神话般的Python数据科学软件包

您可能熟悉这些软件包及其工作方式。 当然，您可能还会喜欢使用其他一些很酷的软件包，例如Plotly，Seaborne，Scikit-Learn，Tensorflow和Pytorch。 即使这些都是奇妙的软件包，也有数百万个用于Pythonic机器学习的软件包，其中有些未被充分理解，而其中某些却是完全未知的!

№1：Gleam

您听说过Plotly，听说过Matplotlib，也许还听过Seaborn，但您可能没有听说过Gleam。 Gleam是用于创建带有页面，面板和按钮的交互式可视化效果的出色工具。 这些交互式Web可视化也完全与Web集成在一起，这意味着您可以将它们放入从网站到端点的任何内容中! Gleam使用wtforms进行交互，并且可以使用任何范围的不同可视化工具来实际显示数据。

 

Shogun是用C ++编写的机器学习库，它也恰好具有Python端口。 Shogun的一大优点是，它可以在多种不同的编程语言中使用，并且在这方面相对统一。 如果您要使用Python学习Shogun，则可以利用该知识并将其应用于它支持的任何其他语言，这真是太神奇了!

Shogun拥有广泛的前沿机器学习算法，这无疑是任何科学家都可以欣赏的。 当然，它也是开源的，并且根据GNU通用许可发布，这总是一个加分!

№4：OpenCV

OpenCV是另一个很棒的机器学习程序包，实际上是最初由Intel开发的。 尽管有专有的根源，但是OpenCV是开源的，并根据FreeBSD许可许可证发布。 OpenCV真正很棒的一件事是它专注于实时计算机视觉。 与Shogun一样，OpenCV最初是用C ++编写的，但是具有Python和其他语言的接口。

（编辑：衡水站长网）

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