Python机器学习、深度学习库总结（内含大量示例，建议收藏）(1)

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

We want to have the same colors for the same cluster from the

MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let’s pair the cluster centers per

closest one.

k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_

order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_,

mbk.cluster_centers_)

mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order]

k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers)

mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers)

KMeans

for k, col in zip(range(n_clusters), colors):

my_members = k_means_labels == k

cluster_center = k_means_cluster_centers[k]

plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], ‘w’,

markerfacecolor=col, marker=‘.’)

plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], ‘o’, markerfacecolor=col,

markeredgecolor=‘k’, markersize=6)

plt.title(‘KMeans’)

plt.xticks(())

plt.yticks(())

plt.show()

10、 SciPy

SciPy 库提供了许多用户友好和高效的数值计算，如数值积分、插值、优化、线性代数等。

SciPy 库定义了许多数学物理的特殊函数，包括椭圆函数、贝塞尔函数、伽马函数、贝塔函数、超几何函数、抛物线圆柱函数等等。

from scipy import special

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

def drumhead_height(n, k, distance, angle, t):

kth_zero = special.jn_zeros(n, k)[-1]

return np.cos(t) * np.cos(nangle) * special.jn(n, distancekth_zero)

theta = np.r_[0:2*np.pi:50j]

radius = np.r_[0:1:50j]

x = np.array([r * np.cos(theta) for r in radius])

y = np.array([r * np.sin(theta) for r in radius])

z = np.array([drumhead_height(1, 1, r, theta, 0.5) for r in radius])

fig = plt.figure()

ax = fig.add_axes(rect=(0, 0.05, 0.95, 0.95), projection=‘3d’)

ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap=‘RdBu_r’, vmin=-0.5, vmax=0.5)

ax.set_xlabel(‘X’)

ax.set_ylabel(‘Y’)

ax.set_xticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))

ax.set_yticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))

ax.set_zlabel(‘Z’)

plt.show()

11、 NLTK

NLTK 是构建Python程序以处理自然语言的库。它为50多个语料库和词汇资源(如 WordNet )提供了易于使用的接口，以及一套用于分类、分词、词干、标记、解析和语义推理的文本处理库、工业级自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 库的包装器。

NLTK被称为 “a wonderful tool for teaching, and working in, computational linguistics using Python”。

import nltk

from nltk.corpus import treebank

首次使用需要下载

nltk.download(‘punkt’)

nltk.download(‘averaged_perceptron_tagger’)

nltk.download(‘maxent_ne_chunker’)

nltk.download(‘words’)

nltk.download(‘treebank’)

sentence = “”“At eight o’clock on Thursday morning Arthur didn’t feel very good.”“”

Tokenize

tokens = nltk.word_tokenize(sentence)

tagged = nltk.pos_tag(tokens)

Identify named entities

entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)

Display a parse tree

t = treebank.parsed_sents(‘wsj_0001.mrg’)[0]

t.draw()

12、 spaCy

spaCy 是一个免费的开源库，用于 Python 中的高级 NLP。它可以用于构建处理大量文本的应用程序；也可以用来构建信息提取或自然语言理解系统，或者对文本进行预处理以进行深度学习。

import spacy

texts = [

“Net income was $9.4 million compared to the prior year of $2.7 million.”,

“Revenue exceeded twelve billion dollars, with a loss of $1b.”,

]

nlp = spacy.load(“en_core_web_sm”)

for doc in nlp.pipe(texts, disable=[“tok2vec”, “tagger”, “parser”, “attribute_ruler”, “lemmatizer”]):

Do something with the doc here

print([(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents])

nlp.pipe 生成 Doc 对象，因此我们可以对它们进行迭代并访问命名实体预测：

[(‘$9.4 million’, ‘MONEY’), (‘the prior year’, ‘DATE’), (‘$2.7 million’, ‘MONEY’)]

[(‘twelve billion dollars’, ‘MONEY’), (‘1b’, ‘MONEY’)]

13、 LibROSA

librosa 是一个用于音乐和音频分析的 Python 库，它提供了创建音乐信息检索系统所必需的功能和函数。

Beat tracking example

import librosa

1. Get the file path to an included audio example

filename = librosa.example(‘nutcracker’)

