PYTHON机器学习（02必要的库和工具）

目录

01 必要的工具

Jupyter Notebook（传送门）

NumPy

SciPy

matplotlib

pandas

mglearn

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01 必要的工具

• Jupyter Notebook（传送门）

Jupyter Notebook是一种可以在浏览器中运行代码的交互环境。在探索性数据分析方面非常有用（以前tensorflow也用过）。           

     安装方式  

           python3：

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install jupyter

           python2 ：     

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install jupyter

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注：原文中python3安装方式

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install jupyter

是针对多环境下的安装，大家安装的时候应该输入

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install jupyter

• 使用方式：命令提示符界面输入

jupyter notebook

 

 

把链接粘贴到浏览器下就可以使用啦

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NumPy

NumPy是python中科学计算的基础包之一。能实现多维数组，高级数学函数（线性代数运算，傅里叶变换），以及伪函数的生成。

• SciPy

SciPY是python中用于科学计算的函数集合。它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等.

• matplotlib

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。

• pandas

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

• mglearn

用于快速美化绘图