可以关注我们的课程

[ujjal22]

Python 在这里再次发挥作用，提供了广泛的数据可视化工具。最流行的是matplotlib以及基于它的seaborn。有了它们，我们就可以创建所有类型的可视化，从最简单的（折线图、条形图、直方图）到最高级的（动画图、流线图、聚类图、快乐图等）。

如果您想了解有关使用这两个 Python 库的更多信息，Matplotlib 数据可视化简介和Seaborn 数据可视化简介。

Python 中还有大量其他图形库：既有多用途的（如Plotly、Bokeh或Altair），也有更 危地马拉电话数据 集中的（missingno用于可视化缺失值，Toyplot用于为 ezine 创建交互式图形，GeoPandas用于构建地图等）。

3.Python用于机器学习
机器学习 (AM) 是大多数数据科学任务的核心。它代表了人工智能 (AI )的一个领域，该领域涉及使用算法，使机器能够从历史数据中学习模式和趋势，从而对未知数据进行预测。

利用机器学习技术，我们可以创建能够准确预测公司客户流失率、估计某人患某种疾病的风险、确定出租车车辆最佳定位等的模型。

使用 Python，我们只需三行代码即可构建 ML 模型（请参阅此类模型的示例来预测欺诈性银行交易）。尽管这几行代码背后存在复杂的过程和计算，但 Python ML 库在幕后完成了大部分工作，使用户的任务变得更加容易。最常见的库是scikit-learn、Keras、TensorFlow和PyTorch。

4.Python在人工智能和深度学习中的应用
Python 在人工智能和深度学习领域发挥着核心作用，推动了自然语言处理 (NLP)和计算机视觉等技术的进步。这些领域正在经历显着增长，Python 的库和框架生态系统使其成为开发人工智能解决方案的首选语言。

spaCy、NLTK和Hugging Face Transformers等库支持情感分析、语言翻译、文本摘要和聊天机器人开发等任务。 Python 的多功能性使研究人员和开发人员能够部署最先进的模型，并为自定义应用程序微调预训练的模型。