机器学习Python编程环境搭建
2015-01-06 09:02
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引言
使用Python作为机器学习的编程工具,具有很多优点,例如Python语法简洁,表达能力强(简短的几行代码抵得上其它语言数十行),第三方支持库多。”工欲善其事,必先利其器“,在使用 Python 进行机器学习研究之前,需要搭建好编程环境,主要有 NumPy, SciPy, Matplotlib, scikit-learn等。NumPy简介
NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库包括:1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。官网地址:http://www.numpy.org/
下载地址:http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/
SciPy简介
SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。与其功能相类似的软件还有MATLAB、GNU Octave和Scilab。官网地址:http://www.scipy.org/
下载地址:http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/
Matplotlib简介
matplotlib 是python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且官网上的Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。官网地址:http://matplotlib.org/
下载地址:http://matplotlib.org/downloads.html
下载地址:http://sourceforge.net/projects/matplotlib/files/matplotlib/
注:安装 Matplotlib库之前,需要安装 six,dateutil,pyparsing等模块,否则在使用 matplotlib 时会报相应模块找不到。
pip install six pip install pyparsing
dateutil 下载地址:http://labix.org/python-dateutil/
下载后解压,在解压后的目录中执行 setup.py build, 然后执行 setup.py install 就OK了。
总结
各大模块的官网上,都有功能特性的详细介绍,以及相关教程和API的说明,是个深入学习的好地方。好了,需要的编程环境就搭建好了,后续将讲解机器学习相关的内容,敬请关注后续系列文章。相关文章推荐
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