⑴ GIS当中矢量数据、影像数据、地形数据等常见数据格式的介绍
1963年，加拿大测量学家 罗杰 ·汤姆林森（Roger Tomlinson）首先提出了 GIS 这一术语，并建成世界上第一个 GIS （加拿大地理信息系统CGIS），用于自然资源的管理和规划。汤姆林森提倡使用计算机进行空间分析的先见之明以及他在建立CGIS过程中的领导角色，为他赢得了“GIS之父”的光荣称号。 到如今，GIS经历了50多年的发展历程，这个期间计算机也有了革命性的变化，CPU、显卡、存储的革新促使一大堆GIS软件的诞生，如：ArcGIS、GoogleEarth、SuperMap、LocaSpace等 不同的GIS产品和平台对数据的支持也各有不同，在此期间逐渐形成了一些规范化的标准，有了更多的通用格式，这里就简单介绍一下。 以下整理主要来自于网络，如果错误以及不当之处请及时指出，会第一时间处理。 参考地址：【 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 】 地理信息系统 （Geographic Information System或 Geo－Information system，GIS）有时又称为“地学信息系统”。它是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在 计算机 硬、软件系统支持下，对整个或部分 地球 表层（包括大气层）空间中的有关 地理 分布 数据 进行 采集 、 储存 、 管理 、 运算 、 分析 、 显示 和 描述 的技术系统 简单来说GIS就是一堆坐标相关的数据的组织和渲染展示。 •一切都从地球（Globe）说起 •用Globe来模拟一个地球 •用图层（Layer）来抽象表达地物的集合 –图层是某一类地物的集合，例如道路图层，河流图层，房屋图层。 •用要素（Feature）来表达地物，例如一个公交站用一个点标注来表示 •用符号（style）来标识地物分类 •GSOFeature代表一个要素（地物） •每个Feature都包含一个Geometry对象 •可以是点、线、面、模型等对象 要素的本身：是地理坐标（经度、纬度、高度），与属性（颜色、样式、描述、体积、长度、面积等）的综合体。 具体体现形式可以是 txt excel csv json xml sql字段 kml、shpfile、gpx等 看一个展现形式： 线：•符号样式类 •每一个Geometry对象都有一个GSOStyle，来设置对象的表现方式，例如，点的图标，字体。线面的宽度、颜色。三维模型的颜色等等。feature（元素）符号化（可视化）的详情，参考： 【 https://blog.csdn.net/_39476236/article/details/80045970 】 【 https://www.jianshu.com/p/e7d3080894de 】 参考地址：【 http://www.cppblog.com/alantop/archive/2008/08/14/58880.html 】 Shapefile文件是美国环境系统研究所（ESRI）所研制的GIS文件系统格式文件，是工业标准的矢量数据文件。 Shapefile将空间特征表中的非拓扑几何对象和属性信息存储在数据集中，特征表中的几何对象存为以坐标点集表示的图形文件—SHP文件，Shapefile文件并不含拓扑（Topological）数据结构。 一个Shape文件包括三个文件：一个主文件(*.shp)，一个索引文件(*.shx)，和一个dBASE(*.dbf)表 。主文件是一个直接存取，变长度记录的文件，其中每个记录描述构成一个地理特征（Feature）的所有vertices坐标值。在索引文件中，每条记录包含对应主文件记录距离主文件头开始的偏移量，dBASE表包含SHP文件中每一个Feature的特征属性，表中几何记录和属性数据之间的一一对应关系是基于记录数目的ID。在dBASE文件中的属性记录必须和主文件中的记录顺序是相同的。图形数据和属性数据通过索引号建立一一对应的关系。 Shapefile中坐标文件（.shp）由固定长度的文件头和接着的变长度空间数据记录组成。文件头由100字节的说明信息组成的（附表 1），主要说明文件的长度、Shape类型、整个Shape图层的范围等等，这些信息构成了空间数据的元数据。在导入空间数据时首先要读入文件头获取Shape文件的基本信息，并以此信息为基础建立相应的元数据表。而变长度空间数据记录是由固定长度的记录头和变长度记录内容组成，其记录结构基本类似，每条记录都有记录头和记录内容组成（空间坐标对）。记录头的内容包括记录号（Record Number）和坐标记录长度（Content Length）两个记录项，Shapefile文件中的记录号都是从1开始的，坐标记录长度是按16位字来衡量的。记录内容包括目标的几何类型（ShapeType）和具体的坐标记录（X，Y），记录内容因要素几何类型的不同，其具体的内容和格式都有所不同。对于具体的记录主要包括空Shape记录，点记录，线记录和多边形记录，具体的记录结构如附表 2所示。 属性文件（.dbf）用于记录属性信息。它是一个标准的DBF文件，也是由头文件和实体信息两部分构成。