【揭秘Python机器学习】轻松上手必备库函数指南

引言

跟着人工智能跟大年夜数据技巧的迅猛开展，Python曾经成为呆板进修范畴的首选编程言语。Python的丰富库函数为呆板进修供给了富强的支撑。本文将为你揭秘Python呆板进修，并供给一些必备的库函数指南，帮助你轻松上手。

Python呆板进修常用库

1. NumPy

NumPy是Python的科学打算基本库，用于处理大年夜型多维数组跟矩阵运算。NumPy供给了丰富的数学函数库，是呆板进修的基本。

import numpy as np

# 创建一个数组
array = np.array([1, 2, 3, 4])

# 数组操纵
sum_array = np.sum(array)
mean_array = np.mean(array)

2. Pandas

Pandas是一个基于NumPy的第三方库，供给高效的数据构造跟数据分析东西。Pandas可能处理各种格局的数据，如CSV、JSON、Excel等。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据操纵
data['new_column'] = data['old_column'] * 2

3. Matplotlib

Matplotlib是Python的数据可视化库，可能绘制各种图表，如线图、柱状图、散点图等。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制线图
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

4. Scikit-learn

Scikit-learn是Python最常用的呆板进修库，供给了各种呆板进修算法跟东西。

from sklearn import datasets, svm

# 加载数据集
data = datasets.load_iris()

# 创建模型
model = svm.SVC()

# 练习模型
model.fit(data.data, data.target)

# 猜测
prediction = model.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])

5. TensorFlow

TensorFlow是Google开辟的深度进修框架，实用于构建跟练习复杂的深度进修模型。

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经收集
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 练习模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

6. PyTorch

PyTorch是Facebook开辟的开源深度进修框架，以其静态打算图而著称。

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个简单的神经收集
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool(F.relu(x))
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool(F.relu(x))
        x = x.view(-1, 16 * 6 * 6)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 练习模型
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

总结

Python呆板进修库函数众多，本文为你介绍了其中一些常用的库函数。经由过程进修跟现实这些库函数，你可能轻松上手Python呆板进修。祝你进修高兴！