創(chuàng)新互聯(lián)www.cdcxhl.cn八線動(dòng)態(tài)BGP香港云服務(wù)器提供商，新人活動(dòng)買多久送多久，劃算不套路！

創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)為企業(yè)提供奉新網(wǎng)站建設(shè)、奉新做網(wǎng)站、奉新網(wǎng)站設(shè)計(jì)、奉新網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)與制作、奉新企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十余年奉新做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)，不只是建網(wǎng)站，更提供有價(jià)值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

本篇文章給大家分享的是有關(guān)什么是python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。

Python是門很神奇的語(yǔ)言，歷經(jīng)時(shí)間和實(shí)踐檢驗(yàn)，受到開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家一致好評(píng)，目前已經(jīng)是全世界發(fā)展最好的編程語(yǔ)言之一。簡(jiǎn)單易用，完整而龐大的第三方庫(kù)生態(tài)圈，使得Python成為編程小白和高級(jí)工程師的選。

在本文中，我們會(huì)分享不同于市面上的python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)（如numpy、padnas、scikit-learn、matplotlib等），盡管這些庫(kù)很棒，但是其他還有一些不為人知，但同樣優(yōu)秀的庫(kù)需要我們?nèi)ヌ剿魅W(xué)習(xí)。

1、wget

從網(wǎng)絡(luò)上獲取數(shù)據(jù)被認(rèn)為是數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備基本技能，而Wget是一套非交互的基于命令行的文件下載庫(kù)。ta支持HTTP、HTTPS和FTP協(xié)議，也支持使用IP代理。因?yàn)閠a是非交互的，即使用戶未登錄，ta也可以在后臺(tái)運(yùn)行。所以下次如果你想從網(wǎng)絡(luò)上下載一個(gè)頁(yè)面，Wget可以幫到你哦。

安裝

pip isntall wget

實(shí)例

import wget

url = 'http://www.futurecrew.com/skaven/song_files/mp3/razorback.mp3'

filename = wget.download(url)

Run and output

100% [................................................] 3841532 / 3841532
filename
'razorback.mp3'

2. Pendulum

對(duì)于大多數(shù)python用戶來(lái)說(shuō)處理時(shí)期（時(shí)間）數(shù)據(jù)是一件令人抓狂的事情，好在Pendulum專為你而來(lái)。它是python內(nèi)置時(shí)間類的良好備選方案，更多內(nèi)容可查看官方文檔 https://pendulum.eustace.io/docs/

安裝

pip install pendulum

實(shí)例

import pendulum

dt_toronto = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Toronto')
dt_vancouver = pendulum.datetime(2012, 1, 1, tz='America/Vancouver')
print(dt_vancouver.diff(dt_toronto).in_hours())

Run and output

3

3.imbalanced-learn

常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法都默認(rèn)輸入的數(shù)據(jù)是均衡數(shù)據(jù)，即假設(shè)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)有A和B兩個(gè)類別，A和B數(shù)據(jù)量大體相當(dāng)。如果A和B數(shù)據(jù)量差別巨大，那么訓(xùn)練的效果會(huì)不理想。在實(shí)際收集和整理的數(shù)據(jù)，其實(shí)絕大多數(shù)是非均衡數(shù)據(jù)，這對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法真的是個(gè)很大的問(wèn)題。好在有imbalanced-learn庫(kù)可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題。該庫(kù)兼容scikit-learn，并且是作為scikit-learn-contrib項(xiàng)目的一部分。當(dāng)你再遇到非均衡數(shù)據(jù)，記得試試它哦！

安裝

pip install -U imbalanced-learn
#或者
conda install -c conda-forge imbalanced-learn

4. FlashText

在NLP任務(wù)重經(jīng)常會(huì)遇到替換指代同一個(gè)意思的多個(gè)詞語(yǔ)，或者從句子中抽取關(guān)鍵詞。通常我們一般的做法是使用正則表達(dá)式來(lái)完成這些臟活累活，但如果要操作的詞語(yǔ)數(shù)量達(dá)到幾千上萬(wàn)，使用正則這種方法就會(huì)變得很麻煩。FlashText庫(kù)是基于FlashText算法，該庫(kù)的最強(qiáng)大之處在于程序運(yùn)行時(shí)間不受操作詞語(yǔ)數(shù)量影響，即運(yùn)行時(shí)間與操作的詞匯數(shù)量無(wú)關(guān)。 因此特別適合應(yīng)用到 python文本分析 中去。

安裝

pip install flashtext

實(shí)例

抽取關(guān)鍵詞

我們都知道 Big Apple 指代紐約。所以抽取紐約這個(gè)城市詞時(shí)候，我們要考慮到相同意思的不同詞語(yǔ)。

from flashtext import KeywordProcessor

#設(shè)置關(guān)鍵詞處理器
keyword_processor = KeywordProcessor()

#設(shè)置關(guān)鍵詞及其近義詞
keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York') #遇到Big Apple就會(huì)識(shí)別為New York
keyword_processor.add_keyword('Bay Area')

keywords_found = keyword_processor.extract_keywords("I love Big Apple and Bay Area.")

keywords_found

Run and output

['New York', 'Bay Area']

5. Fuzzywuzzy

這個(gè)庫(kù)的名字就有點(diǎn)怪，但ta擁有強(qiáng)大的字符串匹配功能。可以輕松實(shí)現(xiàn)字符串比較比率（comparison ratios），分詞比率（token ratios)等操作。它還可以方便地匹配保存在不同數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄。

安裝

pip install fuzzywuzzy

實(shí)例

from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process

# Simple Ratio
print(fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!"))
# Partial Ratio
print(fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!"))

Run and output!

97
100

以上就是什么是python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

新聞名稱：什么是python數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)-創(chuàng)新互聯(lián)
鏈接地址：http://jinyejixie.com/article32/deocsc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供軟件開(kāi)發(fā)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站建設(shè)、面包屑導(dǎo)航、網(wǎng)站收錄、品牌網(wǎng)站制作

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)