⑴ GIS當中矢量數據、影像數據、地形數據等常見數據格式的介紹
1963年，加拿大測量學家 羅傑 ·湯姆林森（Roger Tomlinson）首先提出了 GIS 這一術語，並建成世界上第一個 GIS （加拿大地理信息系統CGIS），用於自然資源的管理和規劃。湯姆林森提倡使用計算機進行空間分析的先見之明以及他在建立CGIS過程中的領導角色，為他贏得了「GIS之父」的光榮稱號。
到如今，GIS經歷了50多年的發展歷程，這個期間計算機也有了革命性的變化，CPU、顯卡、存儲的革新促使一大堆GIS軟體的誕生，如：ArcGIS、GoogleEarth、SuperMap、LocaSpace等 不同的GIS產品和平台對數據的支持也各有不同，在此期間逐漸形成了一些規范化的標准，有了更多的通用格式，這里就簡單介紹一下。
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參考地址：【 https://ke..com/item/%E5%9C%B0%E7%90%86%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%B3%BB%E7%BB%9F/171830?fr=aladdin 】
地理信息系統 （Geographic Information System或 Geo－Information system，GIS）有時又稱為「地學信息系統」。它是一種特定的十分重要的空間信息系統。它是在 計算機 硬、軟體系統支持下，對整個或部分 地球 表層（包括大氣層）空間中的有關 地理 分布 數據 進行 採集 、 儲存 、 管理 、 運算 、 分析 、 顯示 和 描述 的技術系統
簡單來說GIS就是一堆坐標相關的數據的組織和渲染展示。
•一切都從地球（Globe）說起
•用Globe來模擬一個地球
•用圖層（Layer）來抽象表達地物的集合
–圖層是某一類地物的集合，例如道路圖層，河流圖層，房屋圖層。
•用要素（Feature）來表達地物，例如一個公交站用一個點標注來表示
•用符號（style）來標識地物分類
•GSOFeature代表一個要素（地物）
•每個Feature都包含一個Geometry對象
•可以是點、線、面、模型等對象
要素的本身：是地理坐標（經度、緯度、高度），與屬性（顏色、樣式、描述、體積、長度、面積等）的綜合體。
具體體現形式可以是
txt
excel
csv
json
xml
sql欄位
kml、shpfile、gpx等
看一個展現形式：
線：
•符號樣式類
•每一個Geometry對象都有一個GSOStyle，來設置對象的表現方式，例如，點的圖標，字體。線面的寬度、顏色。三維模型的顏色等等。
feature（元素）符號化（可視化）的詳情，參考：
【 https://blog.csdn.net/_39476236/article/details/80045970 】
【 https://www.jianshu.com/p/e7d3080894de 】
參考地址：【 http://www.cppblog.com/alantop/archive/2008/08/14/58880.html 】
Shapefile文件是美國環境系統研究所（ESRI）所研製的GIS文件系統格式文件，是工業標準的矢量數據文件。 Shapefile將空間特徵表中的非拓撲幾何對象和屬性信息存儲在數據集中，特徵表中的幾何對象存為以坐標點集表示的圖形文件—SHP文件，Shapefile文件並不含拓撲（Topological）數據結構。 一個Shape文件包括三個文件：一個主文件(*.shp)，一個索引文件(*.shx)，和一個dBASE(*.dbf)表 。主文件是一個直接存取，變長度記錄的文件，其中每個記錄描述構成一個地理特徵（Feature）的所有vertices坐標值。在索引文件中，每條記錄包含對應主文件記錄距離主文件頭開始的偏移量，dBASE表包含SHP文件中每一個Feature的特徵屬性，表中幾何記錄和屬性數據之間的一一對應關系是基於記錄數目的ID。在dBASE文件中的屬性記錄必須和主文件中的記錄順序是相同的。圖形數據和屬性數據通過索引號建立一一對應的關系。
Shapefile中坐標文件（.shp）由固定長度的文件頭和接著的變長度空間數據記錄組成。文件頭由100位元組的說明信息組成的（附表 1），主要說明文件的長度、Shape類型、整個Shape圖層的范圍等等，這些信息構成了空間數據的元數據。在導入空間數據時首先要讀入文件頭獲取Shape文件的基本信息，並以此信息為基礎建立相應的元數據表。而變長度空間數據記錄是由固定長度的記錄頭和變長度記錄內容組成，其記錄結構基本類似，每條記錄都有記錄頭和記錄內容組成（空間坐標對）。記錄頭的內容包括記錄號（Record Number）和坐標記錄長度（Content Length）兩個記錄項，Shapefile文件中的記錄號都是從1開始的，坐標記錄長度是按16位字來衡量的。記錄內容包括目標的幾何類型（ShapeType）和具體的坐標記錄（X，Y），記錄內容因要素幾何類型的不同，其具體的內容和格式都有所不同。對於具體的記錄主要包括空Shape記錄，點記錄，線記錄和多邊形記錄，具體的記錄結構如附表 2所示。
