只要你沒有太久閉關(guān)修練絕世神功，只要你用眼睛余光了解過數(shù)據(jù)分析相關(guān)領(lǐng)域，相信你會有個(gè)感覺，怎么處處都有Python的蹤影啊！每種計(jì)算機(jī)編程語言，似乎都有自己成名或適用的領(lǐng)域。在這個(gè)大家都在談云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)的時(shí)代，以Scikit-Learn為代表的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，便是Python的天下；說句不負(fù)責(zé)任的話，Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域里事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)語言。

　　先來看看，Python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的生態(tài)圈吧！

　　a. 基礎(chǔ)庫

　　Numpy： 矩陣計(jì)算與其它大多數(shù)框架的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)；

　　Scipy：科學(xué)計(jì)算庫，提供了很多科學(xué)計(jì)算工具包和算法；

　　Matplotlab：專業(yè)畫圖工具，話說這個(gè)單詞還是真是在Matlab之間插入了plot這個(gè)詞形成的；

　　Pandas：提供類似于R語言的DataFrame操作，非常方便；

　　b. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

　　OpenCV：提供圖像識別的很多方便的操作；

　　Orange：基于圖形界面的機(jī)器學(xué)習(xí)程序，也可以用Python腳本來操作調(diào)用；

　　Scikit-Learn：前面說了，這是Python在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里面的代表作。尤其是它的文檔，完全可以當(dāng)成機(jī)器學(xué)習(xí)的參考資料來閱讀了，曾經(jīng)我向朋友推薦的時(shí)候說，說過，把scikit-learn的文檔當(dāng)成佛經(jīng)來讀，假以時(shí)日，功力定會大增。

　　Theano：深度學(xué)習(xí)里面非常有名的一個(gè)框架了，也非常具有代表性。是其它很多框架的基礎(chǔ)。

　　Keras：基于Theano進(jìn)行了抽象，建議入門的話使用這個(gè)，搭積木一樣地就可以弄個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出來了。

　　NLTK：自然語言處理，提供的功能也很強(qiáng)大。

　　國內(nèi)出品的Mxnet的Python接口

　　c. 分布式機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

　　Spark之MLlib的Python接口Pyspark

　　H2o的Python接口

　　收費(fèi)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(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)框架，如果不提供Python接口的話，恐怕會被認(rèn)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(dāng)然，他們很多并非是用Python來實(shí)現(xiàn)，但都共同的提供了Python接口，甚至好幾個(gè)都把Python當(dāng)成了頭等公民（First-Class）。在此并非想說Python這門語言很強(qiáng)大或者復(fù)雜，而恰恰相反，得益于Python的簡潔和包容。才讓它在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有如此的地位。

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