其中文件头部分的长度是不定长的，它主要对DBF文件作了一些总体说明(附表 3)，其中最主要的是对这个DBF文件的记录项的信息进行了详细的描述（附表 4），比如对每个记录项的名称，数据类型，长度等信息都有具体的说明。属性文件的实体信息部分就是一条条属性记录，每条记录都是由若干个记录项构成，因此只要依次循环读取每条记录就可以了。 索引文件（.shx）主要包含坐标文件的索引信息，文件中每个记录包含对应的坐标文件记录距离坐标文件的文件头的偏移量。通过索引文件可以很方便地在坐标文件中定位到指定目标地坐标信息。索引文件也是由文件头和实体信息两部分构成的，其中文件头部分是一个长度固定（100 bytes）的记录段，其内容与坐标文件的文件头基本一致。它的实体信息以记录为基本单位，每一条记录包括偏移量（Offset）和记录段长度（Content Length）两个记录项。附表 5给出了具体的描述。 个人理解 ：shp作为GIS当中十分常用的一种格式，有必要了解一下它的一些特性： 1.shp文件只能存储点、线、面中的一种类型，要么里面存储的全是点，要不全是线、要么全是面，不存在混合存在的状态 2.shp可以设置很多字段属性，比如一个管线文件，你可以定义管径、颜色、埋深、归属、修建时间等等。。。 3.shp可以设置不同的投影信息，投影是很多人比较头疼的问题经常搞不明白是怎么回事，经常出现拿两个不同投影，不同坐标系统的数据相互叠加发现不能叠加成功，而任何一个数据都没有错误，这方面的问题可以参考【 地理坐标系与投影坐标系的区别 】 -参考网络 KML 是由开放地理空间联盟（Open Geospatial Consortium, Inc.，简称 OGC）维护的国际标准。 KML， 是 标记语言 （Keyhole Markup Language）的缩写，最初由Keyhole公司开发，是一种基于XML 语法与格式的、用于描述和保存地理信息（如点、线、图像、多边形和模型等）的编码规范，可以被 Google Earth 和 Google Maps 识别并显示。Google Earth 和 Google Maps 处理 KML 文件的方式与 网页浏览器 处理 HTML 和 XML 文件的方式类似。像 HTML 一样，KML 使用包含名称、属性的标签（tag）来确定显示方式。因此，您可将 Google Earth 和 Google Maps 视为 KML 文件浏览器 。2008年4月微软的OOXML成为国际标准后，Google公司宣布放弃对KML的控制权，由开放地理信息联盟（OGC）接管KML语言，并将“Google Earth”及“Google Maps”中使用的KML语言变成为一个国际标准。 KMZ 文件是 压缩过的KML文件 。由于 KMZ 是压缩包，因此，它不仅能包含 KML文本，也能包含其他类型的文件。如果您的地标描述中链接了本地图片等其他文件，建议您在保存地标时，保存类型选 KMZ 而不选 KML，Google Earth 会把您链接的图片等文件复制一份夹 KMZ 压缩包中。这样，您就可以将包含丰富信息的地标文件发给朋友，一起 分享 了。 个人理解：KML作为GIS当中十分常用的一种格式，有必要了解一下它的一些特性： 1.kml是xml文本，本身没有什么特殊性可言 2.支持点、线、面等要素，并可以设置属性信息。 3.支持文件夹结构，可以通过内建文件夹来管理大量的数据 下图是LocaSpaceViewer加载kml的效果图有时客户需要提供dxf的文件格式，不知道dxf文件与dwg文件有什么区别各有什么特点？ 拿着自己的dxf文件不知道该怎么打开？更不知道如何在GIS当中使用？ dxf和dwg的区别这里引用一篇文章里的内容来做介绍【 http://www.civilcn.com/autocad/cadaz/1342667542163919.html 】 dwg文件 ：*.dwg是AutoCAD的图形文件，是二维或三维图形档案。其与dxf文件是可以互相转化的。 dxf文件： *.dxf是Autodesk公司开发的用于AutoCAD与其它软件之间进行CAD数据交换的CAD数据文件格式。DXF是一种 开放的矢量数据格式 ，可以分为两类：ASCII格式和二进制格式；ASCII具有可读性好，但占有空间较大；二进制格式占有空间小、读取速度快。由于Autocad现在是最流行的cad系统，DXF也被广泛使用，成为事实上的标准。绝大多数CAD系统都能读入或输出DXF文件。 DXF文件可以用记事本直接打开 ,编辑相应的图元数据.换句话说,如果你对DXF文件格式有足够了解的话,甚至可以在记事本里直接画图。DWG的来绘图更直观（DXF图纸中线条的相交处都会有个小圆），而用于数控加工的图纸则必须是DXF文件（操机者必须把DWG转换成DXF后才可加工）如快走丝。dxf是工业标准格式的一种。所以这也是它们用途的区别。 autocad是一个非常优秀的绘图软件，已经融入到大学的课堂里，同时工业制造和很多设计行业都使用cad进行图纸的绘制，范围的广泛性就不做说明了。 