接上一篇：

 

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()

Pandas

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()

Matplotlib

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()

seaborn

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。

Orange

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))

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,C*H*W]
        # 输入size是[28,28]，经过三次卷积和两次池化之后，C*H*W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)
        x = self.max_pool1(x)
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.max_pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        # 尺寸的逻辑：输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
        x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

27、CNTK

CNTK(Cognitive Toolkit) 是一个深度学习工具包，通过有向图将神经网络描述为一系列计算步骤。在这个有向图中，叶节点表示输入值或网络参数，而其他节点表示对其输入的矩阵运算。CNTK 可以轻松地实现和组合流行的模型类型，如 CNN 等。CNTK 用网络描述语言 (network description language, NDL) 描述一个神经网络。简单的说，要描述输入的 feature，输入的 label，一些参数，参数和输入之间的计算关系，以及目标节点是什么。

NDLNetworkBuilder=[
    
    run=ndlLR
    
    ndlLR=[
      # sample and label dimensions
      SDim=$dimension$
      LDim=1
    
      features=Input(SDim, 1)
      labels=Input(LDim, 1)
    
      # parameters to learn
      B0 = Parameter(4) 
      W0 = Parameter(4, SDim)
      
      
      B = Parameter(LDim)
      W = Parameter(LDim, 4)
    
      # operations
      t0 = Times(W0, features)
      z0 = Plus(t0, B0)
      s0 = Sigmoid(z0)   
      
      t = Times(W, s0)
      z = Plus(t, B)
      s = Sigmoid(z)    
    
      LR = Logistic(labels, s)
      EP = SquareError(labels, s)
    
      # root nodes
      FeatureNodes=(features)
      LabelNodes=(labels)
      CriteriaNodes=(LR)
      EvalNodes=(EP)
      OutputNodes=(s,t,z,s0,W0)
    ]