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1. 数据质地处理——CleanLabGitHub: https://github.com/cleanlab/cleanlab功能: 自动检测和清算数据连合的问题本性: 格外合适机器学习数据集的标签和数据质地检讨上风: 自动化进程高，不错省俭多半手动检讨数据的时候安设: pip install cleanlab代码示例：

from cleanlab.classification import CleanLearningfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 运行化清洗器cl = CleanLearning(clf=LogisticRegression())# 试验并识别问题数据cl.fit(X_train， y_train)# 查找标签问题issues = cl.find_label_issues()# 高档用法# 取得置信度矩阵confident_joint = cl.confident_joint# 取得噪声标签的概率label_quality_scores = cl.get_label_quality_scores()

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迷水商城2. 快速模子评估—— LazyPredictPyPI: https://pypi.org/project/lazypredict/功能: 同期试验和评估多个机器学习模子本性: 相沿归来和分类任务上风: 只需几行代码就能相比多个模子的性能安设: `pip install lazypredict代码示例：`

from lazypredict.Supervised import LazyRegressor， LazyClassifier# 归来任务reg = LazyRegressor(verbose=0， ignore_warnings=True)models_train， predictions_train = reg.fit(X_train， X_test， y_train， y_test)# 分类任务clf = LazyClassifier(verbose=0， ignore_warnings=True)models_train， predictions_train = clf.fit(X_train， X_test， y_train， y_test)# 稽查模子性能相比print(models_train)

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3. 智能数据可视化——LuxGitHub: https://github.com/lux-org/lux功能: 快速数据可视化和分析本性: 提供浮浅高效的数据探索花样上风: 自动推选合适的可视化花样安设: pip install lux-api代码示例：

import luximport pandas as pd# 基础使用df = pd.read_csv("dataset.csv")df.visualize() # 自动生成可视化漠视# 高档用法# 指定感兴味的变量df.intent = ["column_A"， "column_B"]# 竖立可视化偏好df.set_intent_as_vis(["Correlation"， "Distribution"])

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迷水商城4. 智能导入器具——PyForestPyPI: https://pypi.org/project/pyforest/功能: 一键导入数据科学关连的库本性: 省俭编写导入语句的时候上风: 包含了常用的数据科学库安设: pip install pyforest代码示例：

from pyforest import *# 使用时自动导入df = pd.read_csv("data.csv")  # pandas自动导入plt.plot([1， 2， 3])  # matplotlib自动导入# 稽查已导入的模块active_imports()

5. 交互式数据分析——PivotTableJSPyPI: https://pypi.org/project/pivottablejs/官网：https://pivottable.js.org/examples/功能: 在Jupyter Notebook中交互式分析数据本性: 无需编写代码即可进行数据透视分析上风: 合适非时期东谈主员使用安设: pip install pivottablejs代码示例：

from pivottablejs import pivot_ui# 创建交互式数据透视表pivot_ui(df)# 自界说配置pivot_ui(df，          rows=['category']，          cols=['year']，         aggregatorName='Sum'，         vals=['value'])

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迷水商城迷水商城6. 素养可视化器具——DrawdataPyPI: https://pypi.org/project/drawdata/功能: 在Jupyter Notebook中绘制2D数据集本性: 可视化学习机器学习算法的活动上风: 格外合适素养和领略算法旨趣安设: pip install drawdata代码示例：

import drawdataimport pandas as pd# 创建交互式绘制界面df = drawdata.get_data()# 导出绘制的数据df.to_csv('drawn_data.csv')

7. 代码质地器具——BlackPyPI: https://pypi.org/project/black/功能: Python代码步骤化器具本性: 和谐的代码步骤表率上风: 提高代码可读性，被世俗使用安设: pip install black代码示例：

# 呐喊愚弄用# black your_script.py# 或在Python中使用import black# 步骤化代码字符串formatted_code = black.format_str(source_code， mode=black.FileMode())# 步骤化通盘形式# black .# 检讨模式（乌有际修改文献）# black --check .