屬性文件（.dbf）用於記錄屬性信息。它是一個標準的DBF文件，也是由頭文件和實體信息兩部分構成。其中文件頭部分的長度是不定長的，它主要對DBF文件作了一些總體說明(附表 3)，其中最主要的是對這個DBF文件的記錄項的信息進行了詳細的描述（附表 4），比如對每個記錄項的名稱，數據類型，長度等信息都有具體的說明。屬性文件的實體信息部分就是一條條屬性記錄，每條記錄都是由若干個記錄項構成，因此只要依次循環讀取每條記錄就可以了。
索引文件（.shx）主要包含坐標文件的索引信息，文件中每個記錄包含對應的坐標文件記錄距離坐標文件的文件頭的偏移量。通過索引文件可以很方便地在坐標文件中定位到指定目標地坐標信息。索引文件也是由文件頭和實體信息兩部分構成的，其中文件頭部分是一個長度固定（100 bytes）的記錄段，其內容與坐標文件的文件頭基本一致。它的實體信息以記錄為基本單位，每一條記錄包括偏移量（Offset）和記錄段長度（Content Length）兩個記錄項。附表 5給出了具體的描述。
個人理解 ：shp作為GIS當中十分常用的一種格式，有必要了解一下它的一些特性：
1.shp文件只能存儲點、線、面中的一種類型，要麼裡面存儲的全是點，要不全是線、要麼全是面，不存在混合存在的狀態
2.shp可以設置很多欄位屬性，比如一個管線文件，你可以定義管徑、顏色、埋深、歸屬、修建時間等等。。。
3.shp可以設置不同的投影信息，投影是很多人比較頭疼的問題經常搞不明白是怎麼回事，經常出現拿兩個不同投影，不同坐標系統的數據相互疊加發現不能疊加成功，而任何一個數據都沒有錯誤，這方面的問題可以參考【 地理坐標系與投影坐標系的區別 】
-參考網路
KML 是由開放地理空間聯盟（Open Geospatial Consortium, Inc.，簡稱 OGC）維護的國際標准。
KML， 是 標記語言 （Keyhole Markup Language）的縮寫，最初由Keyhole公司開發，是一種基於XML 語法與格式的、用於描述和保存地理信息（如點、線、圖像、多邊形和模型等）的編碼規范，可以被 Google Earth 和 Google Maps 識別並顯示。Google Earth 和 Google Maps 處理 KML 文件的方式與 網頁瀏覽器 處理 HTML 和 XML 文件的方式類似。像 HTML 一樣，KML 使用包含名稱、屬性的標簽（tag）來確定顯示方式。因此，您可將 Google Earth 和 Google Maps 視為 KML 文件瀏覽器 。2008年4月微軟的OOXML成為國際標准後，Google公司宣布放棄對KML的控制權，由開放地理信息聯盟（OGC）接管KML語言，並將「Google Earth」及「Google Maps」中使用的KML語言變成為一個國際標准。
KMZ 文件是 壓縮過的KML文件 。由於 KMZ 是壓縮包，因此，它不僅能包含 KML文本，也能包含其他類型的文件。如果您的地標描述中鏈接了本地圖片等其他文件，建議您在保存地標時，保存類型選 KMZ 而不選 KML，Google Earth 會把您鏈接的圖片等文件復制一份夾 KMZ 壓縮包中。這樣，您就可以將包含豐富信息的地標文件發給朋友，一起 分享 了。
個人理解：KML作為GIS當中十分常用的一種格式，有必要了解一下它的一些特性：
1.kml是xml文本，本身沒有什麼特殊性可言
2.支持點、線、面等要素，並可以設置屬性信息。
3.支持文件夾結構，可以通過內建文件夾來管理大量的數據
下圖是LocaSpaceViewer載入kml的效果圖
有時客戶需要提供dxf的文件格式，不知道dxf文件與dwg文件有什麼區別各有什麼特點？
拿著自己的dxf文件不知道該怎麼打開？更不知道如何在GIS當中使用？
dxf和dwg的區別這里引用一篇文章里的內容來做介紹【 http://www.civilcn.com/autocad/cadaz/1342667542163919.html 】
dwg文件 ：*.dwg是AutoCAD的圖形文件，是二維或三維圖形檔案。其與dxf文件是可以互相轉化的。
dxf文件： *.dxf是Autodesk公司開發的用於AutoCAD與其它軟體之間進行CAD數據交換的CAD數據文件格式。DXF是一種 開放的矢量數據格式 ，可以分為兩類：ASCII格式和二進制格式；ASCII具有可讀性好，但佔有空間較大；二進制格式佔有空間小、讀取速度快。由於Autocad現在是最流行的cad系統，DXF也被廣泛使用，成為事實上的標准。絕大多數CAD系統都能讀入或輸出DXF文件。 DXF文件可以用記事本直接打開 ,編輯相應的圖元數據.換句話說,如果你對DXF文件格式有足夠了解的話,甚至可以在記事本里直接畫圖。DWG的來繪圖更直觀（DXF圖紙中線條的相交處都會有個小圓），而用於數控加工的圖紙則必須是DXF文件（操機者必須把DWG轉換成DXF後才可加工）如快走絲。dxf是工業標准格式的一種。所以這也是它們用途的區別。
