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1、实施ML，DL等涉及对数千行代码进行编码，当您要创建通过神经网络解决复杂问题的模型时，这可能变得更加麻烦。

2、但值得庆幸的是，我们无需编写任何算法，因为Python随附了多个软件包，仅用于实现机器学习技术和算法。

3、数据科学和机器学习是该时代最需求的技术，这一需求促使每个人都学习不同的库和软件包以实现它们。

4、这篇博客文章将重点介绍用于数据科学和机器学习的Python库。

5、这些是您掌握市场上最被炒作的两项技能的库。

6、以下是此博客中将涉及的主题列表：当我开始研究数据科学和机器学习时，总是有这个问题困扰我。

7、是什么导致围绕这两个话题的热门话题？嗡嗡声与我们生成的数据量有很大关系。

8、数据是驱动ML模型所需的燃料，并且由于我们处在大数据时代，因此很清楚为什么将数据科学视为该时代最有希望的工作角色！我会说数据科学和机器学习是技能，而不仅仅是技术。

9、它们是从数据中获得有用的见解并通过建立预测模型解决问题所需的技能。

10、从形式上来讲，这就是两者的定义方式。

11、机器学习是使机器学习如何通过提供大量数据来解决问题的过程。

12、这两个域是高度互连的。

13、机器学习是数据科学的一部分，它利用ML算法和其他统计技术来了解数据如何影响和发展业务。

14、为什么要使用Python？Python在用于实现机器学习和数据科学的的编程语言中。

15、让我们了解为什么。

16、易于学习： Python使用非常简单的语法，可用于实现简单的计算，例如将两个字符串添加到复杂的过程中，例如构建复杂的ML模型。

17、更少的代码：实施数据科学和机器学习涉及无数的算法。

18、得益于Python对预定义包的支持，我们不必编写算法。

19、为了使事情变得更容易，Python提供了一种“在编码时检查”的方法，从而减轻了测试代码的负担。

20、预建库： Python有100多个预建库，用于实现各种ML和深度学习算法。

21、因此，每次您要在数据集上运行算法时，只需要做的就是用单个命令安装和加载必要的程序包。

22、预先构建的库的示例包括NumPy，Keras，Tensorflow，Pytorch等。

23、与平台无关： Python可以在多个平台上运行，包括Windows，macOS，Linux，Unix等。

24、在将代码从一个平台转移到另一个平台时，您可以使用诸如PyInstaller之类的软件包，该软件包将解决所有依赖性问题。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。