Pyhton人工智能

Python数据分析，你需要这些工具

数据分析主要流行的入门语言主要是Python、R，作者更加青睐于前者，主要是因为其通用性、跨平台的优点。而做数据分析单纯依赖Python本身自带的库是远不能满足的，需要安装第三方扩展库来增强分析、挖掘能力。

我们会用到哪些工具?

主要介绍以下几个库：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy。当然如果安装的是Anaconda发行版，那么它本身已经自带了一些库，如：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn。

扩展库简介

Numpy

Python并没有提供数组功能。虽然列表可以完成基本的数据功能，但并不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度和效率就会大大折扣。为此，Numpy提供了真正的数组功能，以及快速处理数据的函数，而且Scipy、Matplotlib、Pandas等库都依赖于它，值得强调的是Numpy内置函数处理数据的效率是C语言级别的。

Scipy

Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算，显然，这些功能都是挖掘和建模必备的。

Matplotlib

Matplotlib是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图。当然还有其他的更好用的库，Seaborn就是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易。Wordcloud提供词云构建，还提供自定义图片。国内著名的可视化工具Echarts也提供了Pyecharts包，几行代码就能实现Echarts风格的图标。虽然这么多工具，其实只需要掌握好一个工具即可。

Pandas

Pandas是Python下最强大的数据分析和探索工具，他包含高级的数据结构(Series和DataFrame)和工具。使得在Python中处理数据非常快速和简单。而且Pandas构建在Numpy智商，使得以Numpy为中心的应用很容易使用。

StatsModels

Pandas用于数据的读取、处理和探索。而StatsModels则更加注重数据的统计模型分析，这两者进行数据交互，因此成为了Python下强大的数据挖掘组合。同时StatsModels依赖于Pandas。

Scikit-Learn

Scikit-Learn依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib，是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。

Keras

Keras依赖于Numpy、Scipy，虽然Scikit-Learn已经足够强大，但是他没有包含人工神经网络。人工神经网络主要应用于语言处理、图像识别等领域。利用它可以搭建普通的神经网络，还可以搭建各种深度学习模型，如自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。由于它是基于Theano之上，因此速度也相当的快。

Gensim

Gensim是用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。Gensim作者已经对Word2Vec进行优化，执行效率比原生的Word2Vec效率更快。

Scrapy

Scrapy是专为爬虫而生的工具，提供了URL读取、HTML解析、存储数据等功能，Scrapy 使用 Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。。

当然现在已经开始流行第二代深度学习模型TensorFlow，TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。这是目前在Image，Speech和NLP最流行的深度神经网络模型。