使⽤Python进⾏机器学习常⽤的第三⽅库
使⽤Python编程就不得不提到它强⼤的第三⽅库
1. NumPy&SciPy
NumPy时Python最为基础的编程库。NumPy除了提供⼀些⾼级的数学运算机制以外，还具备⾮常⾼效的向量和矩阵运算功能。这些功能对于机器学习的计算任务时尤为重要的。因为不论是数据的特征表现，还是参数的批量计算，都离不开更加⽅便快捷的矩阵和向量计算。⽽NumPy更为突出的是它内部独到的设计，使得处理这些矩阵和向量计算⽐起⼀般程序员⾃⾏编写，甚⾄是Python⾃带程序库的运⾏效率都要⾼很多。
需要依赖SciPy则是在NumPy的基础上构建的更为强⼤，饮⽤领域也更为⼴泛的科学计算包。正是出于这个原因，SciPy需要依赖NumPy的⽀持进⾏安装和运⾏
2. Matplotlib
众所周知，MATLAB作为⼀款功能强⼤，集数据分析和展现于⼀体的商业软件，受到⽆数⾃然科学⼯作者的青睐。然⽽多数情况下，只有⾼等学校、科研机构和⼤型公司才能负担得起昂贵的正版许可证。就普通个⼈对数据展现⽅⾯的需求⽽⾔，我们更加希望有类似MATLAB的绘图功能，但是允许免费使⽤的P
ython程序库。Matplotlib，最为⼀款Python编程环境下免费使⽤的绘图⼯具包，因为其⼯作⽅式和绘图命令⼏乎和MATLAB类似，所以就成了Python⾥绘图编程库的⾸选。
能运行python的软件3. Scikit-learn
Scikit-learn是机器学习的核⼼程序库，依托于上⾯的⼏种⼯具包，封装了⼤量经典以及最新的机器学习模型。作为⼀款⽤于机器学习和实践的Python第三⽅开源程序库，Scikit-learn⽆疑是成功的。⽆论是其出⾊的借⼝设计，还是⾼效的学习能⼒，都使它成为了核⼼⼯具包。
4. Pandas
Pandas是⼀款针对于数据处理和分析的Python⼯具包，其中实现了⼤量便于数据读写、清洗、填充以及分析的功能，这样就帮助研发⼈员节省了⼤量⽤于数据预处理⼯作的代码，同时也使得程序员有更多的精⼒专注于具体的机器学习任务。
好了，如果我们要开始⼀段真正的机器学习旅途，那么做好充⾜的准备⼯作是必不可少的，以上的这些第三⽅Python⼯具包是我们进⾏机器学习必要的⼯具。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。