Ⅰ python 機器學習 用什麼庫
（1）scikit-learn
Python下做機器學習，首推scikit-learn。該項目文檔齊全、講解清晰，功能齊備，使用方便，而且社區活躍。
（2）Orange
機器學習是其的功能之一，主要還是側重數據挖掘，可以用可視化語言或Python進行操作，擁有機器學習組件，還具有生物信息學以及文本挖掘的插件。
（3）shogun
shogun，非日本的老外弄的一個機器學習庫，還專門配了一個我們能看懂的日文名「將軍」（是日本幕府時代的將軍）。文檔齊全，開發活躍，更新快，運算速度也很快。主攻大尺度的核函數，尤其是大尺度核函數下的SVM。具有很多SVM的高級用法，比如多核配用等。支持Python、R、C++、Matlab等語言。
（4）其它
A.pyml(a python mole for machine learning，支持svm/knn/k-means==)
B.milk(python的機器學習工具包，主要是針對監督學習，包括svm/knn/決策樹)
Ⅱ python機器學習庫怎麼使用
1. Scikit-learn（重點推薦）
www .github .com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。而且也設計出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras（深度學習）
https://github.com/fchollet/keras
Keras是基於Theano的一個深度學習框架，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，是一個高度模塊化的神經網路庫，支持GPU和CPU。
3、Lasagne（深度學習）
不只是一個美味的義大利菜，也是一個和Keras有著相似功能的深度學習庫，但其在設計上與它們有些不同。
4.Pylearn2
www .github .com/lisa-lab/pylearn2
Pylearn是一個讓機器學習研究簡單化的基於Theano的庫程序。它把深度學習和人工智慧研究許多常用的模型以及訓練演算法封裝成一個單一的實驗包，如隨機梯度下降。
5.NuPIC
www .github .com/numenta/nupic
NuPIC是一個以HTM學習演算法為工具的機器智能平台。HTM是皮層的精確計算方法。HTM的核心是基於時間的持續學習演算法和儲存和撤銷的時空模式。NuPIC適合於各種各樣的問題,尤其是檢測異常和預測的流數據來源。
6. Nilearn
www .github .com/nilearn/nilearn
Nilearn 是一個能夠快速統計學習神經影像數據的Python模塊。它利用Python語言中的scikit-learn 工具箱和一些進行預測建模，分類，解碼，連通性分析的應用程序來進行多元的統計。
7.PyBrain
www .github .com/pybrain/pybrain
Pybrain是基於Python語言強化學習，人工智慧，神經網路庫的簡稱。 它的目標是提供靈活、容易使用並且強大的機器學習演算法和進行各種各樣的預定義的環境中測試來比較你的演算法。
8.Pattern
www .github .com/clips/pattern
Pattern 是Python語言下的一個網路挖掘模塊。它為數據挖掘，自然語言處理，網路分析和機器學習提供工具。它支持向量空間模型、聚類、支持向量機和感知機並且用KNN分類法進行分類。
9.Fuel
www .github .com/mila-udem/fuel
Fuel為你的機器學習模型提供數據。他有一個共享如MNIST, CIFAR-10 (圖片數據集), Google's One Billion Words (文字)這類數據集的介面。你使用他來通過很多種的方式來替代自己的數據。
10.Bob
www .github .com/idiap/bob
Bob是一個免費的信號處理和機器學習的工具。它的工具箱是用Python和C++語言共同編寫的，它的設計目的是變得更加高效並且減少開發時間，它是由處理圖像工具,音頻和視頻處理、機器學習和模式識別的大量軟體包構成的。
11.Skdata
www .github .com/jaberg/skdata
Skdata是機器學習和統計的數據集的庫程序。這個模塊對於玩具問題，流行的計算機視覺和自然語言的數據集提供標準的Python語言的使用。
12.MILK
www .github .com/luispedro/milk