dxf和投影的关系 对于文件本身的介绍上述应该就够了，这里补充一点dxf和投影的一些关系，即dxf在gis当中的使用 参考内容【 AutoCAD DXF 图形的批量无损投影转换方法 】 原理： 在CAD当中任何图形均由点、线、面图元组成，如CAD的直线、射线、多义线、Spline曲线、多边形、面域、填充面等，由线性组成的图元在DXF文件记录中表现为以点或线的拐点、或曲线的控制点、拟合点坐标记录形式[2]，读取、处理这些图元坐标数据无需特别处理，只要读取坐标数据转换即可。 常规： 因此很多和规划以及地图相关的CAD文件，CAD的图框上大多相关的地理和投影坐标信息，一般在左下角会有投影坐标信息，比如北京1954坐标，图框的格网线附近还会有相应的分带，带号信息，找到这些信息以后，就可以进行投影定义了。对于投影的定义，推荐使用.prj文件。如何确定prj文件当中所需的投影信息，如何确定EPSG号，等更多关于CAD当中配置prj文件的详情参考【 使用LocaSpaceViewer编辑规划用的CAD文件，配置CAD文件投影信息 】 如果以上信息都没有，那就只能是硬加载然后进行平移操作了。这个过程当中如果最终结果和gis数据无法套和或者差距甚远，大多是转换过程当中出了错误。 参考【 http://www.51bike.com/thread-73964-1-1.html 】【 http://blog.csdn.net/gdp12315_gu/article/details/51823486 】GPX是比较标准的GPS信息交互文件，当然其他公司还有自己的格式。GPX采用XML语言，所以显得稍微有点臃肿，压缩后就很小了。 GPX, 或称 GPS exchange 格式, 是一种用于存储坐标数据的 XML 文件格式。它可以储存在一条路上的路点，轨迹，路线，且易于处理和转换到其他格式。OpenStreetMap 使用的所有 GPS 数据要转换为 GPX 格式才能上传。 GPX包含 带有正确时间戳的轨迹点。创建GPX文件，使用有效的schema. 如果包括编码标签，可以是’UTF-8’， 而不能是’utf8’。 对于lgd文件，很多人可能会比较陌生，很多人可能用了，但也并不知其所以然，这里也稍加解释。 lgd文件和ldl文件是配套的，是一个矢量数据存储交换格式。 数据格式发明者： 苏州中科图新网络科技有限公司 文件特性： a.支持点、线、面、圆形、矩形、椭圆、军标、水面、粒子特效等矢量数据。 b.二进制流文件，体积小，压缩比高，可适用于pc、移动端等，在pc和移动端做数据交互。 c.有自己的内置索引文件，查询、检索效率极高。且可用于服务器数据发布（和LocaServer配套使用） 文件缺点 ：不支持文件夹结构。 汇总：上述文件格式各有各的优势，这么多的矢量数据格式基本都是可以相互转换的。 关于影像数据的一些说明 标签图像文件格式(Tagged Image File Format，简写为TIFF) 是一种主要用来存储包括照片和艺术图在内的图像的文件格式。它最初由 Als公司与 微软公司 一起为PostScript打印开发。 TIFF与 JPEG 和 PNG 一起成为流行的高位彩色图像格式。TIFF格式在业界得到了广泛的支持，如 Adobe 公司的 Photoshop 、The GIMP Team的 GIMP 、 Ulead PhotoImpact 和 Paint Shop Pro 等图像处理应用、 QuarkXPress 和 Adobe InDesign 这样的桌面印刷和页面排版应用， 扫描 、传真、文字处理、 光学字符识别 和其它一些应用等都支持这种格式。从Als获得了 PageMaker 印刷应用程序的Adobe公司现在控制着TIFF规范。 tif可以有8位，24位等深度，一般真彩色是24位，而地形数据只有一个高度值，采用8位。 目前很多卫星影像数据的存储格式都是tif。包括目前流行的倾斜摄影生成的正射影像一般也以tif格式存储。 参考【 http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/kjf201224062 】【 网络 】 IMG文件格式是一种可存储多种类型数据、应用广泛的图像数据格式.IMG文件采用HFA结构组织数据,HFA是一种树状结构,各种数据( 图像教据、统计数据、投影信息、地理数据 等)占据“树”的各个节点.本文详细介绍了Img文件格式的结构,Img存储信息的重要特点是分块存储,并且提供了对Img文件读取的方法,此方法读取效率高,可以根据需要分块读取,只读取需要的块信息,大大的提高了读取速度. IMG 是一种文件压缩格式（archive format），主要是为了创建软盘的镜像文件（disk image），它可以用来压缩整个软盘（通常指软软盘，Floppy Disk或Diskette）或整片光盘的内容，使用".IMG"这个 扩展名 的文件就是利用这种文件格式来创建的。 提示：一般spot卫星的影像是img格式 lrp格式，影像、地形数据存储格式。很多使用过LocaSpaceViewer的人，应该已经见识过他的好处了。 数据格式发明者： 苏州中科图新网络科技有限公司 文件特性： a.支持地形、影像。 b.二进制流文件，根据不同的数据类型使用不同的压缩算法，体积小。 c.自带分级（LOD）有自己的内置索引文件，查询、检索效率极高。