python機器學習擴展包,python 擴展包

本文目錄一覽：

• 1、最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些
• 2、Python語言下的機器學習庫
• 3、如何在Win7中安裝Python的.whl擴展包
• 4、軟體：Python安裝擴展包mayavi
• 5、python數據挖掘工具包有什麼優缺點?

最受歡迎的 15 大 Python 庫有哪些

1、Pandas：是一個Python包，旨在通過「標記」和「關係」數據進行工作，簡單直觀。它設計用於快速簡單的數據操作、聚合和可視化，是數據整理的完美工具。

2、Numpy：是專門為Python中科學計算而設計的軟體集合，它為Python中的n維數組和矩陣的操作提供了大量有用的功能。該庫提供了NumPy數組類型的數學運算向量化，可以改善性能，從而加快執行速度。

3、SciPy：是一個工程和科學軟體庫，包含線性代數，優化，集成和統計的模塊。SciPy庫的主要功能是建立在NumPy上，通過其特定子模塊提供有效的數值常式，並作為數字積分、優化和其他常式。

4、Matplotlib：為輕鬆生成簡單而強大的可視化而量身定製，它使Python成為像MatLab或Mathematica這樣的科學工具的競爭對手。

5、Seaborn：主要關注統計模型的可視化(包括熱圖)，Seaborn高度依賴於Matplotlib。

6、Bokeh：獨立於Matplotlib，主要焦點是交互性，它通過現代瀏覽器以數據驅動文檔的風格呈現。

7、Plotly：是一個基於Web用於構建可視化的工具箱，提供API給一些編程語言(Python在內)。

8、Scikits：是Scikits

Stack額外的軟體包，專為像圖像處理和機器學習輔助等特定功能而設計。它建立在SciPy之上，中集成了有質量的代碼和良好的文檔、簡單易用並且十分高效，是使用Python進行機器學習的實際行業標準。

9、Theano：是一個Python軟體包，它定義了與NumPy類似的多維數組，以及數學運算和表達式。此庫是被編譯的，可實現在所有架構上的高效運行。

10、TensorFlow：是數據流圖計算的開源庫，旨在滿足谷歌對訓練神經網路的高需求，並且是基於神經網路的機器學習系統DistBelief的繼任者，可以在大型數據集上快速訓練神經網路。

11、Keras：是一個用Python編寫的開源的庫，用於在高層的介面上構建神經網路。它簡單易懂，具有高級可擴展性。

12、NLTK：主要用於符號學和統計學自然語言處理(NLP) 的常見任務，旨在促進NLP及相關領域(語言學，認知科學人工智慧等)的教學和研究。

13、Gensim：是一個用於Python的開源庫，為有向量空間模型和主題模型的工作提供了使用工具。這個庫是為了高效處理大量文本而設計，不僅可以進行內存處理，還可以通過廣泛使用NumPy數據結構和SciPy操作來獲得更高的效率。

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Python語言下的機器學習庫

Python語言下的機器學習庫

Python是最好的編程語言之一，在科學計算中用途廣泛：計算機視覺、人工智慧、數學、天文等。它同樣適用於機器學習也是意料之中的事。當然，它也有些缺點；其中一個是工具和庫過於分散。如果你是擁有unix思維（unix-minded）的人，你會覺得每個工具只做一件事並且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同庫和工具的優缺點，這樣在構建系統時才能做出合理的決策。工具本身不能改善系統或產品，但是使用正確的工具，我們可以工作得更高效，生產率更高。因此了解正確的工具，對你的工作領域是非常重要的。

這篇文章的目的就是列舉並描述Python可用的最有用的機器學習工具和庫。這個列表中，我們不要求這些庫是用Python寫的，只要有Python介面就夠了。我們在最後也有一小節關於深度學習（Deep Learning）的內容，因為它最近也吸引了相當多的關注。