MILK是Python語言下的機器學習工具包。它主要是在很多可得到的分類比如SVMS,K-NN,隨機森林，決策樹中使用監督分類法。 它還執行特徵選擇。 這些分類器在許多方面相結合,可以形成不同的例如無監督學習、密切關系金傳播和由MILK支持的K-means聚類等分類系統。
13.IEPY
www .github .com/machinalis/iepy
IEPY是一個專注於關系抽取的開源性信息抽取工具。它主要針對的是需要對大型數據集進行信息提取的用戶和想要嘗試新的演算法的科學家。
14.Quepy
www .github .com/machinalis/quepy
Quepy是通過改變自然語言問題從而在資料庫查詢語言中進行查詢的一個Python框架。他可以簡單的被定義為在自然語言和資料庫查詢中不同類型的問題。所以，你不用編碼就可以建立你自己的一個用自然語言進入你的資料庫的系統。
現在Quepy提供對於Sparql和MQL查詢語言的支持。並且計劃將它延伸到其他的資料庫查詢語言。
15.Hebel
www .github .com/hannes-brt/hebel
Hebel是在Python語言中對於神經網路的深度學習的一個庫程序，它使用的是通過PyCUDA來進行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神經網路模型的類型的工具而且能提供一些不同的活動函數的激活功能，例如動力，涅斯捷羅夫動力，信號丟失和停止法。
16.mlxtend
www .github .com/rasbt/mlxtend
它是一個由有用的工具和日常數據科學任務的擴展組成的一個庫程序。
17.nolearn
www .github .com/dnouri/nolearn
這個程序包容納了大量能對你完成機器學習任務有幫助的實用程序模塊。其中大量的模塊和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
18.Ramp
www .github .com/kvh/ramp
Ramp是一個在Python語言下制定機器學習中加快原型設計的解決方案的庫程序。他是一個輕型的pandas-based機器學習中可插入的框架，它現存的Python語言下的機器學習和統計工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一個簡單的聲明性語法探索功能從而能夠快速有效地實施演算法和轉換。
19.Feature Forge
www .github .com/machinalis/featureforge
這一系列工具通過與scikit-learn兼容的API，來創建和測試機器學習功能。
這個庫程序提供了一組工具，它會讓你在許多機器學習程序使用中很受用。當你使用scikit-learn這個工具時，你會感覺到受到了很大的幫助。（雖然這只能在你有不同的演算法時起作用。）20.REP
www .github .com/yandex/rep
REP是以一種和諧、可再生的方式為指揮數據移動驅動所提供的一種環境。
它有一個統一的分類器包裝來提供各種各樣的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。並且它可以在一個群體以平行的方式訓練分類器。同時它也提供了一個互動式的情節。
21.Python 學習機器樣品
www .github .com/awslabs/machine-learning-samples用亞馬遜的機器學習建造的簡單軟體收集。
22.Python-ELM
www .github .com/dclambert/Python-ELM
這是一個在Python語言下基於scikit-learn的極端學習機器的實現。
23.gensim
主題模型python實現
Scalable statistical semantics
Analyze plain-text documents for semantic structureRetrieve semantically similar documents
Ⅲ 如何使用python 開發一個api
使用 Python 和 Flask 設計 RESTful API
近些年來 REST (REpresentational State Transfer) 已經變成了 web services 和 web APIs 的標配。
在本文中我將向你展示如何簡單地使用 Python 和 Flask 框架來創建一個 RESTful 的 web service。