2. Load the audio as a waveform y

Store the sampling rate as sr

y, sr = librosa.load(filename)

3. Run the default beat tracker

tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)

print(‘Estimated tempo: {:.2f} beats per minute’.format(tempo))

4. Convert the frame indices of beat events into timestamps

beat_times = librosa.frames_to_time(beat_frames, sr=sr)

14、 Pandas

Pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具， Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据，可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import numpy as np

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range(“1/1/2000”, periods=1000))

ts = ts.cumsum()

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list(“ABCD”))

df = df.cumsum()

df.plot()

plt.show()

15、 Matplotlib

Matplotlib 是Python的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，可以生成出版质量级别的精美图形，Matplotlib 使绘图变得非常简单，在易用性和性能间取得了优异的平衡。

使用 Matplotlib 绘制多曲线图：

plot_multi_curve.py

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)

y_1 = x

y_2 = np.square(x)

y_3 = np.log(x)

y_4 = np.sin(x)

plt.plot(x,y_1)

plt.plot(x,y_2)

plt.plot(x,y_3)

plt.plot(x,y_4)

plt.show()

有关更多Matplotlib绘图的介绍可以参考此前博文———Python-Matplotlib可视化。

16、 Seaborn

Seaborn 是在 Matplotlib 的基础上进行了更高级的API封装的Python数据可视化库，从而使得作图更加容易，应该把 Seaborn 视为 Matplotlib 的补充，而不是替代物。

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

sns.set_theme(style=“ticks”)

df = sns.load_dataset(“penguins”)

sns.pairplot(df, hue=“species”)

plt.show()

17、 Orange

Orange 是一个开源的数据挖掘和机器学习软件，提供了一系列的数据探索、可视化、预处理以及建模组件。Orange 拥有漂亮直观的交互式用户界面，非常适合新手进行探索性数据分析和可视化展示；同时高级用户也可以将其作为 Python 的一个编程模块进行数据操作和组件开发。

使用 pip 即可安装 Orange，好评～

$ pip install orange3

安装完成后，在命令行输入 orange-canvas 命令即可启动 Orange 图形界面：

$ orange-canvas

启动完成后，即可看到 Orange 图形界面，进行各种操作。

18、 PyBrain

PyBrain 是 Python 的模块化机器学习库。它的目标是为机器学习任务和各种预定义的环境提供灵活、易于使用且强大的算法来测试和比较算法。PyBrain 是 Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Neural Network Library 的缩写。

我们将利用一个简单的例子来展示 PyBrain 的用法，构建一个多层感知器 (Multi Layer Perceptron, MLP)。

首先，我们创建一个新的前馈网络对象：

from pybrain.structure import FeedForwardNetwork

n = FeedForwardNetwork()

接下来，构建输入、隐藏和输出层：

from pybrain.structure import LinearLayer, SigmoidLayer

inLayer = LinearLayer(2)

hiddenLayer = SigmoidLayer(3)

outLayer = LinearLayer(1)

为了使用所构建的层，必须将它们添加到网络中：

n.addInputModule(inLayer)

n.addModule(hiddenLayer)

n.addOutputModule(outLayer)

可以添加多个输入和输出模块。为了向前计算和反向误差传播，网络必须知道哪些层是输入、哪些层是输出。

这就需要明确确定它们应该如何连接。为此，我们使用最常见的连接类型，全连接层，由 FullConnection 类实现：

from pybrain.structure import FullConnection

in_to_hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)

hidden_to_out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)

与层一样，我们必须明确地将它们添加到网络中：

n.addConnection(in_to_hidden)

n.addConnection(hidden_to_out)

所有元素现在都已准备就位，最后，我们需要调用.sortModules()方法使MLP可用：

n.sortModules()

这个调用会执行一些内部初始化，这在使用网络之前是必要的。

19、 Milk

MILK(MACHINE LEARNING TOOLKIT) 是 Python 语言的机器学习工具包。它主要是包含许多分类器比如 SVMS、K-NN、随机森林以及决策树中使用监督分类法，它还可执行特征选择，可以形成不同的例如无监督学习、密切关系传播和由 MILK 支持的 K-means 聚类等分类系统。