autocad是一個非常優秀的繪圖軟體，已經融入到大學的課堂里，同時工業製造和很多設計行業都使用cad進行圖紙的繪制，范圍的廣泛性就不做說明了。
dxf和投影的關系
對於文件本身的介紹上述應該就夠了，這里補充一點dxf和投影的一些關系，即dxf在gis當中的使用
參考內容【 AutoCAD DXF 圖形的批量無損投影轉換方法 】
原理： 在CAD當中任何圖形均由點、線、面圖元組成，如CAD的直線、射線、多義線、Spline曲線、多邊形、面域、填充面等，由線性組成的圖元在DXF文件記錄中表現為以點或線的拐點、或曲線的控制點、擬合點坐標記錄形式[2]，讀取、處理這些圖元坐標數據無需特別處理，只要讀取坐標數據轉換即可。
常規： 因此很多和規劃以及地圖相關的CAD文件，CAD的圖框上大多相關的地理和投影坐標信息，一般在左下角會有投影坐標信息，比如北京1954坐標，圖框的格網線附近還會有相應的分帶，帶號信息，找到這些信息以後，就可以進行投影定義了。對於投影的定義，推薦使用.prj文件。如何確定prj文件當中所需的投影信息，如何確定EPSG號，等更多關於CAD當中配置prj文件的詳情參考【 使用LocaSpaceViewer編輯規劃用的CAD文件，配置CAD文件投影信息 】
如果以上信息都沒有，那就只能是硬載入然後進行平移操作了。這個過程當中如果最終結果和gis數據無法套和或者差距甚遠，大多是轉換過程當中出了錯誤。
參考【 http://www.51bike.com/thread-73964-1-1.html 】【 http://blog.csdn.net/gdp12315_gu/article/details/51823486 】
GPX是比較標準的GPS信息交互文件，當然其他公司還有自己的格式。GPX採用XML語言，所以顯得稍微有點臃腫，壓縮後就很小了。
GPX, 或稱 GPS exchange 格式, 是一種用於存儲坐標數據的 XML 文件格式。它可以儲存在一條路上的路點，軌跡，路線，且易於處理和轉換到其他格式。OpenStreetMap 使用的所有 GPS 數據要轉換為 GPX 格式才能上傳。
GPX包含 帶有正確時間戳的軌跡點。創建GPX文件，使用有效的schema. 如果包括編碼標簽，可以是』UTF-8』， 而不能是』utf8』。
對於lgd文件，很多人可能會比較陌生，很多人可能用了，但也並不知其所以然，這里也稍加解釋。
lgd文件和ldl文件是配套的，是一個矢量數據存儲交換格式。
數據格式發明者： 蘇州中科圖新網路科技有限公司
文件特性：
a.支持點、線、面、圓形、矩形、橢圓、軍標、水面、粒子特效等矢量數據。
b.二進制流文件，體積小，壓縮比高，可適用於pc、移動端等，在pc和移動端做數據交互。
c.有自己的內置索引文件，查詢、檢索效率極高。且可用於伺服器數據發布（和LocaServer配套使用）
文件缺點 ：不支持文件夾結構。
匯總：上述文件格式各有各的優勢，這么多的矢量數據格式基本都是可以相互轉換的。
關於影像數據的一些說明
標簽圖像文件格式(Tagged Image File Format，簡寫為TIFF) 是一種主要用來存儲包括照片和藝術圖在內的圖像的文件格式。它最初由 Als公司與 微軟公司 一起為PostScript列印開發。
TIFF與 JPEG 和 PNG 一起成為流行的高位彩色圖像格式。TIFF格式在業界得到了廣泛的支持，如 Adobe 公司的 Photoshop 、The GIMP Team的 GIMP 、 Ulead PhotoImpact 和 Paint Shop Pro 等圖像處理應用、 QuarkXPress 和 Adobe InDesign 這樣的桌面印刷和頁面排版應用， 掃描 、傳真、文字處理、 光學字元識別 和其它一些應用等都支持這種格式。從Als獲得了 PageMaker 印刷應用程序的Adobe公司現在控制著TIFF規范。
tif可以有8位，24位等深度，一般真彩色是24位，而地形數據只有一個高度值，採用8位。
目前很多衛星影像數據的存儲格式都是tif。包括目前流行的傾斜攝影生成的正射影像一般也以tif格式存儲。
參考【 http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/kjf201224062 】【 網路 】
IMG文件格式是一種可存儲多種類型數據、應用廣泛的圖像數據格式.IMG文件採用HFA結構組織數據,HFA是一種樹狀結構,各種數據( 圖像教據、統計數據、投影信息、地理數據 等)占據「樹」的各個節點.本文詳細介紹了Img文件格式的結構,Img存儲信息的重要特點是分塊存儲,並且提供了對Img文件讀取的方法,此方法讀取效率高,可以根據需要分塊讀取,只讀取需要的塊信息,大大的提高了讀取速度.