什麼是 REST？
六條設計規范定義了一個 REST 系統的特點:
客戶端-伺服器: 客戶端和伺服器之間隔離，伺服器提供服務，客戶端進行消費。
無狀態: 從客戶端到伺服器的每個請求都必須包含理解請求所必需的信息。換句話說， 伺服器不會存儲客戶端上一次請求的信息用來給下一次使用。
可緩存: 伺服器必須明示客戶端請求能否緩存。
分層系統: 客戶端和伺服器之間的通信應該以一種標準的方式，就是中間層代替伺服器做出響應的時候，客戶端不需要做任何變動。
統一的介面: 伺服器和客戶端的通信方法必須是統一的。
按需編碼: 伺服器可以提供可執行代碼或腳本，為客戶端在它們的環境中執行。這個約束是唯一一個是可選的。
什麼是一個 RESTful 的 web service？
REST 架構的最初目的是適應萬維網的 HTTP 協議。
RESTful web services 概念的核心就是「資源」。 資源可以用URI來表示。客戶端使用 HTTP 協議定義的方法來發送請求到這些 URIs，當然可能會導致這些被訪問的」資源「狀態的改變。
HTTP 標準的方法有如下:
REST 設計不需要特定的數據格式。在請求中數據可以以JSON形式, 或者有時候作為 url 中查詢參數項。
設計一個簡單的 web service
堅持 REST 的准則設計一個 web service 或者 API 的任務就變成一個標識資源被展示出來以及它們是怎樣受不同的請求方法影響的練習。
比如說，我們要編寫一個待辦事項應用程序而且我們想要為它設計一個 web service。要做的第一件事情就是決定用什麼樣的根 URL 來訪問該服務。例如，我們可以通過這個來訪問:
http://[hostname]/todo/api/v1.0/
在這里我已經決定在 URL 中包含應用的名稱以及 API 的版本號。在 URL 中包含應用名稱有助於提供一個命名空間以便區分同一系統上的其它服務。在 URL 中包含版本號能夠幫助以後的更新，如果新版本中存在新的和潛在不兼容的功能，可以不影響依賴於較舊的功能的應用程序。
下一步驟就是選擇將由該服務暴露(展示)的資源。這是一個十分簡單地應用，我們只有任務，因此在我們待辦事項中唯一的資源就是任務。
我們的任務資源將要使用 HTTP 方法如下:
我們定義的任務有如下一些屬性:
id: 任務的唯一標識符。數字類型。
title: 簡短的任務描述。字元串類型。
description: 具體的任務描述。文本類型。
done: 任務完成的狀態。布爾值。
目前為止關於我們的 web service 的設計基本完成。剩下的事情就是實現它！
Flask 框架的簡介
如果你讀過Flask Mega-Tutorial 系列，就會知道 Flask 是一個簡單卻十分強大的 Python web 框架。
在我們深入研究 web services 的細節之前，讓我們回顧一下一個普通的 Flask Web 應用程序的結構。
我會首先假設你知道 Python 在你的平台上工作的基本知識。 我將講解的例子是工作在一個類 Unix 操作系統。簡而言之，這意味著它們能工作在 Linux，Mac OS X 和 Windows(如果你使用Cygwin)。 如果你使用 Windows 上原生的 Python 版本的話，命令會有所不同。
讓我們開始在一個虛擬環境上安裝 Flask。如果你的系統上沒有 virtualenv，你可以從https://pypi.python.org/pypi/virtualenv上下載:
既然已經安裝了 Flask，現在開始創建一個簡單地網頁應用，我們把它放在一個叫 app.py 的文件中:
為了運行這個程序我們必須執行 app.py:
現在你可以啟動你的網頁瀏覽器，輸入http://localhost:5000看看這個小應用程序的效果。
簡單吧？現在我們將這個應用程序轉換成我們的 RESTful service！
使用 Python 和 Flask 實現 RESTful services
使用 Flask 構建 web services 是十分簡單地，比我在Mega-Tutorial中構建的完整的服務端的應用程序要簡單地多。
在 Flask 中有許多擴展來幫助我們構建 RESTful services，但是在我看來這個任務十分簡單，沒有必要使用 Flask 擴展。
我們 web service 的客戶端需要添加、刪除以及修改任務的服務，因此顯然我們需要一種方式來存儲任務。最直接的方式就是建立一個小型的資料庫，但是資料庫並不是本文的主體。學習在 Flask 中使用合適的資料庫，我強烈建議閱讀Mega-Tutorial。
