Python机器学习程序包-python 机器学习

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IPython：交互式计算系统 IPython主要包含三个组件：增加的交互式“Python shell，解耦的双过程通信模型，交互式并行计算的架构。可以实现并行化计算，同时支持变量自动补全。

Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

Pvthon-功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。

NumPy是一个用于数值计算的Python库，提供了大量的用于数组和矩阵操作的函数和工具。它提供了向量化操作、多维数组、矩阵运算、随机数生成等功能，是Python中最常用的科学计算库之一。

SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。第scikit-learn scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。

打包复杂的Python程序教程：本节课分享如何打包复杂的Python程序，有问题的同学可以在评论区留言。使用PyInstaller，打包复杂的Python项目，docker/compose的compose，是全部用Python写的。

在cmd命令行控制台或者VS Code内置的终端输入命令行生成应用，首先将当前路径切换到Python程序所在的路径（如下示例的SubOcr.py文件在python文件夹下的SubOcr文件夹内），然后输入生成应用的命令。

确保要发布的包根目录(demo)中有__main__.py文件，这个是程序执行入口。

四个。使用Python进行数据分析常用的扩展包，初始阶段的学习主要涉及4个包的安装：numpy、scipy、pandas、matplotlib。Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。

Pandas库是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

scipy包中的stats模块和stat***odels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的stat***odels包。

NumPy 是Python科学计算的基础包，提供快速高效的多维数组对象ndarray；直接对数组执行数***算及对数组执行元素级计算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具；线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成。

scikit-learn是一个Python的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。基于BSD源许可证。

(GitHub： ***s：//github***/pallets/flask) (4)scikit-learn scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。，并遵循 BSD 许可协议。

learn-python3 这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识，然后讨论了面向对象编程，以及如何处理异常和一些Python标准库的特性等。

“scikit-learn 是一个基于 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的机器学习 Python 模块。它为数据挖掘和数据分析提供了简单而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，并可在各种环境中重复使用。

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Python教学视频：如果你习惯***学习，那么可以考虑选择Udacity的Python for the Web免费课程，通过学习该课程，你将对web数据的流转有着更深入的认识。

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