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机器学习 - 生态系统
由于其简单性、多功能性和广泛的库和工具生态系统，Python已成为最流行的机器学习编程语言之一。机器学习可以使用多种编程语言，例如Java、C++、Lisp、Julia、Python等。其中，Python编程语言获得了巨大的普及。
在这里，我们将探讨Python机器学习生态系统，并重点介绍一些最流行的库和框架。
Python机器学习生态系统
机器学习生态系统指的是用于开发机器学习应用程序的工具和技术的集合。Python提供了各种库和工具，它们构成了Python机器学习生态系统的组成部分。这些有用的组件使Python成为机器学习和数据科学的重要语言。虽然有很多这样的组件，但让我们在这里讨论一些Python生态系统中重要的组件：
- 编程语言：Python
- 集成开发环境
- Python库
编程语言：Python
编程语言是任何开发生态系统的重要组成部分。Python编程语言广泛用于机器学习和数据科学。
让我们讨论为什么Python是机器学习的最佳选择。
为什么选择Python进行机器学习？
根据Stack Overflow开发者调查2023，Python是第三大最流行的编程语言，也是机器学习和数据科学中最流行的语言。以下是使Python成为数据科学首选语言的特性：
大量的包
Python拥有大量功能强大的包，可用于各个领域。它还拥有numpy、scipy、pandas、scikit-learn等机器学习和数据科学所需的包。
易于原型设计
Python的另一个重要特性是易于快速原型设计，这使其成为数据科学的首选语言。此功能对于开发新算法非常有用。
协作功能
数据科学领域基本上需要良好的协作，而Python提供了许多使这变得极其容易的有用工具。
一门语言，多个领域
一个典型的数据科学项目包括数据提取、数据操作、数据分析、特征提取、建模、评估、部署和更新解决方案等各个领域。由于Python是一种多用途语言，它允许数据科学家从一个共同的平台解决所有这些领域。
Python的优势和劣势
每种编程语言都有一些优势和劣势，Python也不例外。
优势
根据研究和调查，Python是第五大最重要的语言，也是机器学习和数据科学中最流行的语言。这是因为Python具有以下优势：
易于学习和理解 - Python的语法更简单；因此，即使对于初学者来说，学习和理解这门语言也相对容易。
多用途语言 - Python是一种多用途编程语言，因为它支持结构化编程、面向对象编程以及函数式编程。
大量的模块 - Python有大量的模块来涵盖编程的各个方面。这些模块易于使用，因此使Python成为一种可扩展的语言。
开源社区的支持 - 作为开源编程语言，Python得到了非常庞大的开发者社区的支持。因此，Python社区可以轻松修复bug。这一特性使Python非常强大和适应性强。
可扩展性 - Python是一种可扩展的编程语言，因为它提供了比shell脚本更好的结构来支持大型程序。
劣势
虽然Python是一种流行且强大的编程语言，但它也存在执行速度慢的缺点。
与编译型语言相比，Python的执行速度较慢，因为Python是一种解释型语言。这可能是Python社区改进的主要领域。
安装Python
要在Python中工作，我们必须首先安装它。您可以通过以下两种方式之一安装Python：
单独安装Python
使用预打包的Python发行版 - Anaconda
让我们详细讨论这些内容。
单独安装Python
如果您想在您的计算机上安装Python，那么您只需要下载适用于您平台的二进制代码。Python发行版适用于Windows、Linux和Mac平台。
以下是关于在上述平台上安装Python的快速概述：
在Unix和Linux平台上
借助以下步骤，我们可以在Unix和Linux平台上安装Python：
接下来，单击链接下载适用于Unix/Linux的压缩源代码。
现在，下载并解压文件。
接下来，如果我们想自定义一些选项，我们可以编辑Modules/Setup文件。
接下来，运行命令run ./configure script
make
make install
在Windows平台上
借助以下步骤，我们可以在Windows平台上安装Python：
接下来，单击Windows安装程序python-XYZ.msi文件的链接。这里XYZ是我们想要安装的版本。
现在，我们必须运行下载的文件。它会将我们带到 Python 安装向导，该向导易于使用。现在，接受默认设置并等待安装完成。
Macintosh 平台
对于 Mac OS X，推荐使用 Homebrew，这是一个强大且易于使用的软件包安装程序来安装 Python 3。如果您没有 Homebrew，可以使用以下命令安装它：
$ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
可以使用以下命令更新它：
$ brew update
现在，要在您的系统上安装 Python 3，我们需要运行以下命令：
$ brew install python3
使用预打包的 Python 发行版：Anaconda
Anaconda 是一个打包的 Python 编译，包含数据科学中广泛使用的所有库。我们可以按照以下步骤使用 Anaconda 设置 Python 环境：
步骤 1 - 首先，我们需要从 Anaconda 发行版下载所需的安装包。链接为 www.anaconda.com/distribution/。您可以根据需要选择 Windows、Mac 和 Linux 操作系统。
步骤 2 - 接下来，选择您想要在机器上安装的 Python 版本。最新的 Python 版本是 3.7。您将获得 64 位和 32 位图形安装程序的选项。
步骤 3 - 选择操作系统和 Python 版本后，它将把 Anaconda 安装程序下载到您的计算机上。现在，双击该文件，安装程序将安装 Anaconda 包。
步骤 4 - 要检查它是否已安装，请打开命令提示符并键入 Python。
您还可以在 Python Essentials 在线培训 中观看详细的视频讲座。
