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Python已成为机器学习最受欢迎的编程语言，因其简洁、易用且拥有丰富的库生态系统。本文介绍了Python机器学习生态系统的核心组件：Python语言本身、常用IDE（如Jupyter Notebook）以及关键库（NumPy、Pandas、Scikit-learn等）。文章对比了Python的优势（易学、多功能、模块丰富）和劣势（执行速度较慢），并详细说明了Python的安装方法（单独安装或使用Anaconda发行版）。此外，还重点介绍了Jupyter Notebook的特点和使用方法，以及机器学习中常用的Python库及其安装方式。

目录

Python 机器学习生态系统

编程语言：Python

为什么选择Python进行机器学习？

丰富的软件包集合

简单的原型制作

协作功能

多领域用一语言

Python 的优缺点

优势

弱点

安装 Python

单独安装 Python

使用预包装的 Python 发行版：Anaconda

集成开发环境

Jupyter Notebook

安装与执行

Jupyter Notebook 中的单元类型

Python 库和包

数字派

Pandas

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Keras

OpenCV

由于其简洁、多功能以及丰富的库和工具生态系统，Python 已成为机器学习中最受欢迎的编程语言之一。机器学习中有多种编程语言，如Java、C++、Lisp、Julia、Python等。其中，Python 编程语言获得了极大流行。

在这里，我们将探讨机器学习的Python生态系统，并重点介绍一些最受欢迎的库和框架。

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的工具和技术集合。Python 提供了各种库和工具，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中重要的语言。虽然有许多这样的组成部分，但让我们在这里讨论Python生态系统中一些重要组成部分——

• 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中重要的组成部分。Python 编程语言在机器学习和数据科学中被广泛应用。

让我们来讨论为什么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2023年Stack OverFlow开发者调查，Python是第三大热门编程语言，也是机器学习和数据科学领域最受欢迎的语言。以下是使Python成为数据科学首选语言的特点 −

丰富的软件包集合

Python 拥有一套广泛且强大的包，随时可在不同领域使用。它还包含了诸如numpy、scipy、pandas、scikit-learn等软件包，这些都是机器学习和数据科学必备的。

简单的原型制作

Python使它成为数据科学语言首选的另一个重要特点是其简便快速的原型设计。这一特性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提供了许多极其实用的工具。

多领域用一语言

典型的数据科学项目包括数据提取、数据处理、数据分析、特征提取、建模、评估、部署和解决方案更新等多个领域。由于Python是一种多功能语言，它允许数据科学家从一个共同平台处理所有这些领域。

Python 的优缺点

每种编程语言都有其优缺点，Python也是如此。

优势

根据研究和调查，Python是机器学习和数据科学领域中第五重要的语言，也是最受欢迎的语言。Python 具有以下优势 −

易于学习和理解——Python 的语法更简单;因此，即使是初学者，学习和理解这门语言也相对容易。

多功能语言——Python 是一种多功能编程语言，因为它支持结构化编程、面向对象编程以及函数式编程。

模块数量庞大——Python有大量模块，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。

支持开源社区——作为开源编程语言，Python 得到了庞大的开发者社区的支持。因此，Python 社区很容易修复这些漏洞。这一特性使 Python 非常稳健且适应性强。

可扩展性− Python 是一种可扩展编程语言，因为它比壳层脚本提供了更好的结构支持大型程序。

弱点

尽管Python是一种流行且强大的编程语言，但它也有执行速度较慢的弱点。

Python 的执行速度相比编译语言较慢，因为 Python 是一种解释型语言。这可能是Python社区需要改进的主要方面。

安装 Python

使用Python时，我们必须先安装它。你可以通过以下两种方式进行 Python 安装 −

• 单独安装 Python

• 使用预封装的 Python 发行版 − Anaconda

让我们逐一详细讨论。

单独安装 Python

如果你想在电脑上安装Python，那么你只需要下载适合你平台的二进制代码。Python 发行版支持 Windows、Linux 和 Mac 平台。

以下是在上述平台上安装Python的简要概述 -

在Unix和Linux平台上

通过以下步骤，我们可以在Unix和Linux平台上安装Python——

• 首先，前往 www.python.org/downloads/。

• 接下来，点击链接下载适用于Unix/Linux的压缩源代码。

• 现在，下载并解压文件。

• 接下来，如果想自定义一些选项，我们可以编辑模块/设置文件。

  • 接下来，写下run ./configure 脚本

  • 制造

  • 进行安装

在Windows平台上

通过以下步骤，我们可以在Windows平台上安装Python——

• 首先，前往 www.python.org/downloads/。

• 接下来，点击Windows安装程序python-XYZ.msi文件的链接。这里XYZ是我们想安装的版本。

• 现在，我们必须运行已下载的文件。它会带我们进入Python安装向导，作简单。现在，接受默认设置，等待安装完成。

在 Macintosh 平台上

对于Mac OS X，推荐使用一个优秀且易用的安装包安装包来安装Python 3。如果你没有自制软件，可以通过以下命令安装 −

$ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

可用以下命令 − 进行更新

$ brew update

现在，要在你的系统上安装Python3，我们需要执行以下命令——

$ brew install python3

使用预包装的 Python 发行版：Anaconda

Anaconda 是一个 Python 的打包合集，包含了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 来搭建 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。链接是 www.anaconda.com/distribution/。你可以根据需要选择Windows、Mac和Linux作系统。