這里我們直接把任務列表存儲在內存中，因此這些任務列表只會在 web 伺服器運行中工作，在結束的時候就失效。 這種方式只是適用我們自己開發的 web 伺服器，不適用於生產環境的 web 伺服器， 這種情況一個合適的資料庫的搭建是必須的。
我們現在來實現 web service 的第一個入口:
正如你所見，沒有多大的變化。我們創建一個任務的內存資料庫，這里無非就是一個字典和數組。數組中的每一個元素都具有上述定義的任務的屬性。
取代了首頁，我們現在擁有一個 get_tasks 的函數，訪問的 URI 為 /todo/api/v1.0/tasks，並且只允許 GET 的 HTTP 方法。
這個函數的響應不是文本，我們使用 JSON 數據格式來響應，Flask 的 jsonify 函數從我們的數據結構中生成。
使用網頁瀏覽器來測試我們的 web service 不是一個最好的注意，因為網頁瀏覽器上不能輕易地模擬所有的 HTTP 請求的方法。相反，我們會使用 curl。如果你還沒有安裝 curl 的話，請立即安裝它。
通過執行 app.py，啟動 web service。接著打開一個新的控制台窗口，運行以下命令:
我們已經成功地調用我們的 RESTful service 的一個函數！
現在我們開始編寫 GET 方法請求我們的任務資源的第二個版本。這是一個用來返回單獨一個任務的函數:
第二個函數有些意思。這里我們得到了 URL 中任務的 id，接著 Flask 把它轉換成 函數中的 task_id 的參數。
我們用這個參數來搜索我們的任務數組。如果我們的資料庫中不存在搜索的 id，我們將會返回一個類似 404 的錯誤，根據 HTTP 規范的意思是 「資源未找到」。
如果我們找到相應的任務，那麼我們只需將它用 jsonify 打包成 JSON 格式並將其發送作為響應，就像我們以前那樣處理整個任務集合。
調用 curl 請求的結果如下:
當我們請求 id #2 的資源時候，我們獲取到了，但是當我們請求 #3 的時候返回了 404 錯誤。有關錯誤奇怪的是返回的是 HTML 信息而不是 JSON，這是因為 Flask 按照默認方式生成 404 響應。由於這是一個 Web service 客戶端希望我們總是以 JSON 格式回應，所以我們需要改善我們的 404 錯誤處理程序:
我們會得到一個友好的錯誤提示:
接下來就是 POST 方法，我們用來在我們的任務資料庫中插入一個新的任務:
添加一個新的任務也是相當容易地。只有當請求以 JSON 格式形式，request.json 才會有請求的數據。如果沒有數據，或者存在數據但是缺少 title 項，我們將會返回 400，這是表示請求無效。
接著我們會創建一個新的任務字典，使用最後一個任務的 id + 1 作為該任務的 id。我們允許 description 欄位缺失，並且假設 done 欄位設置成 False。
我們把新的任務添加到我們的任務數組中，並且把新添加的任務和狀態 201 響應給客戶端。
使用如下的 curl 命令來測試這個新的函數:
注意：如果你在 Windows 上並且運行 Cygwin 版本的 curl，上面的命令不會有任何問題。然而，如果你使用原生的 curl，命令會有些不同:
當然在完成這個請求後，我們可以得到任務的更新列表:
剩下的兩個函數如下所示:
Ⅳ 如何在python代碼中跳轉到函數頭
這里利用《python編程入門》書中的例子作為事例說明：
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def get_omelet_ingredients(omelet_name):
ingredients = {"eggs":2,"milk":1}
if omelet_name=="cheese":
ingredients["cheddar"]=2
elif omelet_name=="western":
ingredients["jack_cheese"]=2
ingredients["ham"]=1
ingredients["pepper"]=1
ingredients["onion"]=1
elif omelet_name=="greek":
ingredients["feta_cheese"]=2
ingredients["spinach"]=2
else:
print("That's not on the menu, sorry!")