IMG 是一種文件壓縮格式（archive format），主要是為了創建軟盤的鏡像文件（disk image），它可以用來壓縮整個軟盤（通常指軟軟盤，Floppy Disk或Diskette）或整片光碟的內容，使用".IMG"這個 擴展名 的文件就是利用這種文件格式來創建的。
提示：一般spot衛星的影像是img格式
lrp格式，影像、地形數據存儲格式。很多使用過LocaSpaceViewer的人，應該已經見識過他的好處了。
數據格式發明者： 蘇州中科圖新網路科技有限公司
文件特性：
a.支持地形、影像。
b.二進制流文件，根據不同的數據類型使用不同的壓縮演算法，體積小。
c.自帶分級（LOD）有自己的內置索引文件，查詢、檢索效率極高。且可用於伺服器數據發布（和LocaServer配套使用）
同影像
同影像
同影像
.grd是純文本的Arc/Info Grid數據的交換文件．
對於存儲地形的grd文件可以使用 LocaSpaceViewer、GlobalMapper 、或者在 arc/info 中使用asciigrid命令可以把它轉成grid，用grid模塊或arcview顯示
這里使用LocaSpaceViewer的提取高程功能生成一個grd文件如下：
1.DSAA是Surface的標准
2.8 11代表橫向（緯度方向）有8個點，縱向（經度方向）有11個點
3.102.6605598899 102.7420948899代表最小經度，最大經度
4.25.0562111272 25.1499849210代表最小緯度和最大緯度
5.1891.8906134325 2239.4623230170代表范圍內的最小高程值和最大高程值
6.橫向（緯度方向）上的第一列所有點值，一共8個點
7.以此類推。。。
參考：【 http://www.360doc.com/content/14/0316/23/7669533_361161590.shtml 】
*.dem有兩種格式，NSDTF和USGS。
SGS－DEM (USGS是美國地質調查局(U．S．GeologicalSurvey)的英文縮寫，是一種公開格式的DEM數據格式標准，使用范圍較廣格式的。
NSDTF－DEM 是中華人民共和國國家標准地球空間數據交換格式，是屬於格網數據交換格式，一般的GIS軟體都不支持這種格式。
這里介紹如何使用LocaSpaceViewer打開 NSDTF－DEM 格式的grd數據
如果我們將上面的NSDTF格式的頭文件改為Grid的頭文件格式，其中高程值不變，就完全可以在LocaSpaceViewer中查看這個*.dem。（最好將後綴名改為*.grd。改了頭文件之後，該文件已經變成grid文件）。這樣通過修改這個*dem的頭文件就可以直接將它轉換為grd文件。
--------------一次內部分享的記錄。
關於地形數據的一些說明：
數據精度
數據級別
ArcGIS、超圖、SkyLine等作為GIS裡面的巨頭，也都形成了很多自己的數據格式，部分開放規則，部分不開放。
有關coverage（aux、rrd、adf、dat、nit、dir）的數據格式說明，可以參考： coverage的理解
未完待續...(後續會繼續增加：.dem,.adf,.idr,.sid,.ecw,.ers,hdr,.gft,.mif,.vec等等)
⑵ bibexcel生成.out文件時，為什麼有er
Bibexcel是一款非常有名的文獻計量學分析軟體。雖然使用起來很方便，但對於初次上手的人來說，還是需要摸索一段時間的。下面將本人使用過程中，翻譯和記錄的一點東東寫出來，供同道參考。
Bibexcel軟體使用說明
Bibexcel軟體是Olle Persson開發的一款文獻計量學工具。在Bibexcel軟體中，用戶可以完成大多數文獻計量學分析工作，並且Bibexcel軟體可以很方便地與其他軟體進行數據交換，如：Pajek，Excel和SPSS等。
本使用說明共分為四個部分：第一部分描述如何重構從Web of Science下載的數據；第二部分介紹OUT文獻，Bibexcel軟體需要生成幾種類型的文件，每一個處理過程將產生一個文件，OUT文件是最先生成的，它是分析的開始點；第三部分描述Bibexcel軟體的基本分析功能；最後介紹如何導出數據，以便利用Pajek軟體進行可視化。
第一部分 如何准備和導入數據
重構Web of Science數據需要兩個步驟：
第一步 在從Web of Science下載的純文本文件中插入回車符。在文件管理系統「Select file here」，然後從菜單條選擇：
Edit doc file-->Replace line feed with carriage return
這個過程將生成*.tx2文件。
第二步 將文件轉換為Dialog格式。從菜單條選擇：
Misc-->Convert to dialog format-->Convert from Web of Science
這個過程將生成*.doc文件。
第二部分 創建OUT文件和計算頻率分布
在完成上述格式轉換後，我們就可以創建OUT文件了。創建OUT文件是我們使用Bibexcel軟體進行文獻計量學分析的第一步。當我們創建OUT文件時，我們首先需要確定使用書目記錄中的哪一個欄位來創建OUT文件，也就是選擇將要分析的欄位（標識符）。
第一步 在文件管理系統中選擇DOC文件；
第二步 在「Old tag」文本框中鍵入欄位標識符，如AU、DE等。
第三步 在「Select field to be analysed」下拉框中，選擇識別欄位內容的操作，如「Any；separated field」等。
第四步 點擊「prep」按鈕。就完成了OUT文件的創建。
下面介紹頻率計算：
第一步 在文件管理系統中選擇OUT文件。
第二步 在「Select type of Unit」下拉框中，選擇計數單位，如「whole strings」。
第三步 在下方的多選框中，選擇排序方式，如選擇「Sort descending」，即按降序排列。
第四步 在下方的多選框中，選擇計算方法，默認的計算方法是「whole counts」，可以改變為「fractional counts」。
第五步 點擊「Start」按鈕。將會生成*.cit文件。
有時，我們需要創建新的OUT文件，可以按照下列步驟進行：略。
生成數據矩陣，以便導入到統計軟體中：略。
第三部分 共現分析和COC文件
下面說明如何利用Bibexcel軟體進行最基本的文獻計量學分析。Analyze菜單包括一系列特殊功能，使我們可以完成引文網路分析，以及其他共現分析。
書目記錄中的一個共現關系意味著兩個單元共同出現在同一個元數據欄位中。很明顯，兩個單元只有一個共現關系是沒有意義的，但如果兩個單元的共現關系頻繁出現在一定量的記錄中，就是很有趣的了。
創建COC文件的步驟：
第一步 在「Select file here」中選中CIT文件，點擊「View file」按鈕，在The List中顯示cit文件的內容。
第二步 從cit文件列表中標記將要分析的單元，然後從菜單條中選擇
Analyze-->Co-occurrence-->Select units via listbox
第三步 在「Select file here」標記OUT文件。注意：不要在The List中顯示OUT文件。
第四步 從菜單中選擇
Analyze-->Co-occurrence-->Make pairs via listbox
這個過程將會生成coc文件。
在COC文件上可供執行的操作：
1. 聚類分析（使用Persson Party Clustering演算法，演算法原理不詳）
2. 生成可供進行MDS分析的矩陣。
第四部分 創建供pajek軟體使用的文件
文件有三種類型：net、vec和clu。
1. 創建net文件
第一步 選擇*.coc文件。
第二步 從菜單條中選擇
Mapping-->Create net-file for pakek...
