机器学习算法实用的库

Ⅰ python中数据可视化经典库有哪些

Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。

matplotlib

是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。

pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。

优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。

优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。

上面是我的回答，希望对您有所帮助！

Ⅱ 有哪些好用的Python库

Python作为一门胶水语言，第三方库众多，下面我简单介绍几个好用的Python库：

tensorflow

这是谷歌非常着名的一个开源机器学习框架，在业界非常受欢迎，可以灵活、快速的构建大规模机器学习应用（如神经网络等），性能和可移植性都非常不错，支持GPU并行计算，如果你对机器学习比较感兴趣，也想深入了解一下的话，可以学习一下这个框架，非常不错：

pandas

如果你对数据分析比较感兴趣，那么pandas就是一个非常不错的选择，专门为数据分析而建，内置的函数和方法可以快速处理Excel，CSV等文件，而且提供了实时分析功能，代码量更少，使用起来也更方便，对于数据处理来说，是一个非常不错的分析工具：

matplotlib

这是Python的一个数据可视化库，可以快速制作我们常见的图表，如柱状图、饼状图、散点图等，当然，也不仅仅限于这些，还有很多，如果你想画出更多美丽的图表，可以考虑学习一下这个库，非常值得学习，当然，seaborn，pyecharts等这些可视化库也非常不错：

tushare

如果你对金融财经比较感兴趣，想快速获取股票等行情数据，也不想编写复杂的处理代码，那么tushare就是一个非常不错的选择，自动整合了国内大部分金融财经数据，完成了数据从采集、清洗和存储的全过程，只需简单的几行代码就可以实时快速获取到你所想要的数据，免费且开源：

PyQt

这是Python的一个GUI开发库，如果你想快速创建一个桌面GUI程序，想直接拖拽控件布局界面的话，那么PyQt就是一个非常不错的选择，基于Qt的QtDesigner设计工具，你可以直接拖拽Qt大量的控件快速构建出你自己的桌面应用，简单而又快捷：

Kivy

如果你想利用Python开发一个安卓应用，那么kivy就是一个非常不错的选择，这是Python的一个开源、跨平台的GUI库，只需要编写一套代码，即可运行在大部分桌面及移动平台上，包括winsows，linux，ios，android等，非常不错：

scrapy

这是Python的一个爬虫框架，在也就非常受欢迎，如果你想快速的定制自己的爬虫程序，又不想重复的造轮子的话，可以学习一下这个库，只需要添加少量的代码，就可启动属于自己的一个爬虫应用，非常方便：

django

这是一个流行的PythonWeb框架，如果你想快速构建一个自己的web应用，那么这个框架就非常值得学习，成熟稳重，基于MVC模式，使用起来非常方便，当然，也有轻量级的web框架，如flask，tornado等，也都非常不错：

pygame

如果你想快速开发一个小型游戏，又不想低级语言的束缚，可以考虑学习一下这个库，非常简单，只需要少量的代码便可构建一个游戏应用，当然，它也是一个非常不错的GUI库，对于桌面开发来说，也是一个不错的选择：

you-get

这是Python的一个视频、音频下载库，如果你想免费快速下载优派卜酷、B站、腾讯等网站的视频，安装这个库后，只尘竖穗需要简单的一行命令就可直接下载，非常方便，纤哗而且还可以在线观看，查看视频文件格式及清晰度等，当然，图片也可直接下载：

就介绍这10个不错的Python库吧，对于日常学习开发来说，非常不错，当然，还有许多其他好用的Python库，这个可以到网上搜索一下，非常多，也欢迎大家留言补充。

Ⅲ 值得收藏的Python第三方库

网络站点爬取

爬取网络站点的库Scrapy – 一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架。cola – 一个分布式爬虫框架。Demiurge – 基于PyQuery 的爬虫微型框架。feedparser – 通用 feed 解析器。Grab – 站点爬取框架。MechanicalSoup – 用于自动和网络站点交互的 Python 库。portia – Scrapy 可视化爬取。pyspider – 一个强大的爬虫系统。RoboBrowser – 一个简单的，Python 风格的库，用来浏览网站，而不需要一个独立安装的浏览器。

