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python有哪些常用的包

python 搞java代码 1个月前 (05-21) 1次浏览 已收录 0个评论

一、Python中常用的科学计算工具包:

我们最了解的科学计算工具可能是Matlab,它能进行集数值计算,可视化工具及交互于一身,可惜的是它是一个商业产品。开源方面除了GNU Octave在尝试做一个类似Matlab的工具包外,Python的这几个工具包集合到一起也可以替代Matlab的相应功能:NumPy+SciPy+Matplotlib+iPython。同时,这几个工具包,特别是NumPy和SciPy,也是很多Python文本处理 & 机器学习 & 数据挖掘工具包的基础,非常重要。

1.1 Numpy

Numpy是使用Python进行科学计算的基础库,主要提供高性能的N维数组实现以及计算能力,还提供了和其它语言如C/C++集成的能力,此外还实现了一些基础的数学算法,如线性代数相关、傅里叶变换及随机数生成等。NumPy提供了两种基本的对象:ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。

官方主页:http://www.numpy.org/

1.2 SciPy:Scientific Computing Tools for Python

“SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、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。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用,Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。”——引用自“Python机器学习库”

官方主页:http://www.scipy.org/

1.3 Matplotlib

Matplotlib是python数据可视化工具包。是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用,提供不亚于Matlab的绘图体验,总之用过了都说好。

在IPython控制台使用Matplotlib,可以使用ipython–matplotlib命令来启动IPython控制台程序;如果要在IPython notebook里使用Matplotlib,则在notebook的开始位置插入%matplotlib inline魔术命令即可。

IPython为Matplotlib专门提供了特殊的交互模式。IPython的Matplotlib模式有两个优点,一是提供了非阻塞的画图操作,二是不需要显示地调用show()方法来显示画出来的图片。

官方主页:http://matplotlib.org/

二、Python 机器学习 & 数据挖掘常用工具包

机器学习和数据挖掘这两个概念不太好区分,这里就放到一起了。这方面的开源Python工具包有很多,这里先从熟悉的讲起,再补充其他来源的资料,也欢迎大家补充。

2.1 scikit-learn: Machine Learning in Python

首先是scikit-learn,scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包,主要涵盖分类,回归和聚类算法,例如SVM, 逻辑回归,朴素贝叶斯,随机森林,k-means等算法,代码和文档都非常不错,在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中。scikit-learn提供了一致的调用接口。它基于Numpy和scipy等Python数值计算库,提供了高效的算法实现。总结起来,scikit-learn工具包有以下几个优点。

(1)文档齐全:官方文档齐全,更新及时。

(2)接口易用:针对所有算法提供了一致的接口调用规则,不管是KNN、K-Means还是PCA.

(3)算法全面:涵盖主流机器学习任务的算法,包括回归算法、分类算法、聚类分析、数据降维处理等。

缺点是scikit-learn不支持分布式计算,不适合用来处理超大型数据。

官方主页:http://scikit-learn.org/

2.2 Pandas: Python Data Analysis Library

Pandas是一个强大的时间序列数据处理工具包,Pandas是基于Numpy构建的,比Numpy的使用更简单。最初开发的目的是为了分析财经数据,现在已经广泛应用在Python数据分析领域中。Pandas,最基础的数据结构是Series,用它来表达一行数据,可以理解为一维的数组。另一个关键的数据结构为DataFrame,它表示的是二维数组。

Pandas是基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和数据可视化,它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制。有一本书《Python for Data Analysis》,作者是Pandas的主力开发,依次介绍了iPython, NumPy, Pandas里的相关功能,数据可视化,数据清洗和加工,时间数据处理等,案例包括金融股票数据挖掘等,相当不错。

官方主页:http://pandas.pydata.org/

2.3 mlpy – Machine Learning Python

Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块,它是Cython的扩展应用。

官方主页:http://mlpy.sourceforge.net/

2.4 PyBrain

“PyBrain(Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network)是Python的一个机器学习模块,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。(这名字很霸气)

PyBrain正如其名,包括神经网络、强化学习(及二者结合)、无监督学习、进化算法。因为目前的许多问题需要处理连续态和行为空间,必须使用函数逼近(如神经网络)以应对高维数据。PyBrain以神经网络为核心,所有的训练方法都以神经网络为一个实例。”

2.5 Theano 

“Theano 是一个 Python 库,用来定义、优化和模拟数学表达式计算,用于高效的解决多维数组的计算问题。Theano的特点:紧密集成Numpy;高效的数据密集型GPU计算;高效的符号微分运算;高速和稳定的优化;动态生成c代码;广泛的单元测试和自我验证。自2007年以来,Theano已被广泛应用于科学运算。theano使得构建深度学习模型更加容易,可以快速实现多种模型。PS:Theano,一位希腊美女,Croton最有权势的Milo的女儿,后来成为了毕达哥拉斯的老婆。”

2.6 NLTK

NLTK(Natural Language Toolkit)是Python的自然语言处理模块,包括一系列的字符处理和语言统计模型。NLTK 常用于学术研究和教学,应用的领域有语言学、认知科学、人工智能、信息检索、机器学习等。 NLTK提供超过50个语料库和词典资源,文本处理库包括分类、分词、词干提取、解析、语义推理。可稳定运行在Windows, Mac OS X和Linux平台上。

项目主页:

http://sourceforge.net/projects/nltk/

https://pypi.python.org/pypi/nltk/

http://nltk.org/

2.7  Pylearn2

“Pylearn2建立在theano上,部分依赖scikit-learn上,目前Pylearn2正处于开发中,将可以处理向量、图像、视频等数据,提供MLP、RBM、SDA等深度学习模型。”

