K60至尊版剛預(yù)熱 一加Ace2 Pro正面硬剛
Redmi這邊剛?cè)缁鹑巛钡男麄髁薑60 Ultra的各種技術(shù)和硬件配置，作為競(jìng)品的一加也坐不住了。一加中國(guó)區(qū)總裁李杰發(fā)布了兩條微博，表示在自家的一加Ace2上早就已經(jīng)采用了和PixelWo
在快速發(fā)展的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Python已經(jīng)成為通用語(yǔ)言，得益于其簡(jiǎn)潔性、易讀性和多功能的庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)。
然而，在像NumPy、Pandas和Scikit-Learn這樣廣受歡迎的庫(kù)之外，還存在著一批鮮為人知但能夠顯著提升數(shù)據(jù)科學(xué)能力的Python寶藏庫(kù)。
本文旨在揭示這些隱藏的寶藏庫(kù)，重點(diǎn)介紹實(shí)際應(yīng)用和行業(yè)最佳實(shí)踐。這些庫(kù)在簡(jiǎn)化工作流程和增強(qiáng)分析能力方面起到了重要作用。
因此，讓我們來(lái)探索一下這些被低估但非常強(qiáng)大的Python庫(kù)，你可能還沒(méi)有使用過(guò)，但絕對(duì)應(yīng)該使用。
盡管Pandas在數(shù)據(jù)處理方面很棒，但它在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)會(huì)遇到困難。這就是Dask的用武之地。Dask實(shí)現(xiàn)了并行計(jì)算，使得處理大數(shù)據(jù)變得更加容易。
它擴(kuò)展了NumPy和Pandas等熟悉的接口，可以處理大于內(nèi)存的數(shù)據(jù)集而不會(huì)影響性能。
示例：
import dask.dataframe as dd# 讀取一個(gè)大型數(shù)據(jù)集df = dd.read_csv('large_dataset.csv')# 并行執(zhí)行分組操作result = df.groupby('category').sum().compute()這段代碼演示了如何高效讀取和處理大型CSV文件。
Streamlit是創(chuàng)建數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的一項(xiàng)革命性工具。它可以讓你在幾分鐘內(nèi)將數(shù)據(jù)腳本轉(zhuǎn)化為可共享的Web應(yīng)用程序。
示例：
import streamlit as st# 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的Web應(yīng)用程序st.title('My Data Science App')st.write('Here is our first attempt at a data app!')只需幾行代碼，你就可以創(chuàng)建交互式Web應(yīng)用程序。
Joblib非常適用于保存和加載存儲(chǔ)大型數(shù)據(jù)的Python對(duì)象，特別適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
示例：
from sklearn.externals import joblib# 假設(shè)你有一個(gè)名為'model'的訓(xùn)練有素的模型joblib.dump(model, 'model.pkl') # 將模型保存到文件中model = joblib.load('model.pkl') # 從文件中加載模型上述代碼有助于將模型持久化，以供日后使用。
PyCaret可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的自動(dòng)化。它是對(duì)復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)的一種抽象，簡(jiǎn)化了模型選擇和部署過(guò)程。
示例：
from pycaret.classification import *# 設(shè)置環(huán)境clf1 = setup(data, target='target_variable')# 比較不同的模型compare_models()在這里，compare_models()會(huì)比較各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型并評(píng)估其性能，幫助你根據(jù)數(shù)據(jù)集選擇最佳模型。
Vaex專為處理大型數(shù)據(jù)集上的惰性計(jì)算而設(shè)計(jì)，可以高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)操作和可視化，無(wú)需考慮內(nèi)存限制。
示例：
import vaex# 打開(kāi)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集df = vaex.open('big_data.hdf5')# 高效計(jì)算分組操作agg_result = df.groupby(df.category, agg=vaex.agg.mean(df.value))在這里，vaex.open('big_data.hdf5')打開(kāi)一個(gè)以HDF5格式存儲(chǔ)的大型數(shù)據(jù)集。它針對(duì)性能進(jìn)行了優(yōu)化，可以處理大于計(jì)算機(jī)內(nèi)存的數(shù)據(jù)集。
Geopandas在地理空間數(shù)據(jù)操作方面擴(kuò)展了Pandas。它對(duì)地理數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō)是不可或缺的工具。
示例：
import geopandas as gpd# 加載內(nèi)置數(shù)據(jù)集world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))# 繪制世界地圖world.plot()使用Geopandas繪制地圖只需要幾行代碼。
Scrapy是一個(gè)用于從網(wǎng)站上提取數(shù)據(jù)的強(qiáng)大工具，在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)任務(wù)中表現(xiàn)出色。
示例：
import scrapy# 定義一個(gè)Spider類class BlogSpider(scrapy.Spider): name = 'blogspider' start_urls = ['https://blog.scrapinghub.com'] def parse(self, response): for title in response.css('.post-header>h2'): yield {'title': title.css('a ::text').get()}這段代碼概述了一個(gè)基本的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)腳本。
NLTK是一個(gè)全面的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，提供對(duì)50多個(gè)語(yǔ)料庫(kù)和詞匯資源的便捷訪問(wèn)。
示例：
import nltknltk.download('punkt')from nltk.tokenize import word_tokenize# 示例文本text = "Hello World."# 對(duì)文本進(jìn)行標(biāo)記化tokens = word_tokenize(text)print(tokens)在這里，nltk.download('punkt')下載所需的NLTK模型和語(yǔ)料庫(kù)。這里使用'punkt'用于標(biāo)記化。
使用NLTK，文本標(biāo)記化變得簡(jiǎn)單易行。
Plotly在創(chuàng)建交互式圖表方面表現(xiàn)出色，尤其適用于儀表板和數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。
示例：
import plotly.express as px# 創(chuàng)建柱狀圖fig = px.bar(x=["A", "B", "C"], y=[1, 3, 2])fig.show()創(chuàng)建一個(gè)交互式柱狀圖只需要幾行代碼。
Surprise是一個(gè)用于構(gòu)建和分析推薦系統(tǒng)的Python scikit。
示例：
from surprise import SVD, Dataset# 加載Movielens-100k數(shù)據(jù)集data = Dataset.load_builtin('ml-100k')# 使用著名的SVD算法algo = SVD()# 建立訓(xùn)練集trainset = data.build_full_trainset()# 在訓(xùn)練集上訓(xùn)練算法algo.fit(trainset)這段代碼演示了如何構(gòu)建一個(gè)基本的推薦系統(tǒng)。
這些Python庫(kù)提供了豐富的功能，可以提升你的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目，從處理大型數(shù)據(jù)集和構(gòu)建Web應(yīng)用程序，到創(chuàng)建交互式可視化和推薦系統(tǒng)。
因此，開(kāi)始探索這些庫(kù)吧，并利用它們的強(qiáng)大功能。
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-60977-0.html數(shù)據(jù)科學(xué)不可或缺的十個(gè)Python庫(kù)，讓你事半功倍
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