這個過程將會生成net文件。
2. 創建vec文件
3. 創建clu文件
在創建clu文件之前，首先要執行聚類分析，聚類分析的過程會產生*.per、*.pe2和*.pe3等三種類型文件。創建clu文件依賴的是*.pe2文件。
第一步 選擇*.pe2文件。
第二步 從菜單條中選擇
Mapping-->Create clu-file
這個過程將會生成clu文件
⑶ 有了處理excel數據的R語言代碼如何應用
數據科學和機器學習是該時代最需求的技術，這一需求促使每個人都學習不同的庫和軟體包以實現它們。這篇博客文章將重點介紹用於數據科學和機器學習的Python庫。這些是您掌握市場上最被炒作的兩項技能的庫。
以下是此博客中將涉及的主題列表：
數據科學與機器學習導論為什麼要使用Python進行數據科學和機器學習？用於數據科學和機器學習的Python庫用於統計的Python庫用於可視化的Python庫用於機器學習的Python庫深度學習的Python庫用於自然語言處理的Python庫數據科學與機器學習導論
當我開始研究數據科學和機器學習時，總是有這個問題困擾我最大。是什麼導致圍繞這兩個話題的熱門話題？
嗡嗡聲與我們生成的數據量有很大關系。數據是驅動ML模型所需的燃料，並且由於我們處在大數據時代，因此很清楚為什麼將數據科學視為該時代最有希望的工作角色！
我會說數據科學和機器學習是技能，而不僅僅是技術。它們是從數據中獲得有用的見解並通過建立預測模型解決問題所需的技能。
從形式上來講，這就是兩者的定義方式。
數據科學是從數據中提取有用信息以解決實際問題的過程。
機器學習是使機器學習如何通過提供大量數據來解決問題的過程。
這兩個域是高度互連的。
機器學習是數據科學的一部分，它利用ML演算法和其他統計技術來了解數據如何影響和發展業務。
為什麼要使用Python？
Python在用於實現機器學習和數據科學的最流行的編程語言中排名第一。讓我們了解為什麼。
易於學習：Python使用非常簡單的語法，可用於實現簡單的計算，例如將兩個字元串添加到復雜的過程中，例如構建復雜的ML模型。更少的代碼：實施數據科學和機器學習涉及無數的演算法。得益於Python對預定義包的支持，我們不必編寫演算法。為了使事情變得更容易，Python提供了一種「在編碼時檢查」的方法，從而減輕了測試代碼的負擔。預建庫：Python有100多個預建庫，用於實現各種ML和深度學習演算法。因此，每次您要在數據集上運行演算法時，只需要做的就是用單個命令安裝和載入必要的程序包。預先構建的庫的示例包括NumPy，Keras，Tensorflow，Pytorch等。與平台無關：Python可以在多個平台上運行，包括Windows，macOS，Linux，Unix等。在將代碼從一個平台轉移到另一個平台時，您可以使用諸如PyInstaller之類的軟體包，該軟體包將解決所有依賴性問題。大量的社區支持：除擁有大量支持者外，Python還擁有多個社區，團體和論壇，程序員可以在其中發布他們的錯誤並互相幫助。Python庫
Python在AI和ML領域普及的唯一最重要的原因是，Python提供了數千個內置庫，這些庫具有內置功能和方法，可以輕松地進行數據分析，處理，處理，建模等。 。在下一節中，我們將討論以下任務的庫：
統計分析數據可視化數據建模與機器學習深度學習自然語言處理（NLP）統計分析
統計是數據科學和機器學習的最基本基礎之一。所有ML和DL演算法，技術等均基於統計的基本原理和概念。
Python附帶了大量的庫，僅用於統計分析。在此博客中，我們將重點介紹提供內置函數以執行最復雜的統計計算的頂級統計軟體包。
這是用於統計分析的頂級Python庫的列表：
NumPySciPyPandas統計模型NumPy
NumPy或數值Python是最常用的Python庫之一。該庫的主要功能是它支持用於數學和邏輯運算的多維數組。NumPy提供的功能可用於索引，分類，整形和傳輸圖像和聲波，這些圖像和聲波是多維實數數組。
以下是NumPy的功能列表：
執行簡單到復雜的數學和科學計算對多維數組對象的強大支持以及用於處理數組元素的函數和方法的集合傅里葉變換和數據處理常式執行線性代數計算，這對於機器學習演算法（例如線性回歸，邏輯回歸，樸素貝葉斯等）是必需的。SciPy
SciPy庫建立在NumPy之上，是一組子軟體包的集合，可幫助解決與統計分析有關的最基本問題。SciPy庫用於處理使用NumPy庫定義的數組元素，因此它通常用於計算使用NumPy無法完成的數學方程式。
這是SciPy的功能列表：
