Python 用一行代码搞事情,机器学习通吃

简介: Python 用一行代码搞事情,机器学习通吃

日常工作中,每人应该都有一些用的非常顺手的代码段,用它们实现不同的功能。

之前我一直在想,有没有一个Package工具箱,把各种 function 都封装好,需要的时候 import 过来直接用。


答案是有的,这个包就是utilmy ,安装仅需pip install utilmy,使用仅需from utilmy import XXXXX


感受一下这个包里的部分function

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这些用法包括且不限于:读取文件,操作文件、数据导入、格式转换、时间处理、分箱操作、可视化、保存文件等等。


具体大家可以参考作者github,8000多行的代码,需要了解某个模块的用法,直接去Ctrl + F 搜索即可。


https://github.com/arita37/utilmy/blob/doc/index_all_functions.py


举两个小栗子:


例子1:dataframe保存为csv文件


from utilmy import pd_to_file
pd_to_file(df, "data.csv", show=1)


例子2:dataframe中多个变量绘图


from utilmy import pd_plot_multi
pd_plot_multi(df_weather, cols=['T (degC)', 'Tpot (K)'] )


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是不是妥妥的极简风?大家完全可以按照类似思路,打造自己的Package!然后上传PyPI。


一刀流还有另一种玩法


之前电子工业出版社的杨老师赠了我一本书《Python一行流》


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本书专注于从初学迈向进阶的Python编码技术,教大家如何像专家一样写出优雅、准确、简洁高效的Python单行代码,包括Python语言基础、编程技巧、基于NumPy的科学计算、机器学习的主要算法模型、正则表达式进阶、计算机科学中若干经典算法的单行实现等。


针对机器学习初学者,这里涵盖了使用 Python 的 scikit-learn 库进行机器学习的10个一行流程序,涉及值预测的回归算法,这些算法的例子包括线性回归、K-近邻算法和神经网络等,非常适合入门机器学习。


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