【揭秘Python機器學習】輕鬆上手必備庫函數指南

引言

隨着人工智能跟大年夜數據技巧的迅猛開展，Python曾經成為呆板進修範疇的首選編程言語。Python的豐富庫函數為呆板進修供給了富強的支撐。本文將為妳揭秘Python呆板進修，並供給一些必備的庫函數指南，幫助妳輕鬆上手。

Python呆板進修常用庫

1. NumPy

NumPy是Python的科學打算基本庫，用於處理大年夜型多維數組跟矩陣運算。NumPy供給了豐富的數學函數庫，是呆板進修的基本。

import numpy as np

# 創建一個數組
array = np.array([1, 2, 3, 4])

# 數組操縱
sum_array = np.sum(array)
mean_array = np.mean(array)

2. Pandas

Pandas是一個基於NumPy的第三方庫，供給高效的數據構造跟數據分析東西。Pandas可能處理各種格局的數據，如CSV、JSON、Excel等。

import pandas as pd

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

# 數據操縱
data['new_column'] = data['old_column'] * 2

3. Matplotlib

Matplotlib是Python的數據可視化庫，可能繪製各種圖表，如線圖、柱狀圖、散點圖等。

import matplotlib.pyplot as plt

# 繪製線圖
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

4. Scikit-learn

Scikit-learn是Python最常用的呆板進修庫，供給了各種呆板進修算法跟東西。

from sklearn import datasets, svm

# 加載數據集
data = datasets.load_iris()

# 創建模型
model = svm.SVC()

# 練習模型
model.fit(data.data, data.target)

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

5. TensorFlow

TensorFlow是Google開辟的深度進修框架，實用於構建跟練習複雜的深度進修模型。

import tensorflow as tf

# 創建一個簡單的神經收集
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 練習模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

6. PyTorch

PyTorch是Facebook開辟的開源深度進修框架，以其靜態打算圖而著稱。

import torch
import torch.nn as nn

# 創建一個簡單的神經收集
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()

# 練習模型
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')

總結

Python呆板進修庫函數眾多，本文為妳介紹了其中一些常用的庫函數。經由過程進修跟現實這些庫函數，妳可能輕鬆上手Python呆板進修。祝妳進修高興！