且可用于服务器数据发布（和LocaServer配套使用） 同影像 同影像 同影像 .grd是纯文本的Arc/Info Grid数据的交换文件． 对于存储地形的grd文件可以使用 LocaSpaceViewer、GlobalMapper 、或者在 arc/info 中使用asciigrid命令可以把它转成grid，用grid模块或arcview显示 这里使用LocaSpaceViewer的提取高程功能生成一个grd文件如下：1.DSAA是Surface的标准 2.8 11代表横向（纬度方向）有8个点，纵向（经度方向）有11个点 3.102.6605598899 102.7420948899代表最小经度，最大经度 4.25.0562111272 25.1499849210代表最小纬度和最大纬度 5.1891.8906134325 2239.4623230170代表范围内的最小高程值和最大高程值 6.横向（纬度方向）上的第一列所有点值，一共8个点 7.以此类推。。。参考：【 http://www.360doc.com/content/14/0316/23/7669533_361161590.shtml 】 *.dem有两种格式，NSDTF和USGS。 SGS－DEM (USGS是美国地质调查局(U．S．GeologicalSurvey)的英文缩写，是一种公开格式的DEM数据格式标准，使用范围较广格式的。 NSDTF－DEM 是中华人民共和国国家标准地球空间数据交换格式，是属于格网数据交换格式，一般的GIS软件都不支持这种格式。 这里介绍如何使用LocaSpaceViewer打开 NSDTF－DEM 格式的grd数据如果我们将上面的NSDTF格式的头文件改为Grid的头文件格式，其中高程值不变，就完全可以在LocaSpaceViewer中查看这个*.dem。（最好将后缀名改为*.grd。改了头文件之后，该文件已经变成grid文件）。这样通过修改这个*dem的头文件就可以直接将它转换为grd文件。————–一次内部分享的记录。关于地形数据的一些说明： 数据精度 数据级别 ArcGIS、超图、SkyLine等作为GIS里面的巨头，也都形成了很多自己的数据格式，部分开放规则，部分不开放。 有关coverage（aux、rrd、adf、dat、nit、dir）的数据格式说明，可以参考： coverage的理解 未完待续…(后续会继续增加：.dem,.adf,.idr,.sid,.ecw,.ers,hdr,.gft,.mif,.vec等等)
⑵ bibexcel生成.out文件时，为什么有er
Bibexcel是一款非常有名的文献计量学分析软件。虽然使用起来很方便，但对于初次上手的人来说，还是需要摸索一段时间的。下面将本人使用过程中，翻译和记录的一点东东写出来，供同道参考。Bibexcel软件使用说明Bibexcel软件是Olle Persson开发的一款文献计量学工具。在Bibexcel软件中，用户可以完成大多数文献计量学分析工作，并且Bibexcel软件可以很方便地与其他软件进行数据交换，如：Pajek，Excel和SPSS等。本使用说明共分为四个部分：第一部分描述如何重构从Web of Science下载的数据；第二部分介绍OUT文献，Bibexcel软件需要生成几种类型的文件，每一个处理过程将产生一个文件，OUT文件是最先生成的，它是分析的开始点；第三部分描述Bibexcel软件的基本分析功能；最后介绍如何导出数据，以便利用Pajek软件进行可视化。第一部分 如何准备和导入数据重构Web of Science数据需要两个步骤：第一步 在从Web of Science下载的纯文本文件中插入回车符。在文件管理系统“Select file here”，然后从菜单条选择： Edit doc file–>Replace line feed with carriage return 这个过程将生成*.tx2文件。 第二步 将文件转换为Dialog格式。从菜单条选择： Misc–>Convert to dialog format–>Convert from Web of Science 这个过程将生成*.doc文件。第二部分 创建OUT文件和计算频率分布在完成上述格式转换后，我们就可以创建OUT文件了。创建OUT文件是我们使用Bibexcel软件进行文献计量学分析的第一步。当我们创建OUT文件时，我们首先需要确定使用书目记录中的哪一个字段来创建OUT文件，也就是选择将要分析的字段（标识符）。第一步 在文件管理系统中选择DOC文件；第二步 在“Old tag”文本框中键入字段标识符，如AU、DE等。第三步 在“Select field to be analysed”下拉框中，选择识别字段内容的操作，如“Any；separated field”等。第四步 点击“prep”按钮。就完成了OUT文件的创建。下面介绍频率计算：第一步 在文件管理系统中选择OUT文件。第二步 在“Select type of Unit”下拉框中，选择计数单位，如“whole strings”。第三步 在下方的多选框中，选择排序方式，如选择“Sort descending”，即按降序排列。第四步 在下方的多选框中，选择计算方法，默认的计算方法是“whole counts”，可以改变为“fractional counts”。