用於機器學習和資料科學的最佳 Python 工具

Python程式語言擁有許多大型程式庫和框架，方便編寫程式碼和開發電腦科學。Python是一門以簡單、易學、易讀的程式碼、邏輯簡潔的語法而聞名的語言，而機器學習則涉及極其複雜的演算法和多階段的工作流程，所以在這裡，Python簡潔易懂的邏輯發揮了重要作用。在節省開發人員的時間方面發揮著重要作用。

另一方面，當涉及到數據科學時，Python也有針對該領域工作的特殊軟體包，例如SciPy、NumPy或Pandas，它們有助於數據分析，並且可以輕鬆地與Web應用程式整合。

此外，Python 是真正的開源語言，您可以自由使用和分發 Python，甚至用於商業目的。這為 Python 提供了豐富的高品質資源和文檔，以及活躍的開發人員社區，隨時準備在開發過程的各個階段提供建議和支援。

因此，LuckyTemplates 邀請您討論一些適用於機器學習和資料科學應用程式的有用 Python 工具。

用於資料科學的 Python 工具

1. 努巴

Numba是一個開源的 NumPy 感知最佳化編譯器，它使用 Anaconda 贊助的 LLVM 編譯器將 Python 語法編譯為機器碼。Numba 在資料科學中的應用有助於加快 NumPy Array 的程式碼編譯速度。Python 程式碼提供了許多註釋，可以進行最佳化以實現與 C、C++ 和 Fortran 類似的效能，而無需更改語言或解釋器。

2. 賽通

Cython是 Python 的 C 變體。可以說它是Python的父集，能夠創建標準的Python模組，顯著提高執行速度和效能。它基本上被設計為 Python 的 C 擴展，用於將 Python 程式碼編譯為 C/C++ 程式碼，並透過內嵌註解在 Jupyter 筆記本中使用。

3. DASK

Dask是一個靈活的 Python 平行計算庫。使用Numpy 或Pandas 時，有時會遇到處理RAM 中資料的問題，這裡Dask 很容易處理，因為它將介面擴展到更大的記憶體或分散式環境，可以在本機上運行，也可以擴展到在叢集上運行。

4.SIPY

SciPy是一個 Python 演算法和數學工具的開源庫，基於 NumPy 數組物件構建，這些物件構成了 NumPy 堆疊，其中包括 Pandas、SymPy 和 Matplotlib 等工具。SciPy提供了許多計算模組，從線性代數、積分、微分、插值到影像處理、傅立葉變換…

用於機器學習的 Python 工具

1.SCIKIT-學習

Scikit-learn（簡稱 sklearn）是一個用於機器學習的開源函式庫，也用於資料科學。這是 Python 社群中非常強大且流行的工具，基於 NumPy 和 SciPy 設計。Scikit-learn 包含最現代的機器學習演算法，附帶文檔，並且始終更新。該工具提供簡單的隨機搜尋和 API 使用。但使用 Scikit-Learn 的主要優勢是在資料集中執行各種評估時的速度。

2. 喀拉拉邦

Keras是一個用 python 寫的神經網路開源函式庫。Keras 是一個高級 API，旨在使深度學習模型盡可能快速、輕鬆地用於研究，並擁有 MIT 開源軟體授權。該工具可與TensorFlow、CNTK、Theano等著名深度學習庫一起使用。

Keras 具有許多優點，例如：

• 易於使用，快速建構模組。
• 可以在CPU和GPU上運行
• 支援構建 CNN、RNN 並可以將兩者結合起來。
• 易於擴充並可使用 Python。

3.西諾

Theano是一個開源 Python 函式庫，支援可在 CPU 或 GPU 上運行的算術運算，用於建立和開發深度學習模型。Theano 提供了非常方便的構造和模型調整方法，用於在 Numpy 庫函數之上進行計算，除了 CPU 之外，它還可以在 GPU 架構上運行以提高效率。Theano 還動態生成 C 程式碼，具有廣泛的單元測試和自我驗證，並優化了速度和穩定性。這是自 2007 年以來第一個使用深度學習技術建構和開發人工神經網路學習模型的函式庫，被認為是研發界深度學習技術的技術標準。

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