官方主页:http://deeplearning.net/software/pylearn2/

三、Python网页爬虫工具

一个真实的项目,一定是从获取数据开始的。无论文本处理,机器学习和数据挖掘,都需要数据,除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外,常常需要自己动手爬数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了,幸好,Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架,既能爬取数据,也能获取和清洗数据。

3.1 Scrapy

鼎鼎大名的Scrapy,相信不少同学都有耳闻,课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的,这方面的介绍文章有很多,推荐大牛pluskid早年的一篇文章:《Scrapy 轻松定制网络爬虫》,历久弥新。

官方主页:http://scrapy.org/

Github代码页: https://github.com/scrapy/scrapy

3.2 Beautiful Soup

客观的说,Beautifu Soup不完全是一套爬虫工具,需要配合urllib使用,而是一套HTML / XML数据分析,清洗和获取工具。

官方主页:http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

3.3 Python-Goose

Goose最早是用Java写得,后来用Scala重写,是一个Scala项目。Python-Goose用Python重写,依赖了Beautiful Soup。前段时间用过,感觉很不错,给定一个文章的URL, 获取文章的标题和内容很方便。

Github主页:https://github.com/grangier/python-goose

四、Python文本处理工具

获取文本数据之后,依据任务的不同,就需要进行基本的文本处理了,譬如对于英文来说,需要基本的tokenize,对于中文,则需要常见的中文分词,进一步的话,无论英文中文,还可以词性标注,句法分析,关键词提取,文本分类,情感分析等等。这个方面,特别是面向英文领域,有很多优秀的工具包,我们一一道来。

4.1 NLTK — Natural Language Toolkit

搞自然语言处理的同学应该没有人不知道NLTK吧,这里也就不多说了。不过推荐两本书籍给刚刚接触NLTK或者需要详细了解NLTK的同学: 一个是官方的《Natural Language Processing with Python》,以介绍NLTK里的功能用法为主,同时附带一些Python知识,同时国内陈涛同学友情翻译了一个中文版,这里可以看到:推荐《用Python进行自然语言处理》中文翻译-NLTK配套书;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》,这本书要深入一些,会涉及到NLTK的代码结构,同时会介绍如何定制自己的语料和模型等,相当不错。

官方主页:http://www.nltk.org/

Github代码页:https://github.com/nltk/nltk

4.2 Pattern

Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品,客观的说,Pattern不仅仅是一套文本处理工具,它更是一套web数据挖掘工具,囊括了数据抓取模块(包括Google, Twitter, 维基百科的API,以及爬虫和HTML分析器),文本处理模块(词性标注,情感分析等),机器学习模块(VSM, 聚类,SVM)以及可视化模块等,可以说,Pattern的这一整套逻辑也是这篇文章的组织逻辑,不过这里我们暂且把Pattern放到文本处理部分。我个人主要使用的是它的英文处理模块Pattern.en, 有很多很不错的文本处理功能,包括基础的tokenize, 词性标注,句子切分,语法检查,拼写纠错,情感分析,句法分析等,相当不错。

官方主页:http://www.clips.ua.ac.be/pattern

4.3 TextBlob: Simplified Text Processing

TextBlob是一个很有意思的Python文本处理工具包,它其实是基于上面两个Python工具包NLKT和Pattern做了封装(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both),同时提供了很多文本处理功能的接口,包括词性标注,名词短语提取,情感分析,文本分类,拼写检查等,甚至包括翻译和语言检测,不过这个是基于Google的API的,有调用次数限制。TextBlob相对比较年轻,有兴趣的同学可以关注。 

官方主页:http://textblob.readthedocs.org/en/dev/

Github代码页:https://github.com/sloria/textblob 

4.4 MBSP for Python

MBSP与Pattern同源,同出自比利时安特卫普大学CLiPS实验室,提供了Word Tokenization, 句子切分,词性标注,Chunking, Lemmatization,句法分析等基本的文本处理功能,感兴趣的同学可以关注。

官方主页:http://www.clips.ua.ac.be/pages/MBSP

4.5 Gensim: Topic modeling for humans

Gensim是一个相当专业的主题模型Python工具包,无论是代码还是文档,我们曾经用《如何计算两个文档的相似度》介绍过Gensim的安装和使用过程,这里就不多说了。 

官方主页:http://radimrehurek.com/gensim/index.html

github代码页:https://github.com/piskvorky/gensim 

4.6 langid.py: Stand-alone language identification system

语言检测是一个很有意思的话题,不过相对比较成熟,这方面的解决方案很多,也有很多不错的开源工具包,不过对于Python来说,我使用过langid这个工具包,也非常愿意推荐它。langid目前支持97种语言的检测,提供了很多易用的功能,包括可以启动一个建议的server,通过json调用其API,可定制训练自己的语言检测模型等,可以说是“麻雀虽小,五脏俱全”。

Github主页:https://github.com/saffsd/langid.py

4.7 Jieba

Jieba做最好的Python中文分词组件 “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.

好了,终于可以说一个国内的Python文本处理工具包了:结巴分词,其功能包括支持三种分词模式(精确模式、全模式、搜索引擎模式),支持繁体分词,支持自定义词典等,是目前一个非常不错的Python中文分词解决方案。

Github主页:https://github.com/fxsjy/jieba

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来源:搞代码网:原文地址:https://www.gaodaima.com


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