第五步 点击“Start”按钮。将会生成*.cit文件。有时，我们需要创建新的OUT文件，可以按照下列步骤进行：略。生成数据矩阵，以便导入到统计软件中：略。第三部分 共现分析和COC文件下面说明如何利用Bibexcel软件进行最基本的文献计量学分析。Analyze菜单包括一系列特殊功能，使我们可以完成引文网络分析，以及其他共现分析。书目记录中的一个共现关系意味着两个单元共同出现在同一个元数据字段中。很明显，两个单元只有一个共现关系是没有意义的，但如果两个单元的共现关系频繁出现在一定量的记录中，就是很有趣的了。创建COC文件的步骤：第一步 在“Select file here”中选中CIT文件，点击“View file”按钮，在The List中显示cit文件的内容。第二步 从cit文件列表中标记将要分析的单元，然后从菜单条中选择 Analyze–>Co-occurrence–>Select units via listbox第三步 在“Select file here”标记OUT文件。注意：不要在The List中显示OUT文件。第四步 从菜单中选择 Analyze–>Co-occurrence–>Make pairs via listbox 这个过程将会生成coc文件。 在COC文件上可供执行的操作：1. 聚类分析（使用Persson Party Clustering算法，算法原理不详）2. 生成可供进行MDS分析的矩阵。第四部分 创建供pajek软件使用的文件文件有三种类型：net、vec和clu。1. 创建net文件第一步 选择*.coc文件。第二步 从菜单条中选择 Mapping–>Create net-file for pakek… 这个过程将会生成net文件。2. 创建vec文件3. 创建clu文件在创建clu文件之前，首先要执行聚类分析，聚类分析的过程会产生*.per、*.pe2和*.pe3等三种类型文件。创建clu文件依赖的是*.pe2文件。第一步 选择*.pe2文件。第二步 从菜单条中选择 Mapping–>Create clu-file 这个过程将会生成clu文件
⑶ 有了处理excel数据的R语言代码如何应用
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。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。这些是您掌握市场上最被炒作的两项技能的库。
以下是此博客中将涉及的主题列表：
数据科学与机器学习导论为什么要使用Python进行数据科学和机器学习？用于数据科学和机器学习的Python库用于统计的Python库用于可视化的Python库用于机器学习的Python库深度学习的Python库用于自然语言处理的Python库数据科学与机器学习导论
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最大。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。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。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。
从形式上来讲，这就是两者的定义方式。
数据科学是从数据中提取有用信息以解决实际问题的过程。
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。
这两个域是高度互连的。
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。
为什么要使用Python？
Python在用于实现机器学习和数据科学的最流行的编程语言中排名第一。让我们了解为什么。
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。更少的代码：实施数据科学和机器学习涉及无数的算法。得益于Python对预定义包的支持，我们不必编写算法。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。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。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。预先构建的库的示例包括NumPy，Keras，Tensorflow，Pytorch等。与平台无关：Python可以在多个平台上运行，包括Windows，macOS，Linux，Unix等。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。大量的社区支持：除拥有大量支持者外，Python还拥有多个社区，团体和论坛，程序员可以在其中发布他们的错误并互相帮助。Python库
Python在AI和ML领域普及的唯一最重要的原因是，Python提供了数千个内置库，这些库具有内置功能和方法，可以轻松地进行数据分析，处理，处理，建模等。 。在下一节中，我们将讨论以下任务的库：