我們的目的不是列出Python中所有機器學習庫（搜索「機器學習」時Python包索引(PyPI)返回了139個結果），而是列出我們所知的有用並且維護良好的那些。另外，儘管有些模塊可以用於多種機器學習任務，我們只列出主要焦點在機器學習的庫。比如，雖然Scipy包含一些聚類演算法，但是它的主焦點不是機器學習而是全面的科學計算工具集。因此我們排除了Scipy（儘管我們也使用它！）。

另一個需要提到的是，我們同樣會根據與其他科學計算庫的集成效果來評估這些庫，因為機器學習（有監督的或者無監督的）也是數據處理系統的一部分。如果你使用的庫與數據處理系統其他的庫不相配，你就要花大量時間創建不同庫之間的中間層。在工具集中有個很棒的庫很重要，但這個庫能與其他庫良好集成也同樣重要。

如果你擅長其他語言，但也想使用Python包，我們也簡單地描述如何與Python進行集成來使用這篇文章列出的庫。

Scikit-LearnScikit Learn是我們在CB Insights選用的機器學習工具。我們用它進行分類、特徵選擇、特徵提取和聚集。我們最愛的一點是它擁有易用的一致性API，並提供了很多開箱可用的求值、診斷和交叉驗證方法（是不是聽起來很熟悉？Python也提供了「電池已備(譯註：指開箱可用)」的方法）。錦上添花的是它底層使用Scipy數據結構，與Python中其餘使用Scipy、Numpy、Pandas和Matplotlib進行科學計算的部分適應地很好。因此，如果你想可視化分類器的性能（比如，使用精確率與反饋率(precision-recall)圖表，或者接收者操作特徵(Receiver Operating Characteristics，ROC)曲線），Matplotlib可以幫助進行快速可視化。考慮到花在清理和構造數據的時間，使用這個庫會非常方便，因為它可以緊密集成到其他科學計算包上。

另外，它還包含有限的自然語言處理特徵提取能力，以及詞袋（bag of words）、tfidf（Term Frequency Inverse Document Frequency演算法）、預處理（停用詞/stop-words，自定義預處理，分析器）。此外，如果你想快速對小數據集（toy dataset）進行不同基準測試的話，它自帶的數據集模塊提供了常見和有用的數據集。你還可以根據這些數據集創建自己的小數據集，這樣在將模型應用到真實世界中之前，你可以按照自己的目的來檢驗模型是否符合期望。對參數最優化和參數調整，它也提供了網格搜索和隨機搜索。如果沒有強大的社區支持，或者維護得不好，這些特性都不可能實現。我們期盼它的第一個穩定發布版。

StatsmodelsStatsmodels是另一個聚焦在統計模型上的強大的庫，主要用於預測性和探索性分析。如果你想擬合線性模型、進行統計分析，或者預測性建模，那麼Statsmodels非常適合。它提供的統計測試相當全面，覆蓋了大部分情況的驗證任務。如果你是R或者S的用戶，它也提供了某些統計模型的R語法。它的模型同時也接受Numpy數組和Pandas數據幀，讓中間數據結構成為過去！

PyMCPyMC是做貝葉斯曲線的工具。它包含貝葉斯模型、統計分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。如果想進行貝葉斯分析，你應該看看。

ShogunShogun是個聚焦在支持向量機（Support Vector Machines, SVM）上的機器學習工具箱，用C++編寫。它正處於積極開發和維護中，提供了Python介面，也是文檔化最好的介面。但是，相對於Scikit-learn，我們發現它的API比較難用。而且，也沒提供很多開箱可用的診斷和求值演算法。但是，速度是個很大的優勢。

GensimGensim被定義為「人們的主題建模工具（topic modeling for humans）」。它的主頁上描述，其焦點是狄利克雷劃分（Latent Dirichlet Allocation， LDA）及變體。不同於其他包，它支持自然語言處理，能將NLP和其他機器學習演算法更容易組合在一起。如果你的領域在NLP，並想進行聚集和基本的分類，你可以看看。目前，它們引入了Google的基於遞歸神經網路（Recurrent Neural Network）的文本表示法word2vec。這個庫只使用Python編寫。