它與NumPy數組一起使用，提供了一個平台，提供了許多數學方法，例如數值積分和優化。它具有可用於矢量量化，傅立葉變換，積分，插值等子包的集合。提供完整的線性代數函數堆棧，這些函數可用於更高級的計算，例如使用k-means演算法的聚類等。提供對信號處理，數據結構和數值演算法，創建稀疏矩陣等的支持。Pandas
Pandas是另一個重要的統計庫，主要用於統計，金融，經濟學，數據分析等廣泛領域。該庫依賴於NumPy數組來處理Pandas數據對象。NumPy，Pandas和SciPy在執行科學計算，數據處理等方面都嚴重依賴彼此。
我經常被要求在Pandas，NumPy和SciPy中選擇最好的，但是，我更喜歡使用它們，因為它們彼此之間非常依賴。Pandas是處理大量數據的最佳庫之一，而NumPy對多維數組具有出色的支持，另一方面，Scipy提供了一組執行大多數統計分析任務的子包。
以下是Pandas的功能列表：
使用預定義和自定義索引創建快速有效的DataFrame對象。它可用於處理大型數據集並執行子集，數據切片，索引等。提供用於創建Excel圖表和執行復雜數據分析任務的內置功能，例如描述性統計分析，數據整理，轉換，操作，可視化等。提供對處理時間序列數據的支持統計模型
StatsModels Python軟體包建立在NumPy和SciPy之上，是創建統計模型，數據處理和模型評估的最佳選擇。除了使用SciPy庫中的NumPy數組和科學模型外，它還與Pandas集成以進行有效的數據處理。該庫以統計計算，統計測試和數據探索而聞名。
以下是StatsModels的功能列表：
NumPy和SciPy庫中找不到的執行統計檢驗和假設檢驗的最佳庫。提供R樣式公式的實現，以實現更好的統計分析。它更隸屬於統計人員經常使用的R語言。由於它廣泛支持統計計算，因此通常用於實現廣義線性模型（GLM）和普通最小二乘線性回歸（OLM）模型。包括假設檢驗（零理論）在內的統計檢驗是使用StatsModels庫完成的。因此，它們是用於統計分析的最常用和最有效的Python庫。現在讓我們進入數據科學和機器學習中的數據可視化部分。
數據可視化
圖片說出一千多個單詞。我們都聽說過關於藝術方面的引用，但是，對於數據科學和機器學習也是如此。
數據可視化就是通過圖形表示有效地表達來自數據的關鍵見解。它包括圖形，圖表，思維導圖，熱圖，直方圖，密度圖等的實現，以研究各種數據變數之間的相關性。
在本博客中，我們將重點介紹最好的Python數據可視化軟體包，這些軟體包提供內置函數來研究各種數據功能之間的依賴關系。
這是用於數據可視化的頂級Python庫的列表：
Matplotlib是Python中最基本的數據可視化軟體包。它支持各種圖形，例如直方圖，條形圖，功率譜，誤差圖等。它是一個二維圖形庫，可生成清晰明了的圖形，這對於探索性數據分析（EDA）至關重要。
這是Matplotlib的功能列表：
Matplotlib通過提供選擇合適的線條樣式，字體樣式，格式化軸等功能，使繪制圖形變得極為容易。創建的圖形可幫助您清楚地了解趨勢，模式並進行關聯。它們通常是推理定量信息的工具。它包含Pyplot模塊，該模塊提供了與MATLAB用戶界面非常相似的界面。這是Matplotlib軟體包的最佳功能之一。提供面向對象的API模塊，以使用GUI工具（例如Tkinter，wxPython，Qt等）將圖形集成到應用程序中。Matplotlib
Matplotlib庫構成了Seaborn庫的基礎。與Matplotlib相比，Seaborn可用於創建更具吸引力和描述性的統計圖。除了對數據可視化的廣泛支持外，Seaborn還附帶一個面向數據集的內置API，用於研究多個變數之間的關系。
以下是Seaborn的功能列表：
提供用於分析和可視化單變數和雙變數數據點以及將數據與其他數據子集進行比較的選項。支持針對各種目標變數的線性回歸模型的自動統計估計和圖形表示。通過提供執行高級抽象的功能，構建用於構造多圖網格的復雜可視化。帶有許多內置主題，可用於樣式設置和創建matplotlib圖Ploty
Ploty是最知名的圖形Python庫之一。它提供了互動式圖形，以了解目標變數和預測變數之間的依賴性。它可以用於分析和可視化統計，財務，商業和科學數據，以生成清晰明了的圖形，子圖，熱圖，3D圖表等。
這是使Ploty成為最佳可視化庫之一的功能列表：
它具有30多種圖表類型，包括3D圖表，科學和統計圖，SVG地圖等，以實現清晰的可視化。藉助Ploty的Python API，您可以創建由圖表，圖形，文本和Web圖像組成的公共/私有儀錶板。使用Ploty創建的可視化以JSON格式序列化，因此您可以在R，MATLAB，Julia等不同平台上輕松訪問它們。它帶有一個稱為Plotly Grid的內置API，該API可讓您直接將數據導入Ploty環境。Bokeh