统计分析数据可视化数据建模与机器学习深度学习自然语言处理（NLP）统计分析
统计是数据科学和机器学习的最基本基础之一。所有ML和DL算法，技术等均基于统计的基本原理和概念。
Python附带了大量的库，仅用于统计分析。在此博客中，我们将重点介绍提供内置函数以执行最复杂的统计计算的顶级统计软件包。
这是用于统计分析的顶级Python库的列表：
NumPySciPyPandas统计模型NumPy
NumPy或数值Python是最常用的Python库之一。该库的主要功能是它支持用于数学和逻辑运算的多维数组。NumPy提供的功能可用于索引，分类，整形和传输图像和声波，这些图像和声波是多维实数数组。
以下是NumPy的功能列表：
执行简单到复杂的数学和科学计算对多维数组对象的强大支持以及用于处理数组元素的函数和方法的集合傅里叶变换和数据处理例程执行线性代数计算，这对于机器学习算法（例如线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯等）是必需的。SciPy
SciPy库建立在NumPy之上，是一组子软件包的集合，可帮助解决与统计分析有关的最基本问题。SciPy库用于处理使用NumPy库定义的数组元素，因此它通常用于计算使用NumPy无法完成的数学方程式。
这是SciPy的功能列表：
它与NumPy数组一起使用，提供了一个平台，提供了许多数学方法，例如数值积分和优化。它具有可用于矢量量化，傅立叶变换，积分，插值等子包的集合。提供完整的线性代数函数堆栈，这些函数可用于更高级的计算，例如使用k-means算法的聚类等。提供对信号处理，数据结构和数值算法，创建稀疏矩阵等的支持。Pandas
Pandas是另一个重要的统计库，主要用于统计，金融，经济学，数据分析等广泛领域。该库依赖于NumPy数组来处理Pandas数据对象。NumPy，Pandas和SciPy在执行科学计算，数据处理等方面都严重依赖彼此。
我经常被要求在Pandas，NumPy和SciPy中选择最好的，但是，我更喜欢使用它们，因为它们彼此之间非常依赖。Pandas是处理大量数据的最佳库之一，而NumPy对多维数组具有出色的支持，另一方面，Scipy提供了一组执行大多数统计分析任务的子包。
以下是Pandas的功能列表：
使用预定义和自定义索引创建快速有效的DataFrame对象。它可用于处理大型数据集并执行子集，数据切片，索引等。提供用于创建Excel图表和执行复杂数据分析任务的内置功能，例如描述性统计分析，数据整理，转换，操作，可视化等。提供对处理时间序列数据的支持统计模型
StatsModels Python软件包建立在NumPy和SciPy之上，是创建统计模型，数据处理和模型评估的最佳选择。除了使用SciPy库中的NumPy数组和科学模型外，它还与Pandas集成以进行有效的数据处理。该库以统计计算，统计测试和数据探索而闻名。
以下是StatsModels的功能列表：
NumPy和SciPy库中找不到的执行统计检验和假设检验的最佳库。提供R样式公式的实现，以实现更好的统计分析。它更隶属于统计人员经常使用的R语言。由于它广泛支持统计计算，因此通常用于实现广义线性模型（GLM）和普通最小二乘线性回归（OLM）模型。包括假设检验（零理论）在内的统计检验是使用StatsModels库完成的。因此，它们是用于统计分析的最常用和最有效的Python库。现在让我们进入数据科学和机器学习中的数据可视化部分。
数据可视化
图片说出一千多个单词。我们都听说过关于艺术方面的引用，但是，对于数据科学和机器学习也是如此。
数据可视化就是通过图形表示有效地表达来自数据的关键见解。它包括图形，图表，思维导图，热图，直方图，密度图等的实现，以研究各种数据变量之间的相关性。
在本博客中，我们将重点介绍最好的Python数据可视化软件包，这些软件包提供内置函数来研究各种数据功能之间的依赖关系。
这是用于数据可视化的顶级Python库的列表：
Matplotlib是Python中最基本的数据可视化软件包。它支持各种图形，例如直方图，条形图，功率谱，误差图等。它是一个二维图形库，可生成清晰明了的图形，这对于探索性数据分析（EDA）至关重要。
这是Matplotlib的功能列表：
Matplotlib通过提供选择合适的线条样式，字体样式，格式化轴等功能，使绘制图形变得极为容易。创建的图形可帮助您清楚地了解趋势，模式并进行关联。它们通常是推理定量信息的工具。它包含Pyplot模块，该模块提供了与MATLAB用户界面非常相似的界面。这是Matplotlib软件包的最佳功能之一。提供面向对象的API模块，以使用GUI工具（例如Tkinter，wxPython，Qt等）将图形集成到应用程序中。Matplotlib
Matplotlib库构成了Seaborn库的基础。与Matplotlib相比，Seaborn可用于创建更具吸引力和描述性的统计图。除了对数据可视化的广泛支持外，Seaborn还附带一个面向数据集的内置API，用于研究多个变量之间的关系。
以下是Seaborn的功能列表：
