数据科学中一些不常用但很有用的Python库

时间序列的处理是机器学习领域经常遇到的问题。PyFlux就是专门用来处理时间序列问题的开源Python库。这个库里有一系列的时间序列模型如ARIMA, GARCH 和VAR 等。简单来说，PyFlux提供了时间序列到概率的建模，值的一试。

安装

pip install pyflux 

例子

参考这里 。

Ipyvolume

交流结果是数据科学的非常重要的方面。结果可视化是个非常重要的优势。IPyvolume是个3D可视化库，不过这还是在pre-1.0的阶段，可以这样类别一下， IPyvolume是对3维数据的可视化，matplotlib是对二维数据的可视化。具体可以看 这里。

安装

Using pip 
$ pip install ipyvolume 
Conda/Anaconda 
$ conda install -c conda-forge ipyvolume 

例子

• 标记

• 渲染

Dash

这是个创建web应用的用户生产的Python框架。基于Flask写的，可以用来构建数据可视化的app，这些app可以在网络浏览器上渲染。用户手册可见 这里.

安装

pip install dash==0.29.0 # The core dash backend 
pip install dash-html-components==0.13.2 # HTML components 
pip install dash-core-components==0.36.0 # Supercharged components 
pip install dash-table==3.1.3 # Interactive DataTable component (new!) 

例子

Gym

Gym来自OpenAI，用来做强化学习。兼容所有的数值计算库，如TensorFlow，Theano等。这个库提供了一个问题测试的环境，你可以用这个环境来实验你的强化学习算法。这些环境共享界面，使你可以写通用的算法。

安装

pip install gym 

例子

结论

这是我选的一些有用但是不常用的python库，如果你知道其他的话，可以继续添加，别忘了先试试。

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!