使用 MILK 训练一个分类器：

import numpy as np

import milk

features = np.random.rand(100,10)

labels = np.zeros(100)

features[50:] += .5

labels[50:] = 1

learner = milk.defaultclassifier()

model = learner.train(features, labels)

Now you can use the model on new examples:

example = np.random.rand(10)

print(model.apply(example))

example2 = np.random.rand(10)

example2 += .5

print(model.apply(example2))

20、 TensorFlow

TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，一般可以将其分为 TensorFlow1.x 和 TensorFlow2.x，TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 的主要区别在于 TF1.x 使用静态图而 TF2.x 使用Eager Mode动态图。

这里主要使用TensorFlow2.x作为示例，展示在 TensorFlow2.x 中构建卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)。

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import datasets, layers, models

数据加载

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

数据预处理

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

模型构建

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=‘relu’, input_shape=(32, 32, 3)))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=‘relu’))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=‘relu’))

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(64, activation=‘relu’))

model.add(layers.Dense(10))

模型编译与训练

model.compile(optimizer=‘adam’,

loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),

metrics=[‘accuracy’])

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,

validation_data=(test_images, test_labels))

想要了解更多Tensorflow2.x的示例，可以参考专栏 Tensorflow.

21、 PyTorch

PyTorch 的前身是 Torch，其底层和 Torch 框架一样，但是使用 Python 重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了 Python 接口。

导入库

import torch

from torch import nn

from torch.utils.data import DataLoader

from torchvision import datasets

from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Compose

import matplotlib.pyplot as plt

模型构建

device = “cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”

print(“Using {} device”.format(device))

Define model

class NeuralNetwork(nn.Module):

def init(self):

super(NeuralNetwork, self).init()

self.flatten = nn.Flatten()

self.linear_relu_stack = nn.Sequential(

nn.Linear(28*28, 512),

nn.ReLU(),

nn.Linear(512, 512),

nn.ReLU(),

nn.Linear(512, 10),

nn.ReLU()

)

def forward(self, x):

x = self.flatten(x)

logits = self.linear_relu_stack(x)

return logits

model = NeuralNetwork().to(device)

损失函数和优化器

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)

模型训练

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):

size = len(dataloader.dataset)

for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):

X, y = X.to(device), y.to(device)

Compute prediction error

pred = model(X)

loss = loss_fn(pred, y)

Backpropagation

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

if batch % 100 == 0:

loss, current = loss.item(), batch * len(X)

print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]")

22、 Theano

Theano 是一个 Python 库，它允许定义、优化和有效地计算涉及多维数组的数学表达式，建在 NumPy 之上。

在 Theano 中实现计算雅可比矩阵：

import theano

import theano.tensor as T

x = T.dvector(‘x’)

y = x ** 2

J, updates = theano.scan(lambda i, y,x : T.grad(y[i], x), sequences=T.arange(y.shape[0]), non_sequences=[y,x])

f = theano.function([x], J, updates=updates)

f([4, 4])

23、 Keras

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验，能够以最小的时延把想法转换为实验结果。

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

模型构建

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, activation=‘relu’, input_dim=100))

model.add(Dense(units=10, activation=‘softmax’))

模型编译与训练

model.compile(loss=‘categorical_crossentropy’,

optimizer=‘sgd’,

metrics=[‘accuracy’])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

24、 Caffe

在 Caffe2 官方网站上，这样说道：Caffe2 现在是 PyTorch 的一部分。虽然这些 api 将继续工作，但鼓励使用 PyTorch api。

25、 MXNet

MXNet 是一款设计为效率和灵活性的深度学习框架。它允许混合符号编程和命令式编程，从而最大限度提高效率和生产力。

使用 MXNet 构建手写数字识别模型：

import mxnet as mx

from mxnet import gluon

from mxnet.gluon import nn

from mxnet import autograd as ag

import mxnet.ndarray as F

数据加载

mnist = mx.test_utils.get_mnist()

batch_size = 100

train_data = mx.io.NDArrayIter(mnist[‘train_data’], mnist[‘train_label’], batch_size, shuffle=True)

val_data = mx.io.NDArrayIter(mnist[‘test_data’], mnist[‘test_label’], batch_size)