提供用于分析和可视化单变量和双变量数据点以及将数据与其他数据子集进行比较的选项。支持针对各种目标变量的线性回归模型的自动统计估计和图形表示。通过提供执行高级抽象的功能，构建用于构造多图网格的复杂可视化。带有许多内置主题，可用于样式设置和创建matplotlib图Ploty
Ploty是最知名的图形Python库之一。它提供了交互式图形，以了解目标变量和预测变量之间的依赖性。它可以用于分析和可视化统计，财务，商业和科学数据，以生成清晰明了的图形，子图，热图，3D图表等。
这是使Ploty成为最佳可视化库之一的功能列表：
它具有30多种图表类型，包括3D图表，科学和统计图，SVG地图等，以实现清晰的可视化。借助Ploty的Python API，您可以创建由图表，图形，文本和Web图像组成的公共/私有仪表板。使用Ploty创建的可视化以JSON格式序列化，因此您可以在R，MATLAB，Julia等不同平台上轻松访问它们。它带有一个称为Plotly Grid的内置API，该API可让您直接将数据导入Ploty环境。Bokeh
Bokeh是Python中交互性最强的库之一，可用于为Web浏览器构建描述性的图形表示形式。它可以轻松处理庞大的数据集并构建通用图，从而有助于执行广泛的EDA。Bokeh提供定义最完善的功能，以构建交互式绘图，仪表板和数据应用程序。
这是Bokeh的功能列表：
使用简单的命令帮助您快速创建复杂的统计图支持HTML，笔记本和服务器形式的输出。它还支持多种语言绑定，包括R，Python，lua，Julia等。Flask和django也与Bokeh集成在一起，因此您也可以在这些应用程序上表达可视化效果它提供了对转换为其他库（如matplotlib，seaborn，ggplot等）中编写的可视化文件的支持因此，这些是用于数据可视化的最有用的Python库。现在，让我们讨论用于实现整个机器学习过程的顶级Python库。
机器学习
创建可以准确预测结果或解决特定问题的机器学习模型是任何数据科学项目中最重要的部分。
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。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。
在此博客中，我们将重点介绍提供内置函数以实现所有ML算法的顶级ML软件包。
以下是用于机器学习的顶级Python库的列表：
Scikit-learnXGBoostElI5Scikit-learn
Scikit-learn是最有用的Python库之一，是用于数据建模和模型评估的最佳库。它附带了无数功能，其唯一目的是创建模型。它包含所有有监督的和无监督的机器学习算法，并且还具有用于集合学习和促进机器学习的定义明确的功能。
以下是Scikit学习的功能列表：
提供一组标准数据集，以帮助您开始使用机器学习。例如，著名的Iris数据集和Boston House Price数据集是Scikit-learn库的一部分。用于执行有监督和无监督机器学习的内置方法。这包括解决，聚类，分类，回归和异常检测问题。带有用于特征提取和特征选择的内置功能，可帮助识别数据中的重要属性。它提供了执行交叉验证以评估模型性能的方法，还提供了用于优化模型性能的参数调整功能。XGBoost
XGBoost代表“极端梯度增强”，它是执行Boosting Machine Learning的最佳Python软件包之一。诸如LightGBM和CatBoost之类的库也同样配备了定义明确的功能和方法。建立该库的主要目的是实现梯度提升机，该梯度提升机用于提高机器学习模型的性能和准确性。
以下是其一些主要功能：
该库最初是用C ++编写的，被认为是提高机器学习模型性能的最快，有效的库之一。核心的XGBoost算法是可并行化的，并且可以有效地利用多核计算机的功能。这也使该库足够强大，可以处理大量数据集并跨数据集网络工作。提供用于执行交叉验证，参数调整，正则化，处理缺失值的内部参数，还提供scikit-learn兼容的API。该库经常在顶级的数据科学和机器学习竞赛中使用，因为它一直被证明优于其他算法。ElI5
ELI5是另一个Python库，主要致力于改善机器学习模型的性能。该库相对较新，通常与XGBoost，LightGBM，CatBoost等一起使用，以提高机器学习模型的准确性。
以下是其一些主要功能：
提供与Scikit-learn软件包的集成，以表达功能重要性并解释决策树和基于树的集成的预测。它分析并解释了XGBClassifier，XGBRegressor，LGBMClassifier，LGBMRegressor，CatBoostClassifier，CatBoostRegressor和catboost所做的预测。它提供了对实现多种算法的支持，以便检查黑盒模型，其中包括TextExplainer模块，该模块可让您解释由文本分类器做出的预测。它有助于分析包括线性回归器和分类器在内的scikit学习通用线性模型（GLM）的权重和预测。深度学习
机器学习和人工智能的最大进步是通过深度学习。随着深度学习的介绍，现在可以构建复杂的模型并处理庞大的数据集。幸运的是，Python提供了最好的深度学习软件包，可帮助构建有效的神经网络。