return None
return ingredients
def make_food(ingredients_needed, food_name):
for ingredient in ingredients_needed.keys():
print("Adding %d of %s to make a %s" %(ingredients_needed[ingredient], ingredient, food_name))
print("Make %s" %food_name)
return food_name
def make_omelet(omelet_type):
if type(omelet_type)==type({}):
print("omelet_type is a dictionary with ingredients")
return make_food(omelet_type, "omelet")
elif type(omelet_type)==type(""):
omelet_ingredients = get_omelet_ingredients(omelet_type)
return make_food(omelet_ingredients, omelet_type)
else:
print("I don't think I can make this kind of omelet: %s" % omelet_type)
"""利用make_omelet函數調用get_omelet_ingredients和make_food函數的值"""
omelet_type=make_omelet("cheese")
Ⅳ 大數據處理為什麼要用python
大數據的數據從哪裡來?除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。
數據處理
萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程?
如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。
Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言提供了非常好的支持。
Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的Pylearn2，是深度學習領域的重要成員。Theano利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有Pandas，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。
對了，還有iPython，這個工具如此有用，以至於差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行ipython notebook在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果;如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。
為什麼是Python
正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。
對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行import this，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。
對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。
對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證;和Java相比，Python語法簡潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——如何解決問題。
Ⅵ 如何用python開發移動App後台需要掌握哪些技術
1、如果使用python語言，需要學習哪些知識？
python作為一門簡單明了的語言，非常容易上手，語言層面不會太復雜，稍微有點難度的頂多就是裝飾器、元類和少量函數式編程內容。要說學習的話，我覺得更多是一些編程方面通用的東西，比如：數據結構和演算法、設計模式、操作系統、計算機網路之類的
2、選擇什麼樣的python框架開發，這個框架的優勢？
tornado，因為非阻塞io的原因，性能非常高，特別適合寫後端API（App的後端應該都是rest風格的api），而且成熟穩定
3、如何部署伺服器？本地伺服器調試，以及公網伺服器部署？
這個一兩句說不清楚，涉及到運維、測試、開發諸多方面， 部署和測試推薦幾個包：fabric、nose、unittest(python自帶)，版本管理推薦git，持續集成推薦使用docker+jenkins
4、如果使用python框架開發移動後台服務，在開發源碼內使用哪種框架？mvc還是其它的，比如我返回json數據，每次json對象最外層有一些相同的東西，該如何處理？
MVC什麼的，一般的框架都差不多的，tornado也是支持的，返回json有相同的東西，寫個修飾器就完了
5、python的後台服務最大能支持多大的pv量會嚴重影響用戶體驗性能？
youtube、reddit、豆瓣、知乎這樣的大流量網站都是python寫的，我覺得你的App的規模不太可能遇到性能問題，即使有也應該不是python的問題，而是任何語言都會有問題。畢竟web後端不是計算密集型，而是io密集型的，python和其他語言的區別不會太大吧，大量的pv是可以靠堆伺服器堆出來的，如果是計算量比較大的任務，你可以考慮用c或c++寫
6、如何兼顧 網頁前端以及移動端 開發的後台？
用python寫的API，網頁和移動端都是可以調用啊，讓前端學學React，就可以輕松解決前後端分離這個問題（PS: facebook 就是後端php + 前端React，淘寶也有在用nodejs做前後端分離）
7、有沒用相關的案例，即用python開發的移動後台？有沒有該問題的開源項目？
這個應該比較少，App後端開源的不常見，而且大部分是rest風格的api，很多時候會涉及到自身的業務和敏感信息應該不會開源的吧（又不是bbs或者博客程序）
