最佳答案
引言
跟著人工聰明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演算法跟東西。
from sklearn import datasets, svm
# 載入數據集
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網路
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網路
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！