在此博客中，我们将专注于提供用于实现复杂的神经网络的内置功能的顶级深度学习软件包。
以下是用于深度学习的顶级Python库的列表：
TensorFlow是用于深度学习的最佳Python库之一，是一个用于跨各种任务进行数据流编程的开源库。它是一个符号数学库，用于构建强大而精确的神经网络。它提供了直观的多平台编程界面，可在广阔的领域中实现高度扩展。
以下是TensorFlow的一些关键功能：
它允许您构建和训练多个神经网络，以帮助适应大型项目和数据集。除支持神经网络外，它还提供执行统计分析的功能和方法。例如，它带有用于创建概率模型和贝叶斯网络（例如伯努利，Chi2，Uniform，Gamma等）的内置功能。该库提供了分层的组件，这些组件可以对权重和偏差执行分层的操作，并且还可以通过实施正则化技术（例如批标准化，丢包等）来提高模型的性能。它带有一个称为TensorBoard的可视化程序，该可视化程序创建交互式图形和可视化图形以了解数据功能的依赖性。Pytorch
Pytorch是一个基于Python的开源科学计算软件包，用于在大型数据集上实施深度学习技术和神经网络。Facebook积极地使用此库来开发神经网络，以帮助完成各种任务，例如面部识别和自动标记。
以下是Pytorch的一些主要功能：
提供易于使用的API与其他数据科学和机器学习框架集成。与NumPy一样，Pytorch提供了称为Tensors的多维数组，与NumPy不同，它甚至可以在GPU上使用。它不仅可以用于对大型神经网络进行建模，而且还提供了一个界面，具有200多种用于统计分析的数学运算。创建动态计算图，以在代码执行的每个点建立动态图。这些图有助于时间序列分析，同时实时预测销售量。Keras
Keras被认为是Python中最好的深度学习库之一。它为构建，分析，评估和改进神经网络提供全面支持。Keras基于Theano和TensorFlow Python库构建，该库提供了用于构建复杂的大规模深度学习模型的附加功能。
以下是Keras的一些关键功能：
为构建所有类型的神经网络提供支持，即完全连接，卷积，池化，循环，嵌入等。对于大型数据集和问题，可以将这些模型进一步组合以创建完整的神经网络它具有执行神经网络计算的内置功能，例如定义层，目标，激活功能，优化器和大量工具，使处理图像和文本数据更加容易。它带有一些预处理的数据集和经过训练的模型，包括MNIST，VGG，Inception，SqueezeNet，ResNet等。它易于扩展，并支持添加包括功能和方法的新模块。自然语言处理
您是否曾经想过Google如何恰当地预测您要搜索的内容？Alexa，Siri和其他聊天机器人背后的技术是自然语言处理。NLP在设计基于AI的系统中发挥了巨大作用，该系统有助于描述人类语言与计算机之间的交互。
在此博客中，我们将重点介绍提供内置功能以实现基于高级AI的系统的顶级自然语言处理包。
这是用于自然语言处理的顶级Python库的列表：
NLTKspaCyGensimNLTK（自然语言工具包）
NLTK被认为是分析人类语言和行为的最佳Python软件包。NLTK库是大多数数据科学家的首选，它提供易于使用的界面，其中包含50多种语料库和词汇资源，有助于描述人与人之间的互动以及构建基于AI的系统（例如推荐引擎）。
这是NLTK库的一些关键功能：
提供一套数据和文本处理方法，用于文本分析的分类，标记化，词干，标记，解析和语义推理。包含用于工业级NLP库的包装器，以构建复杂的系统，以帮助进行文本分类并查找人类语音的行为趋势和模式它带有描述计算语言学实现的综合指南和完整的API文档指南，可帮助所有新手开始使用NLP。它拥有庞大的用户和专业人员社区，它们提供全面的教程和快速指南，以学习如何使用Python进行计算语言学。spaCy
spaCy是一个免费的开源Python库，用于实现高级自然语言处理（NLP）技术。当您处理大量文本时，重要的是要了解文本的形态学意义以及如何将其分类以理解人类语言。通过spaCY可以轻松实现这些任务。
这是spaCY库的一些关键功能：
除了语言计算外，spaCy还提供了单独的模块来构建，训练和测试统计模型，从而更好地帮助您理解单词的含义。带有各种内置的语言注释，可帮助您分析句子的语法结构。这不仅有助于理解测试，还有助于查找句子中不同单词之间的关系。它可用于对包含缩写和多个标点符号的复杂嵌套令牌应用令牌化。除了非常强大和快速之外，spaCy还提供对51种以上语言的支持。Gensim
Gensim是另一个开源Python软件包，其建模旨在从大型文档和文本中提取语义主题，以通过统计模型和语言计算来处理，分析和预测人类行为。无论数据是原始数据还是非结构化数据，它都有能力处理庞大的数据。
以下是Genism的一些主要功能：
它可用于构建可通过理解每个单词的统计语义来有效分类文档的模型。它带有诸如Word2Vec，FastText，潜在语义分析之类的文本处理算法，这些算法研究文档中的统计共现模式，以过滤掉不必要的单词并构建仅具有重要功能的模型。提供可以导入并支持各种数据格式的I / O包装器和读取器。它具有简单直观的界面，可供初学者轻松使用。API学习曲线也很低，这解释了为什么许多开发人员喜欢此库。
⑷ 如何打开后缀名*.vec文件
Vec文件是Geoscan矢量化后的文件格式