OrangeOrange是這篇文章列舉的所有庫中唯一帶有圖形用戶界面（Graphical User Interface，GUI）的。對分類、聚集和特徵選擇方法而言，它是相當全面的，還有些交叉驗證的方法。在某些方面比Scikit-learn還要好（分類方法、一些預處理能力），但與其他科學計算系統（Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas）的適配上比不上Scikit-learn。但是，包含GUI是個很重要的優勢。你可以可視化交叉驗證的結果、模型和特徵選擇方法（某些功能需要安裝Graphviz）。對大多數演算法，Orange都有自己的數據結構，所以你需要將數據包裝成Orange兼容的數據結構，這使得其學習曲線更陡。

PyMVPAPyMVPA是另一個統計學習庫，API上與Scikit-learn很像。包含交叉驗證和診斷工具，但是沒有Scikit-learn全面。

深度學習儘管深度學習是機器學習的一個子節，我們在這裡創建單獨一節的原因是，它最新吸引了Google和Facebook人才招聘部門的很多注意。

TheanoTheano是最成熟的深度學習庫。它提供了不錯的數據結構（張量，tensor）來表示神經網路的層，對線性代數來說很高效，與Numpy的數組類似。需要注意的是，它的API可能不是很直觀，用戶的學習曲線會很高。有很多基於Theano的庫都在利用其數據結構。它同時支持開箱可用的GPU編程。

PyLearn2還有另外一個基於Theano的庫，PyLearn2，它給Theano引入了模塊化和可配置性，你可以通過不同的配置文件來創建神經網路，這樣嘗試不同的參數會更容易。可以說，如果分離神經網路的參數和屬性到配置文件，它的模塊化能力更強大。

DecafDecaf是最近由UC Berkeley發布的深度學習庫，在Imagenet分類挑戰中測試發現，其神經網路實現是很先進的（state of art）。

Nolearn如果你想在深度學習中也能使用優秀的Scikit-learn庫API，封裝了Decaf的Nolearn會讓你能夠更輕鬆地使用它。它是對Decaf的包裝，與Scikit-learn兼容（大部分），使得Decaf更不可思議。

OverFeatOverFeat是最近貓vs.狗（kaggle挑戰）的勝利者，它使用C++編寫，也包含一個Python包裝器（還有Matlab和Lua）。通過Torch庫使用GPU，所以速度很快。也贏得了ImageNet分類的檢測和本地化挑戰。如果你的領域是計算機視覺，你可能需要看看。

HebelHebel是另一個帶有GPU支持的神經網路庫，開箱可用。你可以通過YAML文件（與Pylearn2類似）決定神經網路的屬性，提供了將神級網路和代碼友好分離的方式，可以快速地運行模型。由於開發不久，就深度和廣度上說，文檔很匱乏。就神經網路模型來說，也是有局限的，因為只支持一種神經網路模型（正向反饋，feed-forward）。但是，它是用純Python編寫，將會是很友好的庫，因為包含很多實用函數，比如調度器和監視器，其他庫中我們並沒有發現這些功能。

NeurolabNeuroLab是另一個API友好（與Matlabapi類似）的神經網路庫。與其他庫不同，它包含遞歸神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）實現的不同變體。如果你想使用RNN，這個庫是同類API中最好的選擇之一。

與其他語言集成你不了解Python但是很擅長其他語言？不要絕望！Python（還有其他）的一個強項就是它是一個完美的膠水語言，你可以使用自己常用的編程語言，通過Python來訪問這些庫。以下適合各種編程語言的包可以用於將其他語言與Python組合到一起：R – RPythonMatlab – matpythonJava – JythonLua – Lunatic PythonJulia – PyCall.jl

不活躍的庫這些庫超過一年沒有發布任何更新，我們列出是因為你有可能會有用，但是這些庫不太可能會進行BUG修復，特別是未來進行增強。MDPMlPyFFnetPyBrain如果我們遺漏了你最愛的Python機器學習包，通過評論讓我們知道。我們很樂意將其添加到文章中。