• 步骤2− 接下来，选择你想安装的Python版本。最新的 Python 版本是 3.7。在那里你会看到64位和32位图形安装器的选项。

• 步骤3− 选择作系统和Python版本后，它会在你的电脑上下载Anaconda安装程序。现在，双击文件，安装程序会安装 Anaconda 包。

• 步骤4− 检查是否安装，打开命令提示符并输入Python。

集成开发环境

集成开发环境（IDE）是一种将标准开发工具整合为单一用户友好界面（图形用户界面）的软件工具。有许多流行的集成开发开发环境（IDE）被用于机器学习和数据科学相关开发。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 笔记本。你可以访问相应的 IDE 官方网站，了解更多详情，比如如何下载、安装和使用它们。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook基本上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。它们以前被称为 ipython 笔记本。以下是 Jupyter 笔记本使它成为 Python 机器学习生态系统中最佳组件之一的一些特点——

• Jupyter Notebook可以通过逐步排列代码、图片、文本、输出等内容，逐步展示分析过程。

• 它帮助数据科学家在开发分析流程时记录思考过程。

• 也可以将结果记录为笔记本的一部分。

• 借助Jupyter Notebook我们也可以与同行分享我们的作品。

安装与执行

如果你用的是 Anaconda 发行版，那么你不需要单独安装 Jupyter Notebook，因为它已经安装了。你只需进入 Anaconda 提示符，输入以下命令 −

C:\>jupyter notebook

按下回车后，它会在你电脑的 localhost：8888 启动一个笔记本服务器。以下截图显示了这一点 −

点击新标签后，你会看到一系列选项。选择Python 3，它会带你进入新的笔记本开始使用。你将在以下截图中一窥——

另一方面，如果你使用标准的Python发行版，那么Jupyter Notebook可以通过流行的Python软件安装包pip安装。

pip install jupyter

Jupyter Notebook 中的单元类型

以下是Jupyter笔记本中的三种单元格类型——

代码单元- 顾名思义，我们可以用这些单元来编写代码。写好代码/内容后，它会将其发送到与笔记本关联的内核。

标记单元− 我们可以用这些单元格来标记计算过程。它们可以包含文本、图片、LaTex 方程、HTML 标签等内容。

原始单元格− 其中的文字按原样显示。这些单元格基本上用于添加我们不希望被Jupyter Notebook自动转换机制转换的文本。

想更详细地学习Jupyter笔记本，可以访问链接 www.tutorialspoint.com/jupyter/index.htm。

Python 库和包

Python 生态系统拥有大量库和包，帮助开发者轻松快速地构建机器学习模型。我们在这里讨论了一些例子如下——

数字派

NumPy 是 Python 科学计算的一个基础库。它支持大型多维数组和矩阵，并附有一组用于作它们的数学函数。

NumPy 是 Python 机器学习生态系统中的关键组成部分，因为它为许多机器学习算法提供了底层数据结构和数值作。以下是安装 NumPy − 的命令

pip install numpy

Pandas

Pandas是一个强大的数据作和分析库。它提供了多种导入、清理和转换数据的功能，以及强大的数据分组和聚合工具。

Pandas在机器学习中的数据预处理尤其有用，因为它允许高效的数据处理和作。以下是安装 Pandas − 的命令

pip install pandas

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个流行的 Python 机器学习库，提供多种分类、回归、聚类等算法。它还包括数据预处理、特征选择和模型评估的工具。由于其易用性、性能和详尽的文档，Scikit-learn在机器学习社区被广泛使用。

以下是安装 Scikit-learn 的命令 −

pip install scikit-learn

TensorFlow

TensorFlow 是由谷歌开发的开源机器学习库。它支持构建和训练深度学习模型，以及分布式计算和部署工具。TensorFlow 是一款强大的工具，用于构建复杂的机器学习模型，特别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 是另一个流行的 Python 深度学习库。由Facebook开发，它提供一系列用于构建和训练神经网络的工具，并支持动态计算图和GPU加速。

PyTorch 对于需要灵活且强大的深度学习框架的研究人员和开发者尤其有用。以下是安装 PyTorch − 的命令

pip install torch

Keras

Keras 是一个运行在 TensorFlow 及其他低层框架之上的高级神经网络库。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，是初学者和研究人员快速原型和实验不同模型的绝佳选择。以下是安装 Keras − 的命令

pip install keras

OpenCV

OpenCV 是一个计算机视觉库，提供图像和视频处理工具，并支持机器学习算法。它在计算机视觉领域被广泛应用于物体检测、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

除了这些库外，Python 生态系统中还有许多其他机器学习工具和框架，包括XGBoost、LightGBM、spaCy 和NLTK。

机器学习的Python生态系统不断发展，新的库和工具不断被开发出来。

无论你是初学者还是经验丰富的机器学习从业者，Python 都提供了一个丰富且灵活的环境，用于开发和部署机器学习模型。

这里还需要注意，有些库可能需要额外的依赖或系统特定的要求。在这种情况下，建议查阅库的安装说明和要求。