目標變量的線性回歸模型，支持自動化統計估計和圖形化表示。
通過提供對于高級抽象功能的執行，可構建多圖網格(multi-plotgrids)的復雜可視化。
通過各種內置主題，可實現樣式設置，并創建 Matplotlib 圖。

③Plotly

作為知名的圖形 Python 庫之一，Ploty 通過交互式圖形，以方便用戶了解目標變量和預測變量之間的依賴性。

它可以被用于分析與可視化統計，針對財務、商業和科學數據領域，生成清晰明了的圖形、子圖、熱圖、以及 3D 圖表等。

下面是 Ploty 的具體功能列表：

具有 30 多種圖表類型，包括：3D 圖表、科學和統計圖、SVG 地圖等，可實現清晰的可視化。
通過 Python API，您可以創建由圖表、圖形、文本和 Web 圖像組成的公共/私有的儀表板。
可創建基于 JSON 格式序列化的可視化圖像，用戶可以在 R、MATLAB、Julia 等不同平臺上輕松地訪問到它們。
通過名為 Plotly Grid 的內置 API，用戶可以直接將數據導入 Ploty 環境。

④Bokeh

Bokeh 是 Python 中交互性最強的庫之一，可用于為 Web 瀏覽器構建描述性的圖形表示形式。

它可以輕松處理龐大的數據集，并構建通用圖，進而有助于執行廣泛的 EDA。

通過定義完善的特征，Bokeh 能夠構建交互式的圖表、儀表板和數據應用程序。

下面是 Bokeh 的具體功能列表：

可以通過簡單的命令，幫助用戶快速地創建復雜的統計圖。
支持 HTML、Notebook、以及服務器形式的輸出。它還支持多種語言的綁定，包括 R、Python、lua、以及 Julia 等。
通過與 Flask 和 Django 的集成，您可以在應用程序上表達特定的可視化效果。
通過提供對于可視化文件的支持，用戶可以將其轉換為諸如 Matplotlib、Seaborn、以及 ggplot 等其他庫。

機器學習

創建可以準確預測的結果、并解決特定問題的機器學習模型，是任何數據科學項目中最重要的部分。

然而，實施機器學習與深度學習往往會涉及到數千行的代碼。而當您需要通過神經網絡解決復雜問題時，其對應的模型則會變得更加麻煩。

不過值得慶幸的是，通過 Python 自帶的多種軟件包，我們可以無需編寫任何算法，輕松地實現各種機器學習的技術應用。

在此，我們將重點介紹那些可以通過內置函數，來實現各種機器學習算法極具推薦價值的機器學習軟件包。

它們分別是：

Scikit-learn
XGBoost
ELI5

①Scikit-learn

作為數據建模和模型評估的 Python 庫之一，Scikit-learn 自帶了各種監督式和無監督式機器學習算法。

同時，它可以被用于集合式學習(Ensemble Learning)和促進式機器學習(Boosting Machine Learning)的明確定義。

下面是 Scikit 的具體功能列表：

通過提供標準的數據集(如：Iris 和 Boston House Price)，以協助用戶開展機器學習。

可用于執行監督式和無監督式機器學習的內置方法，包括解析、聚類、分類、回歸、以及對各種文件進行異常檢測。

帶有用于特征提取和特征選擇的內置功能，可協助識別數據中的重要屬性。

通過執行交叉驗證，它提供了評估模型性能的不同方法，可優化模型的性能、并調整各項參數。

②XGBoost

XGBoost 即為“極端梯度增強(Extreme Gradient Boosting)”，它屬于 Boosting 機器學習類 Python 軟件包。通過梯度增強，XGBoost 能夠提高機器學習模型的性能和準確性。

下面是 XGBoost 的具體功能列表：

由于是用 C++ 編寫的，因此 XGBoost 被認為是提高機器學習模型性能最快、且有效的軟件庫之一。

由于 XGBoost 的核心算法是可并行化的，因此它可以有效地利用多核計算機的性能。同時，XGBoost 也可以處理大量數據集、并能夠跨多個數據集合開展網絡工作。

提供可用于執行交叉驗證，參數調整，正則化，以及處理缺失值的內部參數，還能夠提供與 Scikit-learn 相兼容的 API。

由于 XGBoost 經常被用于頂級的數據科學和機器學習競賽中，因此被普遍認為優于其他算法。

③ELI5

作為另一種 Python 庫，ELI5 主要致力于改善機器學習模型的性能。由于相對較新，因此它通常會與 XGBoost、LightGBM、以及 CatBoost 等一起被使用，進而提高機器學習模型的準確性。

下面是 ELI5 的具體功能列表：

提供與 Scikit-learn 軟件包的集成，以表征特征的重要性，并解釋決策樹和基于樹的集成性預測。
能夠分析并解釋由 XGBClassifier、XGBRegressor、LGBMClassifier、LGBMRegressor、CatBoostClassifier、CatBoostRegressor 和 Catboost 所做出的預測。
提供了對實現多種算法的支持，并能夠檢查黑盒模型。其 TextExplainer 模塊可以解釋由文本分類器所做出的預測。
能夠協助分析那些由線性回歸器、和分類器給出的 Scikit 學習通用線性模型(GLM，General Linear Models)的權重和預測。

深度學習

機器學習和人工智能的進化離不開深度學習。隨著深度學習的引入，我們可以構建出復雜的模型，并處理龐大的數據集。

有了 Python 提供的各種深度學習軟件包，我們可以輕松地構建出各種高效的神經網絡。

在此，我們將重點介紹那些可以通過內置函數，來實現復雜神經網絡極具推薦價值的深度學習軟件包。

它們分別是：

TensorFlow
Pytorch
Keras

①TensorFlow

作為深度學習的 Python 庫之一，TensorFlow 是一款可用于橫跨各項任務進行數據流編程的開源庫。

TensorFlow 通過一個符號數學庫，來構建出強大而精確的神經網絡。它提供了直觀的多平臺編程界面，可在不同的領域中實現高度擴展性。

下面是 TensorFlow 的具體功能列表：

面對大型項目和數據集合，它可以構建和訓練多個神經網絡。
除支持神經網絡，它還提供了各種執行統計分析的功能與方法。例如：它自帶有可用于創建概率模型和貝葉斯網絡(包括：Bernoulli、Chi2、Uniform、Gamma 等)的內置功能。
TensorFlow 提供了分層的組件，這些組件可以對權重和偏差執行分層的操作，并且可以通過實施正則化技術(例如：batch normalization、Dropout 等)來提高模型的性能。
它自帶有一個被稱為 TensorBoard 的可視化程序，該可視化程序能夠創建交互式和可視化的圖形，以獲悉數據特征的依賴性。

②Pytorch