集成开发环境
集成开发环境 (IDE) 是一种软件工具，它将标准开发工具组合到单个用户友好的界面（图形用户界面）中。机器学习和数据科学相关开发中使用了许多流行的 IDE。其中一些如下：
- Jupyter Notebook
- PyCharm
- Visual Studio Code
- Spyder
- Sublime Text
- Atom
- Thonny
- Google Colab Notebook
在这里，我们将详细讨论 Jupyter Notebook。您可以访问各个 IDE 的官方网站以了解更多详细信息，例如如何下载、安装和使用它们。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 主要提供了一个交互式计算环境，用于开发基于 Python 的数据科学应用程序。它们以前被称为 ipython notebook。以下是 Jupyter Notebook 的一些特性，使其成为 Python ML 生态系统最佳组件之一：
Jupyter Notebook 可以通过逐步排列代码、图像、文本、输出等内容来逐步说明分析过程。
它帮助数据科学家在开发分析过程时记录思维过程。
还可以将结果作为笔记本的一部分捕获。
借助 Jupyter Notebook，我们也可以与同行分享我们的工作。
安装和执行
如果您使用的是 Anaconda 发行版，则无需单独安装 Jupyter Notebook，因为它已随 Anaconda 一起安装。您只需要转到 Anaconda Prompt 并键入以下命令：
C:\>jupyter notebook
按 Enter 键后，它将在计算机的 localhost:8888 上启动笔记本服务器。如下图所示：
现在，单击“新建”选项卡后，您将获得一系列选项。选择 Python 3，它将带您进入新的笔记本，开始在其中工作。您将在以下屏幕截图中看到它的概览：
另一方面，如果您使用的是标准 Python 发行版，则可以使用流行的 Python 包安装程序 pip 安装 Jupyter Notebook。
pip install jupyter
Jupyter Notebook 中的单元类型
以下是 Jupyter Notebook 中的三种单元类型：
代码单元 - 顾名思义，我们可以使用这些单元来编写代码。编写代码/内容后，它会将其发送到与笔记本关联的内核。
Markdown 单元 - 我们可以使用这些单元来注释计算过程。它们可以包含文本、图像、Latex 方程、HTML 标签等内容。
原始单元 - 其中编写的文本按原样显示。这些单元主要用于添加我们不希望 Jupyter Notebook 的自动转换机制转换的文本。
要更详细地学习 Jupyter Notebook，您可以访问链接 www.tutorialspoint.com/jupyter/index.htm。
Python 库和包
Python 生态系统拥有大量的库和包，可以帮助开发人员轻松快速地构建机器学习模型。我们在这里讨论其中一些：
NumPy
NumPy 是 Python 中科学计算的基础库。它为大型多维数组和矩阵提供支持，以及用于对其进行操作的数学函数集合。
NumPy 是 Python 机器学习生态系统的关键组件，因为它为许多机器学习算法所需的基础数据结构和数值运算提供了支持。以下是安装 NumPy 的命令：
pip install numpy
Pandas
Pandas 是一个功能强大的数据操作和分析库。它提供了一系列用于导入、清理和转换数据的函数，以及用于分组和聚合数据的强大工具。
Pandas 在机器学习中的数据预处理中特别有用，因为它允许高效的数据处理和操作。以下是安装 Pandas 的命令：
pip install pandas
Scikit-learn
Scikit-learn 是 Python 中流行的机器学习库，它提供了一系列用于分类、回归、聚类等的算法。它还包括用于数据预处理、特征选择和模型评估的工具。Scikit-learn 因其易用性、性能和广泛的文档而在机器学习社区中得到广泛使用。
以下是安装 Scikit-learn 的命令：
pip install scikit-learn
TensorFlow
TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习库。它支持构建和训练深度学习模型，以及用于分布式计算和部署的工具。TensorFlow 是构建复杂机器学习模型的强大工具，尤其是在计算机视觉和自然语言处理领域。以下是安装 TensorFlow 的命令：
pip install tensorflow
PyTorch
PyTorch 是 Python 中另一个流行的深度学习库。它由 Facebook 开发，它提供了一系列用于构建和训练神经网络的工具，以及对动态计算图和 GPU 加速的支持。
PyTorch 对于需要灵活而强大的深度学习框架的研究人员和开发人员特别有用。以下是安装 PyTorch 的命令：
pip install torch
Keras
Keras 是一个高级神经网络库，运行在 TensorFlow 和其他低级框架之上。它提供了一个简单直观的 API 用于构建和训练深度学习模型，使其成为初学者和需要快速原型设计和试验不同模型的研究人员的绝佳选择。以下是安装 Keras 的命令：
pip install keras
OpenCV
OpenCV 是一个计算机视觉库，它提供用于图像和视频处理的工具，以及对机器学习算法的支持。它广泛应用于计算机视觉社区，用于对象检测、图像分割和面部识别等任务。以下是安装 OpenCV 的命令：
pip install opencv-python
除了这些库之外，Python 生态系统中还有许多其他用于机器学习的工具和框架，包括XGBoost、LightGBM、spaCy 和 NLTK。
用于机器学习的 Python 生态系统不断发展，新的库和工具不断涌现。
无论您是机器学习的初学者还是经验丰富的从业者，Python 都提供了一个丰富灵活的环境来开发和部署机器学习模型。
这里还要注意，某些库可能需要额外的依赖项或特定于系统的要求。在这种情况下，建议查阅库的文档以获取安装说明和要求。