8. 低代码机器学习——PyCaretGitHub: https://github.com/pycaret/pycaret官网：https://www.pycaret.org/功能: 低代码机器学习库本性: 自动化机器学习职责经由上风: 缩小机器学习项主义开采难度安设: pip install pycaret代码示例：

from pycaret.classification import *# 竖立实验exp = setup(data， target='target_column')# 相比扫数模子best_model = compare_models()# 创建模子model = create_model('rf')  # 立时丛林# 调优模子tuned_model = tune_model(model)# 斟酌predictions = predict_model(best_model， data=test_data)# 保存模子save_model(model， 'model_name')

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9. 深度学习框架——PyTorch-Lightning文档: https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/功能: PyTorch的高档封装本性: 简化模子试验经由，减少样板代码上风: 让研究东谈主员更专注于更正而不是编写基础代码安设: pip install pytorch-lightning代码示例：

import pytorch_lightning as plimport torch.nn.functional as Fclass MyModel(pl.LightningModule):    def __init__(self):        super().__init__()        self.layer = nn.Linear(28*28， 10)            def training_step(self， batch， batch_idx):        x， y = batch        y_hat = self(x)        loss = F.cross_entropy(y_hat， y)        self.log('train_loss'， loss)        return loss            def configure_optimizers(self):        return torch.optim.Adam(self.parameters()， lr=0.001)# 试验模子trainer = pl.Trainer(max_epochs=10， gpus=1)trainer.fit(model， train_loader， val_loader)

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迷水商城迷水商城迷水商城10. Web应用开采——Streamlit官网: https://streamlit.io功能: 创建数据科学web应用本性: 浮浅易用的界面创建器具上风: 快速部署机器学习模子和数据可视化安设: pip install streamlit代码示例：

import streamlit as stimport pandas as pdimport plotly.express as pxst.title("数据分析姿首板")# 侧边栏配置with st.sidebar:    st.header("配置")    option = st.selectbox("采取图表类型"， ["散点图"， "折线图"， "柱状图"])# 文献上传uploaded_file = st.file_uploader("采取CSV文献")if uploaded_file:    df = pd.read_csv(uploaded_file)    st.dataframe(df)        # 数据统计    st.write("数据统计纲领")    st.write(df.describe())        # 创建可视化    if option == "散点图":        fig = px.scatter(df， x='column1'， y='column2')    elif option == "折线图":        fig = px.line(df， x='column1'， y='column2')    else:        fig = px.bar(df， x='column1'， y='column2')            st.plotly_chart(fig)        # 下载处理后的数据    st.download_button(        label="下载处理后的数据"，        data=df.to_csv(index=False)，        file_name='processed_data.csv'，        mime='text/csv'    )

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迷水商城使用漠视

初学阶段:

从PyCaret和Streamlit动手使用LazyPredict快速了解不同模子效果利用Lux进行初步数据探索通过Drawdata加深对算法的领略

进阶阶段:

迷水商城迷水商城使用CleanLab提高数据质地用PyTorch-Lightning优化深度学习职责流探索Lux进行高档数据可视化使用Black选藏代码质地深切研究各器具的高档本性

团队合作:

迷水商城使用Black保抓代码作风一致用Streamlit展示形式效果袭取PivotTableJS进行团队数据分析使用PyForest简化环境处理成立和谐的代码表率和职责经由

形式部署:

Streamlit用于快速部署原型PyTorch-Lightning用于模子坐褥部署PyCaret用于快速实验和模子采取讲究性能优化和扩张性推敲最好执行

器具组合

迷水商城数据预处理：CleanLab + PyCaret模子开采：PyTorch-Lightning + LazyPredict可视化展示：Streamlit + Lux代码质地：Black + PyForest

开采经由

数据探索阶段：Lux + PivotTableJS模子实验阶段：LazyPredict + PyCaret家具化阶段：PyTorch-Lightning + Streamlit选藏阶段：Black + 自动化测试

手段普及

迷水商城迷水商城顺序渐进学习各器具关切器具更新和新本性参与社区研究和孝敬

这些Python器具的组合使用不仅能提高个东谈主职责效用，还能促进团队合作和形式质地。跟着数据科学鸿沟的快速发展，这些器具也在不休进化，漠视抓续关切它们的更新和新功能，麦可奈因哪里买以便更好地应用到内容职责中。采取合适的器具组合，成立高效的职责经由，将极地面普及数据科学项主义开采效用和质地。

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参考：https://x.com/akshay_pachaar/status/1855230462932942871

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