交互式解析器

交互式 Python 解析器。

IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。

bpython- 界面丰富的 Python 解析器。

ptpython – 高搜毕腊级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。

图像处理

用来操作图像的库.

pillow – Pillow 是一个更加易用版的 PIL。

hmap – 图像直方图映射。

imgSeek – 一个使用视觉相似性搜索一组图片集合的项目。

nude.py – 裸体检测。

pyBarcode – 不借助 PIL 库在 Python 程序中生成条形码。

pygram – 类似 Instagram 的图像滤镜。

python-qrcode – 一个纯 Python 实现的二维码生成器。

Quads – 基于四叉树的计算机艺术。

scikit-image – 一个用于（科学）图像处理的 Python 库。

thumbor – 一数蚂个小型图像服务，具有剪裁，尺寸重设和翻转功能。

wand – MagickWand的Python 绑定。MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。

HTTP

使用HTTP的库。

requests – 人性化的HTTP请求库。

grequests – requests 库 + gevent ，用于异步 HTTP 请求.

httplib2 – 全面的 HTTP 客户端库。

treq – 类似 requests 的Python API 构建于 Twisted HTTP 客户端之上。

urllib3 – 一个具有线程安全连接池，支持文件 post，清晰友好的 HTTP 库。

数据库

Python实现的数据库。

pickleDB – 一个简单，轻量级键值储存数据库。

PipelineDB – 流式 SQL 数据库。

TinyDB – 一个微型的，面向文档型数据库。

ZODB – 一个 Python 原生对象数据库。一个键值和对象图数据库。

Web 框架

全栈 web 框架。

Django – Python 界最流行的 web 框架。

awesome-django系列

Flask – 一个 Python 微型框架。

https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask系列

Pyramid – 一个小巧，快速，接地气的开源Python web 框架。

awesome-pyramid系列

Bottle – 一个快速小巧，轻量级的 WSGI 微型 web 框架。

CherryPy – 一个极简的 Python web 框架，服从 HTTP/1.1 协议且具有WSGI 线程池。

TurboGears – 一个可以扩展为全栈解决方案的微型框架。

web.py – 一个 Python 的 web 框架，既简单，又强大。

web2py – 一个全栈 web 框架和平台，专注于简单易用。

Tornado – 一个web 框架和异步网络库。

HTML处理世滑

处理 HTML和XML的库。

BeautifulSoup – 以 Python 风格的方式来对 HTML 或 XML 进行迭代，搜索和修改。

bleach – 一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库。

cssutils – 一个 Python 的 CSS 库。

html5lib – 一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库。

lxml – 一个非常快速，简单易用，功能齐全的库，用来处理 HTML 和 XML。

MarkupSafe – 为Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串。

pyquery – 一个解析 HTML 的库，类似 jQuery。

untangle – 将XML文档转换为Python对象，使其可以方便的访问。

xhtml2pdf – HTML/CSS 转 PDF 工具。

xmltodict – 像处理 JSON 一样处理 XML。

游戏开发

超赞的游戏开发库。

Cocos2d – cocos2d 是一个用来开发 2D 游戏， 示例和其他图形/交互应用的框架。基于 pyglet。

Panda3D – 由迪士尼开发的 3D 游戏引擎，并由卡内基梅陇娱乐技术中心负责维护。使用C++编写, 针对 Python 进行了完全的封装。

Pygame – Pygame 是一组 Python 模块，用来编写游戏。

PyOgre – Ogre 3D 渲染引擎的 Python 绑定，可以用来开发游戏和仿真程序等任何 3D 应用。

PyOpenGL – OpenGL 的 Python 绑定及其相关 APIs。

PySDL2 – SDL2 库的封装，基于 ctypes。

RenPy – 一个视觉小说（visual novel）引擎。

Ⅳ python机器学习方向的第三方库是什么

Python开发工程师必知的十大机器学习库：

一、Scikit-Learn

在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

二、Statsmodels

Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

三、PyMC

PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

四、Gensim

Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

五、Orange

Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。

六、PyMVPA

PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

八、PyLearn

PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

九、Hebel

Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!

十、Neurolab

Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

Ⅳ 什么是机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。