Bokeh是Python中交互性最強的庫之一，可用於為Web瀏覽器構建描述性的圖形表示形式。它可以輕松處理龐大的數據集並構建通用圖，從而有助於執行廣泛的EDA。Bokeh提供定義最完善的功能，以構建互動式繪圖，儀錶板和數據應用程序。
這是Bokeh的功能列表：
使用簡單的命令幫助您快速創建復雜的統計圖支持HTML，筆記本和伺服器形式的輸出。它還支持多種語言綁定，包括R，Python，lua，Julia等。Flask和django也與Bokeh集成在一起，因此您也可以在這些應用程序上表達可視化效果它提供了對轉換為其他庫（如matplotlib，seaborn，ggplot等）中編寫的可視化文件的支持因此，這些是用於數據可視化的最有用的Python庫。現在，讓我們討論用於實現整個機器學習過程的頂級Python庫。
機器學習
創建可以准確預測結果或解決特定問題的機器學習模型是任何數據科學項目中最重要的部分。
實施ML，DL等涉及對數千行代碼進行編碼，當您要創建通過神經網路解決復雜問題的模型時，這可能變得更加麻煩。但值得慶幸的是，我們無需編寫任何演算法，因為Python隨附了多個軟體包，僅用於實現機器學習技術和演算法。
在此博客中，我們將重點介紹提供內置函數以實現所有ML演算法的頂級ML軟體包。
以下是用於機器學習的頂級Python庫的列表：
Scikit-learnXGBoostElI5Scikit-learn
Scikit-learn是最有用的Python庫之一，是用於數據建模和模型評估的最佳庫。它附帶了無數功能，其唯一目的是創建模型。它包含所有有監督的和無監督的機器學習演算法，並且還具有用於集合學習和促進機器學習的定義明確的功能。
以下是Scikit學習的功能列表：
提供一組標准數據集，以幫助您開始使用機器學習。例如，著名的Iris數據集和Boston House Price數據集是Scikit-learn庫的一部分。用於執行有監督和無監督機器學習的內置方法。這包括解決，聚類，分類，回歸和異常檢測問題。帶有用於特徵提取和特徵選擇的內置功能，可幫助識別數據中的重要屬性。它提供了執行交叉驗證以評估模型性能的方法，還提供了用於優化模型性能的參數調整功能。XGBoost
XGBoost代表「極端梯度增強」，它是執行Boosting Machine Learning的最佳Python軟體包之一。諸如LightGBM和CatBoost之類的庫也同樣配備了定義明確的功能和方法。建立該庫的主要目的是實現梯度提升機，該梯度提升機用於提高機器學習模型的性能和准確性。
以下是其一些主要功能：
該庫最初是用C ++編寫的，被認為是提高機器學習模型性能的最快，有效的庫之一。核心的XGBoost演算法是可並行化的，並且可以有效地利用多核計算機的功能。這也使該庫足夠強大，可以處理大量數據集並跨數據集網路工作。提供用於執行交叉驗證，參數調整，正則化，處理缺失值的內部參數，還提供scikit-learn兼容的API。該庫經常在頂級的數據科學和機器學習競賽中使用，因為它一直被證明優於其他演算法。ElI5
ELI5是另一個Python庫，主要致力於改善機器學習模型的性能。該庫相對較新，通常與XGBoost，LightGBM，CatBoost等一起使用，以提高機器學習模型的准確性。
以下是其一些主要功能：
提供與Scikit-learn軟體包的集成，以表達功能重要性並解釋決策樹和基於樹的集成的預測。它分析並解釋了XGBClassifier，XGBRegressor，LGBMClassifier，LGBMRegressor，CatBoostClassifier，CatBoostRegressor和catboost所做的預測。它提供了對實現多種演算法的支持，以便檢查黑盒模型，其中包括TextExplainer模塊，該模塊可讓您解釋由文本分類器做出的預測。它有助於分析包括線性回歸器和分類器在內的scikit學習通用線性模型（GLM）的權重和預測。深度學習
機器學習和人工智慧的最大進步是通過深度學習。隨著深度學習的介紹，現在可以構建復雜的模型並處理龐大的數據集。幸運的是，Python提供了最好的深度學習軟體包，可幫助構建有效的神經網路。
在此博客中，我們將專注於提供用於實現復雜的神經網路的內置功能的頂級深度學習軟體包。
以下是用於深度學習的頂級Python庫的列表：
TensorFlow是用於深度學習的最佳Python庫之一，是一個用於跨各種任務進行數據流編程的開源庫。它是一個符號數學庫，用於構建強大而精確的神經網路。它提供了直觀的多平台編程界面，可在廣闊的領域中實現高度擴展。
以下是TensorFlow的一些關鍵功能：
