Scikit-learn

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Scikit-learn 是一個功能強大的機器學習庫，為監督和無監督學習、模型選擇和預處理提供了廣泛的算法。Scikit-learn 簡化了構建機器學習模型的過程，使其成為數據科學家和分析師的熱門選擇。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

可以通過 pip 命令來進行安裝。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

pip install scikit-learn

以下是導入和使用 scikit-learn 的方法。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressiondf = pd.read_csv('data.csv')X = df.drop('target', axis=1)y = df['target']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)

Statsmodels

Statsmodels 是一個面向統計的模塊，用于數據分析、統計推斷和數據建模。它提供了模型擬合、假設檢驗等工具。Statsmodels 對于生成統計數據和假設檢驗結果特別有用。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

同樣，我們也可以直接使用 pip 來安裝它。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

pip install statsmodels

以下是導入和使用 Scipy 的方法。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

import statsmodels.api as smimport pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')model = sm.OLS(endog=df['target'], exog=df[['X1', 'X2']])results = model.fit()print(results.summary())

Scipy

SciPy 是基于 Python 的一個重要科學計算庫，它構建在 NumPy 的基礎上，提供了大量的數學算法和函數工具，主要用于科學和工程領域的計算。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

要安裝 Scipy，請在終端中運行以下命令。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

pip install scipy

以下是導入和使用 Scipy 的方法。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

import numpy as npfrom scipy.optimize import minimizedef objective(x):    return np.sum((x[0] - x[1])**2)start = np.array([1, 1])opt = minimize(objective, start, method='TNC')print(opt.x)

TensorFlow

TensorFlow 是一個開源平臺，用于構建機器學習模型以及訓練、評估和部署它們。它使用 GPU 和 TPU 提供加速計算，并支持跨多個 CPU、GPU 或 TPU 設備進行分布式訓練。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

以下是導入和使用 TensorFlow 的方法。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential([     tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(1000,)),     tf.keras.layers.Dense(1),     tf.keras.layers.Activation('sigmoid') ])model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=100, validation_split=0.2)

Keras

Keras 是一個開源神經網絡庫，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow 和 CNTK 上運行。它提供了更高層次的抽象，可以快速高效地構建深度學習模型。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

以下是導入和使用 Keras 的方法。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densemodel = Sequential()model.add(Dense(64, input_shape=(1000,)))model.add(Dense(1))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=100, validation_split=0.2)

PyTorch

PyTorch 是一個開源的機器學習庫，廣泛用于計算機視覺和自然語言處理等應用領域。PyTorch 以其易于使用和靈活性而聞名，特別適用于深度學習和神經網絡的研究與開發。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

以下是導入和使用 PyTorch 的方法。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim# 創建一個簡單的線性模型model = nn.Linear(in_features=1, out_features=1)# 定義損失函數和優化器criterion = nn.MSELoss()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 示例數據x_train = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])y_train = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]])# 訓練模型for epoch in range(1000):    model.train()    optimizer.zero_grad()        # 正向傳播    y_pred = model(x_train)        # 計算損失    loss = criterion(y_pred, y_train)        # 反向傳播和優化    loss.backward()    optimizer.step()# 測試模型model.eval()with torch.no_grad():    y_pred = model(torch.tensor([[4.0]]))    print(y_pred)

PySpark

PySpark 是 Apache Spark 的 Python 模塊。它提供了用于大數據處理的 Python 高級 API，并支持關系數據源和 NoSQL 數據源。PySpark 提供豐富的數據框架和 SQL 功能。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pyspark.sql.functions as Fdf = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C'), (4, 'B')], ['id', 'word'])result = df.groupBy('word').count().orderBy('count', ascending=False)result.show()

Requests

Requests 是一種發送 HTTP 請求并處理其響應的簡單、靈活且可重用的方式。它提供了對類 UNIX 代碼定制和技術的快速訪問。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

要安裝 Requests，請在終端中運行以下命令。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

pip install requests

以下是導入和使用請求的方法。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

import requestsresponse = requests.get('https://example.com')print(response.status_code)

BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一個用于從 HTML 和 XML 文檔中提取數據的 Python 庫。它創建了文檔的解析樹，使得用戶可以方便地提取數據。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

要安裝 BeautifulSoup，請在終端中運行以下命令。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

pip install beautifulsoup4

以下是導入和使用 BeautifulSoup 的方法。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

from bs4 import BeautifulSouphtml = '<ul><li>1</li><li>2</li><li>3</li></ul>'soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')li_list = soup.find_all('li')for li in li_list:    print(li.get_text())

Flask

Flask 是一個用 Python 編寫的輕量級 Web 應用框架。它被廣泛用于快速開發簡單的網站和 API。mcb28資訊網——每日最新資訊28at.com

from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello():     return 'Hello, World!'app.run()

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