随着大数据疯狂的浪潮,新生代的工具Python得到了前所未有的爆发。简洁、开源是这款工具吸引了众多粉丝的原因。目前Python最热的领域,非数据分析和挖掘莫属了。从以Pandas为代表的数据分析领域开始,便是Python的天下;一边以实际项目实操,一边跟着已有的资料学习,再辅以相关的理论知识,势必将集Python技能于大成。
在图灵世界里,Python被赋予的形象是蟒蛇,而蟒蛇不仅仅是灵活的象征,更有一招制敌的大杀器。
Python是一条大蟒蛇,自然算是编程语言中灵活,且有灵性的。
在现阶段的数据体系内,只要你有所了解的话,想必你会有个感觉:怎么处处都有Python的踪影!其实每一种的计算机编程语言,似乎都有自己成名或适用的领域。比如Java更多用于系统开发,Matlab则用于数值计算及矩阵运算,而Python的自身基因,让其更符合数据领域的策略分析。
Python已经成为数据分析领域里事实上的最常用语言。
让我们来看看,Python在数据分析领域的生态圈吧!
基础库
Numpy:矩阵计算与其它大多数框架的数据处理基础;
Scipy:科学计算库,提供了很多科学计算工具包和算法;
Matplotlab:专业画图工具,话说这个单词还是真是在Matlab之间插入了plot这个词形成的;
Pandas:提供类似于R语言的DataFrame操作,非常方便;
机器学习与深度学习
OpenCV:提供图像识别的很多方便的操作;
Orange:基于图形界面的机器学习程序,也可以用Python脚本来操作调用;
Scikit-Learn:前面说了,这是Python在机器学习领域里面的代表作。尤其是它的文档,完全可以当成机器学习的参考资料来阅读了,曾经我向朋友推荐的时候说,说过,把scikit-learn的文档当成佛经来读,假以时日,功力定会大增。
Theano:深度学习里面非常有名的一个框架了,也非常具有代表性。是其它很多框架的基础。
Keras:基于Theano进行了抽象,建议入门的话使用这个,搭积木一样地就可以弄个神经网络出来了。
NLTK:自然语言处理,提供的功能也很强大。
国内出品的Mxnet的Python接口
分布式机器学习与深度学习
Spark之MLlib的Python接口Pyspark
H2o的Python接口
收费的Graph Create的Python接口
Google最近刚出的TensorFlow的Python接口
三星最近刚出的Veles,目前只提供Python接口
新的机器学习或深度学习框架,如果不提供Python接口的话,恐怕会难以推广吧。
上面列举的只是其中一部分,还有很多很多。当然,他们很多并非是用Python来实现,但都共同的提供了Python接口,甚至好几个都把Python当成了头等公民(First-Class)。
在此并非想说Python这门语言很强大或者复杂,而恰恰相反,得益于Python的简洁和包容。才让它在数据挖掘领域有如此的地位。
这便是生态圈的力量,不以个人的意志为转移。
对于想入门数据分析、数据挖掘、机器学习的朋友来说,Python是你值得花时间的选择。因为,除了上面的工具链生态圈,还有书籍和知识传播的生态圈。

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