一名Python程序员会用哪些好用的工具？
在人工智能和数据科学领域，Python是最受欢迎的语言之一，近年来更是发展迅猛，也是各大编程语言榜单中的香饽饽 。无疑，2018年将是人工智能和机器学习大热的一年 。同时，机器学习对用户而言倾向于具有Python的风格，因为它比Java更加友好 。在数据科学方面，Python的语法与数学语法最为接近，因此成为了数学家或经济学家等专业人士最容易理解和学习的语言 。
机器学习工具ShogunShogun是一个开源的机器学习工具箱，专注于支持向量机（SVM），它是用C编写的，它是1999年创建的最古老的机器学习工具之一！它提供了广泛的统一机器学习方法，其创建背后的目标是为机器学习提供透明和可访问的算法，并为任何对此领域感兴趣的人提供免费的机器学习工具 。Shogun提供了一个记录完备的Python界面，主要用于统一的大规模学习，并提供高性能的速度 。
但是，有些人发现它的API很难使用 。KerasKeras是一个高级神经网络API，提供了一个Python深度学习库 。对于任何初学者来说，这是机器学习的最佳选择，因为与其他库相比，它提供了一种表达神经网络的更简单的方法 。Keras是用Python编写的，能够在TensorFlow，CNTK或Theano等流行的神经网络框架之上运行 。
据官方网站称，Keras侧重于4个主要指导原则，即用户友好性，模块化，易扩展性和使用Python 。然而，就速度而言，Keras与其他库相比处于劣势 。Scikit-Learn 这是一个用于数据挖掘和数据分析的开源工具 。它也适用于数据科学 。Scikit-Learn提供了一致且易于使用的API以及网格和随机搜索 。
其主要优势之一是其在玩具数据集上执行不同基准的速度 。Scikit-Learn的主要功能包括分类，回归，聚类，降维，模型选择和预处理 。PatternPattern是一个Web挖掘模块，为数据挖掘，自然语言处理，机器学习，网络分析和
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