如何在Win7中安裝Python的.whl擴展包

工具/原料

python

方法/步驟

1、首先，從百度搜索python官網下載適合自己電腦python版本。

2、接下來，選擇下一步，基本上不用多說。下面介紹一下配置環境變數。

a. 滑鼠右擊桌面「計算機」(WindowsXp是「我的電腦」)-「屬性」b. WindowsXP時，在新彈出的屬性窗口，選擇「高級」-「環境變數」。　Windows7時，在新彈出的屬性窗口，選擇左側的「高級系統設置」，在新彈出的屬性窗口，選擇「高級」-「環境變數

3、把python安裝目錄的路徑追加到PATH里，然後確定。（注意：箭頭指的兩個分號一定要加上並且分號一定要在英文輸入模式下輸入）。

4、最後在CMD中輸入python，看看有沒有安裝成功，如果出現一下畫面說明安裝成功。

軟體：Python安裝擴展包mayavi

安裝mayavi有兩種方法：

一種是安裝集成了多個python包的軟體，如 Enthought Canopy, Pythonxy, orAnaconda.但是貌似幾個集成環境中都沒有看到mayavi的影子。

第二種就是從源代碼開始安裝：安裝mayavi之前先要安裝這幾個依賴包

You must have the following libraries installed before installing the Mayavi project:

Numpy version 1.1.1 or later

VTK version 5.0 or later

wxPython version 2.8 or later

configobj

那麼先開始安裝vtk吧。兩種方法：

一：

首先安裝vtk：

安裝VTK，從網站ources/software.html 下載最新版本，此文安裝的是：vtkpython-6.1.0-Windows-64bit.exe

3）配置VTK環境變數：

A：把VTK中的bin文件加入系統變數中：如：PATH：C:\Program Files\VTK 6.1.0\bin

B：設置python路徑，在系統變數中創建PYTHONPATH ：如：PYTHONPATH ：C:\Program Files\VTK 6.1.0\bin;C:\Program Files\VTK 6.1.0\bin\Lib\site-packages

4）測試，打開python IDEL界面，輸入：import vtk

import vtk

沒報錯，就說明安裝成功了。

python數據挖掘工具包有什麼優缺點?

【導讀】python數據挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一個基於NumPy, SciPy,

Matplotlib的開源機器學習工具包，主要涵蓋分類，回歸和聚類演算法，例如SVM，

邏輯回歸，樸素貝葉斯，隨機森林，k-means等演算法，代碼和文檔都非常不錯，在許多Python項目中都有應用。

優點：

1、文檔齊全：官方文檔齊全，更新及時。

2、介面易用：針對所有演算法提供了一致的介面調用規則，不管是KNN、K-Means還是PCA.

3、演算法全面：涵蓋主流機器學習任務的演算法，包括回歸演算法、分類演算法、聚類分析、數據降維處理等。

缺點：

缺點是scikit-learn不支持分散式計算，不適合用來處理超大型數據。

Pandas是一個強大的時間序列數據處理工具包，Pandas是基於Numpy構建的，比Numpy的使用更簡單。最初開發的目的是為了分析財經數據，現在已經廣泛應用在Python數據分析領域中。Pandas，最基礎的數據結構是Series，用它來表達一行數據，可以理解為一維的數組。另一個關鍵的數據結構為DataFrame，它表示的是二維數組

Pandas是基於NumPy和Matplotlib開發的，主要用於數據分析和數據可視化，它的數據結構DataFrame和R語言里的data.frame很像，特別是對於時間序列數據有自己的一套分析機制。有一本書《Python

for Data Analysis》，作者是Pandas的主力開發，依次介紹了iPython, NumPy,

Pandas里的相關功能，數據可視化，數據清洗和加工，時間數據處理等，案例包括金融股票數據挖掘等，相當不錯。

Mlpy是基於NumPy/SciPy的Python機器學習模塊，它是Cython的擴展應用。

關於python數據挖掘工具包的優缺點，就給大家介紹到這裡了，scikit-learn提供了一致的調用介面。它基於Numpy和scipy等Python數值計算庫，提供了高效的演算法實現，所以想要學習python，以上的內容得學會。