CNN模型

class Net(gluon.Block):

def init(self, **kwargs):

super(Net, self).init(**kwargs)

self.conv1 = nn.Conv2D(20, kernel_size=(5,5))

self.pool1 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides = (2,2))

self.conv2 = nn.Conv2D(50, kernel_size=(5,5))

self.pool2 = nn.MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides = (2,2))

self.fc1 = nn.Dense(500)

self.fc2 = nn.Dense(10)

def forward(self, x):

x = self.pool1(F.tanh(self.conv1(x)))

x = self.pool2(F.tanh(self.conv2(x)))

0 means copy over size from corresponding dimension.

-1 means infer size from the rest of dimensions.

x = x.reshape((0, -1))

x = F.tanh(self.fc1(x))

x = F.tanh(self.fc2(x))

return x

net = Net()

初始化与优化器定义

set the context on GPU is available otherwise CPU

ctx = [mx.gpu() if mx.test_utils.list_gpus() else mx.cpu()]

net.initialize(mx.init.Xavier(magnitude=2.24), ctx=ctx)

trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), ‘sgd’, {‘learning_rate’: 0.03})

模型训练

Use Accuracy as the evaluation metric.

metric = mx.metric.Accuracy()

softmax_cross_entropy_loss = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()

for i in range(epoch):

Reset the train data iterator.

train_data.reset()

for batch in train_data:

data = gluon.utils.split_and_load(batch.data[0], ctx_list=ctx, batch_axis=0)

label = gluon.utils.split_and_load(batch.label[0], ctx_list=ctx, batch_axis=0)

outputs = []

Inside training scope

with ag.record():

for x, y in zip(data, label):

z = net(x)

Computes softmax cross entropy loss.

loss = softmax_cross_entropy_loss(z, y)

Backpropogate the error for one iteration.

loss.backward()

outputs.append(z)

metric.update(label, outputs)

trainer.step(batch.data[0].shape[0])

Gets the evaluation result.

name, acc = metric.get()

Reset evaluation result to initial state.

metric.reset()

print(‘training acc at epoch %d: %s=%f’%(i, name, acc))

26、 PaddlePaddle

飞桨 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体。是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。

使用 PaddlePaddle 实现 LeNtet5：

导入需要的包

import paddle

import numpy as np

from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear

组网

import paddle.nn.functional as F

定义 LeNet 网络结构

class LeNet(paddle.nn.Layer):

def init(self, num_classes=1):

super(LeNet, self).init()

创建卷积和池化层

创建第1个卷积层

self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)

self.max_pool1 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)

尺寸的逻辑：池化层未改变通道数；当前通道数为6

创建第2个卷积层

self.conv2 = Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)

self.max_pool2 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)

创建第3个卷积层

self.conv3 = Conv2D(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=4)

尺寸的逻辑：输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,CHW]

输入size是[28,28]，经过三次卷积和两次池化之后，CHW等于120

self.fc1 = Linear(in_features=120, out_features=64)

创建全连接层，第一个全连接层的输出神经元个数为64， 第二个全连接层输出神经元个数为分类标签的类别数

self.fc2 = Linear(in_features=64, out_features=num_classes)

网络的前向计算过程

def forward(self, x):

x = self.conv1(x)

每个卷积层使用Sigmoid激活函数，后面跟着一个2x2的池化

x = F.sigmoid(x)

最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注python）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
nel_size=4)

尺寸的逻辑：输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,CHW]

输入size是[28,28]，经过三次卷积和两次池化之后，CHW等于120

self.fc1 = Linear(in_features=120, out_features=64)

创建全连接层，第一个全连接层的输出神经元个数为64， 第二个全连接层输出神经元个数为分类标签的类别数

self.fc2 = Linear(in_features=64, out_features=num_classes)

网络的前向计算过程

def forward(self, x):

x = self.conv1(x)

每个卷积层使用Sigmoid激活函数，后面跟着一个2x2的池化

x = F.sigmoid(x)

最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

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Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

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[外链图片转存中…(img-an8hMsXt-1713040100844)]

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