它允許您構建和訓練多個神經網路，以幫助適應大型項目和數據集。除支持神經網路外，它還提供執行統計分析的功能和方法。例如，它帶有用於創建概率模型和貝葉斯網路（例如伯努利，Chi2，Uniform，Gamma等）的內置功能。該庫提供了分層的組件，這些組件可以對權重和偏差執行分層的操作，並且還可以通過實施正則化技術（例如批標准化，丟包等）來提高模型的性能。它帶有一個稱為TensorBoard的可視化程序，該可視化程序創建互動式圖形和可視化圖形以了解數據功能的依賴性。Pytorch
Pytorch是一個基於Python的開源科學計算軟體包，用於在大型數據集上實施深度學習技術和神經網路。Facebook積極地使用此庫來開發神經網路，以幫助完成各種任務，例如面部識別和自動標記。
以下是Pytorch的一些主要功能：
提供易於使用的API與其他數據科學和機器學習框架集成。與NumPy一樣，Pytorch提供了稱為Tensors的多維數組，與NumPy不同，它甚至可以在GPU上使用。它不僅可以用於對大型神經網路進行建模，而且還提供了一個界面，具有200多種用於統計分析的數學運算。創建動態計算圖，以在代碼執行的每個點建立動態圖。這些圖有助於時間序列分析，同時實時預測銷售量。Keras
Keras被認為是Python中最好的深度學習庫之一。它為構建，分析，評估和改進神經網路提供全面支持。Keras基於Theano和TensorFlow Python庫構建，該庫提供了用於構建復雜的大規模深度學習模型的附加功能。
以下是Keras的一些關鍵功能：
為構建所有類型的神經網路提供支持，即完全連接，卷積，池化，循環，嵌入等。對於大型數據集和問題，可以將這些模型進一步組合以創建完整的神經網路它具有執行神經網路計算的內置功能，例如定義層，目標，激活功能，優化器和大量工具，使處理圖像和文本數據更加容易。它帶有一些預處理的數據集和經過訓練的模型，包括MNIST，VGG，Inception，SqueezeNet，ResNet等。它易於擴展，並支持添加包括功能和方法的新模塊。自然語言處理
您是否曾經想過Google如何恰當地預測您要搜索的內容？Alexa，Siri和其他聊天機器人背後的技術是自然語言處理。NLP在設計基於AI的系統中發揮了巨大作用，該系統有助於描述人類語言與計算機之間的交互。
在此博客中，我們將重點介紹提供內置功能以實現基於高級AI的系統的頂級自然語言處理包。
這是用於自然語言處理的頂級Python庫的列表：
NLTKspaCyGensimNLTK（自然語言工具包）
NLTK被認為是分析人類語言和行為的最佳Python軟體包。NLTK庫是大多數數據科學家的首選，它提供易於使用的界面，其中包含50多種語料庫和詞彙資源，有助於描述人與人之間的互動以及構建基於AI的系統（例如推薦引擎）。
這是NLTK庫的一些關鍵功能：
提供一套數據和文本處理方法，用於文本分析的分類，標記化，詞干，標記，解析和語義推理。包含用於工業級NLP庫的包裝器，以構建復雜的系統，以幫助進行文本分類並查找人類語音的行為趨勢和模式它帶有描述計算語言學實現的綜合指南和完整的API文檔指南，可幫助所有新手開始使用NLP。它擁有龐大的用戶和專業人員社區，它們提供全面的教程和快速指南，以學習如何使用Python進行計算語言學。spaCy
spaCy是一個免費的開源Python庫，用於實現高級自然語言處理（NLP）技術。當您處理大量文本時，重要的是要了解文本的形態學意義以及如何將其分類以理解人類語言。通過spaCY可以輕松實現這些任務。
這是spaCY庫的一些關鍵功能：
除了語言計算外，spaCy還提供了單獨的模塊來構建，訓練和測試統計模型，從而更好地幫助您理解單詞的含義。帶有各種內置的語言注釋，可幫助您分析句子的語法結構。這不僅有助於理解測試，還有助於查找句子中不同單詞之間的關系。它可用於對包含縮寫和多個標點符號的復雜嵌套令牌應用令牌化。除了非常強大和快速之外，spaCy還提供對51種以上語言的支持。Gensim
Gensim是另一個開源Python軟體包，其建模旨在從大型文檔和文本中提取語義主題，以通過統計模型和語言計算來處理，分析和預測人類行為。無論數據是原始數據還是非結構化數據，它都有能力處理龐大的數據。
以下是Genism的一些主要功能：
它可用於構建可通過理解每個單詞的統計語義來有效分類文檔的模型。它帶有諸如Word2Vec，FastText，潛在語義分析之類的文本處理演算法，這些演算法研究文檔中的統計共現模式，以過濾掉不必要的單詞並構建僅具有重要功能的模型。提供可以導入並支持各種數據格式的I / O包裝器和讀取器。它具有簡單直觀的界面，可供初學者輕松使用。API學習曲線也很低，這解釋了為什麼許多開發人員喜歡此庫。
⑷ 如何打開後綴名*.vec文件
Vec文件是Geoscan矢量化後的文件格式