博学云网站建设,wordpress模板 简约,网站收录查询爱站,电商推广是什么意思Python是人工智能#xff08;AI#xff09;和机器学习#xff08;ML#xff09;领域中使用最广泛的编程语言之一#xff0c;拥有丰富的库支持各种AI和ML任务。本文介绍一些经典的Python AI库。 1. NumPy 简介#xff1a;NumPy#xff08;Numerical Python#xff09;…Python是人工智能AI和机器学习ML领域中使用最广泛的编程语言之一拥有丰富的库支持各种AI和ML任务。本文介绍一些经典的Python AI库。 1. NumPy 简介NumPyNumerical Python是Python编程语言的一个扩展库支持大量的维度数组与矩阵运算此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy是科学计算中一个重要的库被广泛应用于进行数值计算的各个科学领域是许多高级数学运算和机器学习库的基础框架。NumPy提供了一个高性能的多维数组对象ndarray及对这些数组执行的快速操作。这些数组的数据结构可以帮助Python处理大量数据因此NumPy在大数据分析和深度学习中扮演着核心角色。NumPy的核心是在ndarray对象上执行的操作。这些操作既包括数学运算也包括逻辑、形状操作、排序、选择、I/O操作、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计操作、随机模拟等等。NumPy不仅速度快而且使用方便是Python数值计算中不可或缺的一部分。 示例代码创建一个NumPy数组并计算其元素的平方。 import numpy as nparr np.array([1, 2, 3, 4]) print(Original array:, arr) print(Squared array:, arr**2) 2. Pandas 简介Pandas是基于NumPy的一种工具该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你可以用它进行各种数据的导入、清洗、转换、统计分析等操作。它包含高级数据结构Series和DataFrame让数据操作更简单更快捷。DataFrame是一种二维表格型数据结构非常适合用于将数据表格化。而Series是一种一维的数据结构用于存储单一列数据。Pandas强大的数据处理能力使其成为使用Python进行数据分析的首选库。无论是金融、经济、统计、社会科学还是工程领域Pandas都是数据分析和处理的重要工具。 示例代码从字典创建一个DataFrame并获取其描述性统计信息。 import pandas as pddata {Name: [John, Anna, Peter, Linda],Age: [28, 34, 29, 32],City: [New York, Paris, Berlin, London]}df pd.DataFrame(data) print(df) print(df.describe()) 3. Matplotlib 简介Matplotlib是Python的一个绘图库。它包含了众多用于构建二维图表和图形的函数。Matplotlib是数据可视化领域使用最广泛的Python库之一它能够生成线图、条形图、散点图、面积图、直方图、饼图、热力图、误差线图等多种图形。Matplotlib设计的初衷就是为了让简单的事情更加简单复杂的事情可能。它的绘图风格和MATLAB相似因此对于曾经使用过MATLAB的用户来说非常容易上手。通过Matplotlib用户可以非常轻松地将数据可视化并以各种格式导出用于报告或者网页展示。Matplotlib非常灵活几乎可以用来绘制任何二维数据可视化的图形。随着数据科学和人工智能领域的快速发展Matplotlib在数据分析和机器学习结果可视化方面发挥着越来越重要的作用。 示例代码绘制简单的折线图。 import matplotlib.pyplot as pltx [1, 2, 3, 4] y [10, 20, 25, 30]plt.plot(x, y) plt.xlabel(X Axis) plt.ylabel(Y Axis) plt.title(Simple Plot) plt.show() 4. Scikit-learn 简介Scikit-learn是Python的一个开源机器学习库它基于NumPy, SciPy和Matplotlib这些Python的数学、科学计算和绘图库。Scikit-learn包含了许多知名的机器学习算法的实现提供了清晰、可用的API它被广泛应用于学术和商业领域。Scikit-learn包含的机器学习算法包括分类、回归、聚类及降维等。除此之外它还包括用于模型选择和评估、数据转换和数据加载的工具。使用Scikit-learn用户可以实现数据挖掘和数据分析是进行机器学习入门的首选库。由于它简单易学的特性许多机器学习课程和教程都会选择Scikit-learn作为教学工具。Scikit-learn的文档详尽社区活跃是Python机器学习领域的重要力量。 示例代码使用scikit-learn库训练一个简单的线性回归模型。 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np# 生成一些随机数据 X np.random.rand(100, 1) y 2 3 * X np.random.randn(100, 1)# 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2)# 训练模型 model LinearRegression() model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集 predictions model.predict(X_test) print(Predictions:, predictions) 5. TensorFlow 简介TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架其名字来源于神经网络中进行运算的张量Tensor。TensorFlow让开发者可以轻松地构建和部署机器学习模型它在谷歌内部广泛应用于研究和生产。TensorFlow提供了一个全面、灵活的生态系统其中包含了用于构建和训练机器学习模型的工具、库和社区资源。它支持多种编程语言包括Python、C和Java。TensorFlow的核心是使用数据流图进行数值计算数据流图提供了一种直观的方式来描述算法的结构使得模型的设计、训练和部署更加直观和简单。TensorFlow不仅适用于深度学习领域还可以解决传统的机器学习问题。它的灵活性和扩展性使得从研究原型到生产级应用的过程变得更加简单。 示例代码使用TensorFlow创建一个简单的神经网络。 import tensorflow as tf# 定义模型 model tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(input_shape(28, 28)),tf.keras.layers.Dense(128, activationrelu),tf.keras.layers.Dropout(0.2),tf.keras.layers.Dense(10) ])# 编译模型 model.compile(optimizeradam,losstf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logitsTrue),metrics[accuracy])# 模型概述 model.summary() 这些库是Python在人工智能、机器学习和数据科学领域中的基石覆盖了从数据处理和分析到模型训练和部署的全过程。了解和掌握这些库对于任何希望在这些领域工作的开发着来说都是非常重要的。 如果你对Python感兴趣想要学习python这里给大家分享一份Python全套学习资料都是我自己学习时整理的希望可以帮到你一起加油 有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取 ​ 1️⃣零基础入门 ① 学习路线 对于从来没有接触过Python的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。 ② 路线对应学习视频 还有很多适合0基础入门的学习视频有了这些视频轻轻松松上手Python~ ③练习题 每节视频课后都有对应的练习题哦可以检验学习成果哈哈 Python兼职渠道推荐 学的同时助你创收每天花1-2小时兼职轻松稿定生活费. 2️⃣国内外Python书籍、文档 ① 文档和书籍资料 3️⃣Python工具包项目源码合集 ①Python工具包 学习Python常用的开发软件都在这里了每个都有详细的安装教程保证你可以安装成功哦 ②Python实战案例 光学理论是没用的要学会跟着一起敲代码动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。100实战案例源码等你来拿 ③Python小游戏源码 如果觉得上面的实战案例有点枯燥可以试试自己用Python编写小游戏让你的学习过程中增添一点趣味 4️⃣Python面试题 我们学会了Python之后有了技能就可以出去找工作啦下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂并且有阿里大佬给出了权威的解答刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。 上述所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要的可以扫描下方二维码免费领取 ​