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0x01 念念Python,必有回響

xzavier / 695人閱讀

摘要:摘要靈蛇出現,必有異像,最熱的領域,估計非數據分析挖掘領域莫屬了。靈蛇出現,必有異像蛇有靈性,蟒蛇更甚。這便是生態圈的力量,不以個人的意志為轉移。如若有心,且仔細看圖識字念念不忘,必有回響真若有心于數據領域,甚或欲從事數據科學之職業。

摘要:靈蛇出現,必有異像,Python最熱的領域,估計非數據分析、挖掘領域莫屬了。以Scikit-Learn為代表的數據分析領域,從這里開始,便是Python的天下;一邊操作實例,一邊閱讀文檔,再輔助以相關的理論基礎,持之數日,則大業可成也。

01 靈蛇出現,必有異像

蛇有靈性,蟒蛇更甚。民間關心打死蛇后出現的種種因果報應現象,相信各位也多有耳聞。身邊聽到的一個是,一個老太打死了一條蛇,第二年她女兒便離婚了。

青城山下的一條蟒蛇修行千年終得人生,由此可見,蛇有強大的靈性,而且還告訴我們一個道理:修得人的身體很難啊!

佛法有云:生中國難,得人身難,聞佛法難,生信心難。(注:中國,原指印度,中心之國。)

Python既是一條大蟒蛇,自然算是編程語言中很有靈性的了。

今既得人身,又聞佛法,且學Python,當然得用來做點什么吧!

當今,Python最熱的領域,估計非數據分析、數據挖掘莫屬了!

02 靈蟒Python,事實標準

只要你沒有太久閉關修練絕世神功,只要你用眼睛余光了解過數據分析相關領域,相信你會有個感覺,怎么處處都有Python的蹤影啊!

每種計算機編程語言,似乎都有自己成名或適用的領域。

在這個大家都在談云計算、大數據、深度學習的時代,讓我們來看看,這些領域里面的代表吧。

以Docker為代表的云計算與虛擬化,這是Go的天下。國內使用Go最出名的,當屬七牛了;

以Hadoop為代表的大數據框架,這是java的天下。國內這塊最強的,當然首推阿里了;

以Spark為代表的內存迭代框架,這是Scala的天下;

以Scikit-Learn為代表的數據分析領域,從這里開始,便是Python的天下;

說句不負責任的話,Python已經成為數據分析領域里事實上的標準語言。

03 Python一出,誰與爭鋒

且來看看,Python在數據分析領域的生態圈吧!

a. 基礎庫
Numpy: 矩陣計算與其它大多數框架的數據處理基礎;
Scipy:科學計算庫,提供了很多科學計算工具包和算法;
Matplotlab:專業畫圖工具,話說這個單詞還是真是在Matlab之間插入了plot這個詞形成的;
Pandas:提供類似于R語言的DataFrame操作,非常方便;
……

b. 機器學習與深度學習
OpenCV:提供圖像識別的很多方便的操作;
Orange:基于圖形界面的機器學習程序,也可以用Python腳本來操作調用;
Scikit-Learn:前面說了,這是Python在機器學習領域里面的代表作。尤其是它的文檔,完全可以當成機器學習的參考資料來閱讀了,曾經我向朋友推薦的時候說,說過,把scikit-learn的文檔當成佛經來讀,假以時日,功力定會大增。
Theano:深度學習里面非常有名的一個框架了,也非常具有代表性。是其它很多框架的基礎。
Keras:基于Theano進行了抽象,建議入門的話使用這個,搭積木一樣地就可以弄個神經網絡出來了。
NLTK:自然語言處理,提供的功能也很強大。
國內出品的Mxnet的Python接口
……

c. 分布式機器學習與深度學習
Spark之MLlib的Python接口Pyspark
H2o的Python接口
收費的Graph Create的Python接口
Google最近剛出的TensorFlow的Python接口
三星最近剛出的Veles,目前只提供Python接口
……

也許,新的機器學習或深度學習框架,如果不提供Python接口的話,恐怕會被認為難以推廣吧。

上面列舉的只是其中一部分,還有很多很多。當然,他們很多并非是用Python來實現,但都共同的提供了Python接口,甚至好幾個都把Python當成了頭等公民(First-Class)。

在此并非想說Python這門語言很強大或者復雜,而恰恰相反,得益于Python的簡潔和包容。才讓它在數據挖掘領域有如此的地位。

這便是生態圈的力量,不以個人的意志為轉移。

04 書山有路,學海無涯

對于想入門數據分析、數據挖掘、機器學習的朋友來說,Python是你值得花時間的選擇。因為,除了上面的工具鏈生態圈,還有書籍和知識傳播的生態圈。

如文章開篇之圖,都是和數據分析相關的書籍,且都是用Python作為示例來講解。

如若有心,且仔細看圖識字!

05 念念不忘,必有回響

真若有心于數據領域,甚或欲從事數據科學之職業。請對Python有信心,值得你付出時間。想走機器學習之路,Scikit-learn是你最好的選擇,一邊操作實例,一邊閱讀文檔,再輔助以相關的理論基礎,持之數日,則大業可成也。

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