前言:从事Python开发,所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多,可从事大数据、数据分析师、人工智能工程师等方向,未来发展的空间大。也因为这个原因,很多同学开始了python 机器学习。python 机器学习库有很多,接下来给大家介绍3个比较受大家欢迎的。 1. NumPy 当开始处理Python中的科学任
从事Python开发,所从事的工作机会和工作岗位及工作内容可选择的余地很多,可从事大数据、数据分析师、人工智能工程师等方向,未来发展的空间大。也因为这个原因,很多同学开始了python 机器学习。python 机器学习库有很多,接下来给大家介绍3个比较受大家欢迎的。

1. NumPy
当开始处理Python中的科学任务,Python的SciPy Stack肯定可以提供帮助,它是专门为Python中科学计算而设计的软件集合(不要混淆SciPy库,它是SciPy Stack的一部分,和SciPy Stack的社区)这样我们开始来看一下吧。然而,SciPy Stack相当庞大,其中有十几个库,我们把焦点放在核心包。
关于建立科学计算栈,很基本的包是Numpy(全称为Numerical Python)。它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化,可以改善性能,从而加快执行速度。
2. SciPy
SciPy是一个工程和科学软件库。千锋Python机器学习讲师再次提醒,你需要理解SciPy Stack和SciPy库之间的区别。
SciPy包含线性代数,优化,集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上,从而它的数组大量的使用了NumPy的。它通过其特定子模块提供有效的数值例程,并作为数字积分、优化和其他例程。SciPy的所有子模块中的功能都有详细的说明 ——又是一个SciPy非常有帮助的点。
3. Pandas
Pandas是一个Python包,旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作,简单直观。Pandas是数据整理的完美工具。它设计用于迅速简单的数据操作,聚合和可视化。
现在是机器学习大受欢迎的时代,掌握好Python学习技术,大家就更可能在人工智能行业大展拳脚。所以现在不学更待何时?
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