python 语言文字相关的机器学习库都有哪些？

Posted 2023-04-16

比如每天自动提取网页某内容：预计19日起，华北中南部、黄淮、汾渭平原等地大气扩散条件逐渐转差，20日至22日，有轻至中度霾，局地重度霾。
然后分析上述文字，给华北中南部、黄淮、汾渭平原等地添加颜色等信息，下方添加文字描述之类的语言文字相关，地区设置相关的库请问有哪些呢，望指教，谢谢！

参考技术A （一）Caffe
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，也是一个被广泛使用的开源深度学习框架，在Tensorflow出现之前一直是深度学习领域Github star最多的项目。
Caffe的主要优势为：容易上手，网络结构都是以配置文件形式定义，不需要用代码设计网络。训练速度快，组件模块化，可以方便拓展到新的模型和学习任务上。但是Caffe最开始设计时的目标只针对于图像，没有考虑文本、语音或者时间序列的数据，因此Caffe对卷积神经网络的支持非常好，但是对于时间序列RNN，LSTM等支持的不是特别充分。caffe工程的models文件夹中常用的网络模型比较多，比如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等。

（二） Tensorflow
1、概念介绍
TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图边表示在它们之间传递的多维数据阵列（又称张量）。灵活的体系结构允许你使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。

（三） Keras
1、概念介绍
Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端，相当于Tensorflow、Theano、 CNTK的上层接口，号称10行代码搭建神经网络，具有操作简单、上手容易、文档资料丰富、环境配置容易等优点，简化了神经网络构建代码编写的难度。目前封装有全连接网络、卷积神经网络、RNN和LSTM等算法。
Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。
1) 序贯模型（Sequential):单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。这种模型编译速度快，操作也比较简单
2) 函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。本回答被提问者采纳 参考技术B 1 Scrapy
2 Beautiful Soup
3 Python-Goose
4 NLTK — Natural Language Toolkit
5TextBlob: Simplified Text Processing
6MBSP for Python
7NumPy

常用的python库都有哪些

参考技术A

1.Matplotlib

Matplotlib是一个用于创立二维图和图形的底层库。藉由它的协助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib可以与许多盛行的绘图库结合运用。

2.Seaborn

Seaborn本质上是一个根据matplotlib库的高级API。它包括更适合处理图表的默认设置。此外，还有丰厚的可视化库，包括一些杂乱类型，如时刻序列、联合分布图(jointplots)和小提琴图(violindiagrams)。

3.Plotly

Plotly是一个盛行的库，它可以让你轻松构建杂乱的图形。该软件包适用于交互式Web运用程，可完成轮廓图、三元图和三维图等视觉效果

4.Bokeh

Bokeh库运用JavaScript小部件在浏览器中创立交互式和可缩放的可视化。该库提供了多种图表调集，样式可能性(stylingpossibilities)，链接图、增加小部件和界说回调等方式的交互才能，以及许多更有用的特性。

5.Pydot

Pydot是用纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生成杂乱的定向图和无向图，可以显现图形的结构，对于构建神经网络和根据决策树的算法时十分有效。

6.pyecharts

是根据百度开源的Echarts而开发的Python可视化东西。

pyecharts功用十分强大，支撑多达400+地图;支撑JupyterNotebook、JupyterLab;可以轻松集成至Flask，Sanic，Django等干流Web结构。

关于常用的python库有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是没有尽头的，学习一项技能更是受益终身，因此，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如若你还想继续了解关于python编程的素材及学习方法等内容，可以点击本站其他文章学习。