Ⅶ 常用Python機器學習庫有哪些
Python作為一門理想的集成語言，將各種技術綁定在一起，除了為用戶提供更方便的功能之外，還是一個理想的粘合平台，在開發人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接，以便用C、C++實現更高效的演算法。
使用Python編程可以快速遷移代碼並進行改動，無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規范上。開發者在Python中封裝了很多優秀的依賴庫，可以直接拿來使用，常見的機器學習庫如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基於Numpy和Scipy，是專門為機器學習建造的一個Python模塊，提供了大量用於數據挖掘和分析的工具，包括數據預處理、交叉驗證、演算法與可視化演算法等一系列介面。
Scikit-Learn基本功能可分為六個部分：分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能，包括支持向量機、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝，支持Python進行腳本開發。它包含一系列的數據可視化、檢索、預處理和建模技術，具有一個良好的用戶界面，同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數據可視化進行數據分析，包含統計分布圖、柱狀圖、散點圖，以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等，並可使用它自帶的各類附加功能組件進行NLP、文本挖掘、構建網路分析等。
3、XGBoost
XGBoost是專注於梯度提升演算法的機器學習函數庫，因其優良的學習效果及高效的訓練速度而獲得廣泛的關注。XGBoost支持並行處理，比起同樣實現了梯度提升演算法的Scikit-Learn庫，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務。
4、NuPIC
NuPIC是專注於時間序列的一個機器學習平台，其核心演算法為HTM演算法，相比於深度學習，其更為接近人類大腦的運行結構。HTM演算法的理論依據主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質部分的運行原理。NuPIC可用於預測以及異常檢測，使用面非常廣，僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內存佔用，因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的，為了便利性在此基礎上提供Python介面。重點提供監督分類方法，如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。
Ⅷ python 怎麼在 下一個函數中 調用上一個函數的值
你的問題：
你先定義了一個函數；
然後在調用一個函數，但是定義過程中你的函數是有返回值的，調用的話，你應該用一個變數去「放」這個值；所以這里get(5,6)看不到任何輸出；
如下：
def shan():
...
rsult=get(a,b)
print result
...
或者直接print get(a,b)
Ⅸ Python的應用前景。
目前python被用的還是蠻多的，一些大公司如Google（實現web爬蟲和搜索引擎中的很多組件），Yahoo（管理討論組），NASA，YouTube（視頻分享服務大部分由Python編寫）等等對Python都很青睞。而國內的豆瓣可以說是給Python予千萬寵愛了，它的前台後台清一色的都是Python的身影。另外，我們計算機視覺這塊用的很頻繁的OpenCV也提供了Python的介面，網上還提供了不少Python的機器學習的庫（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一個知名的Python的庫theano，自然語言處理的庫NLTK。此外，Python為數學、科學、工程和繪圖等提供了有趣的標准庫（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python佔有的用戶群越來越廣。
通過網路大概了解了下python的應用領域，如：系統運維、科學計算、人工智慧、網路編程(如搜索引擎、爬蟲、伺服器編程)、web開發、雲計算系統、圖形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了「爬蟲」、「科學計算」和「圖形化」三個關鍵詞，簡單理解就是爬數據、分析挖掘和圖形展示。
Python的應用
在數據爬蟲方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模塊進行爬取想要的網站資料，如搜房、淘寶、京東、微信、今日頭條、中國知網、新浪、貼吧、金融界、電影論壇等等，真正的實現所見即所得。
在數據處理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模塊可以幫助你在計算巨型數組、矢量分析、神經網路等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以發揮出獨特的優勢。
在數據展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模塊可以生成相應的統計圖表或地圖等。另外，利用PyOpenGl模塊，可以非常迅速的編寫出三維場景。
總之是集數據採集、分析、挖掘及展示等功能於一體，典型的萬金油。另外，如果是專業學習python，真是工資高得讓人羨慕，具體多少就不說了，感興趣的可以去查查。
Ⅹ Python中怎麼同時獲取函數值並判斷
這里利用《python編程入門》書中的例子作為事例說明： def get_omelet_ingredients(omelet_name): ingredients = {"eggs":2,"milk":1} if omelet_name=="cheese": ingredients["cheddar"]=2 elif omelet_name=="western": ingredients["jack_che...