from cleanlab.classification import CleanLearningfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 初始化清洗器cl = CleanLearning(clf=LogisticRegression())# 训练并识别问题数据cl.fit(X_train, y_train)# 查找标签问题issues = cl.find_label_issues()# 高级用法# 获取置信度矩阵confident_joint = cl.confident_joint# 获取噪声标签的概率label_quality_scores = cl.get_label_quality_scores()
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2. 快速模型评估—— LazyPredictPyPI: https://pypi.org/project/lazypredict/功能: 同时训练和评估多个机器学习模型特点: 支持回归和分类任务优势: 只需几行代码就能比较多个模型的性能安装: `pip install lazypredict代码示例：`from lazypredict.Supervised import LazyRegressor, LazyClassifier# 回归任务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)# 查看模型性能比较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特点: 提供简单高效的数据探索方式优势: 自动推荐合适的可视化方式安装: 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() # 自动生成可视化建议# 高级用法# 指定感兴趣的变量df.intent = ["column_A", "column_B"]# 设置可视化偏好df.set_intent_as_vis(["Correlation", "Distribution"])图片
4. 智能导入工具——PyForestPyPI: https://pypi.org/project/pyforest/功能: 一键导入数据科学相关的库特点: 节省编写导入语句的时间优势: 包含了常用的数据科学库安装: 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# 查看已导入的模块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中交互式分析数据特点: 无需编写代码即可进行数据透视分析优势: 适合非技术人员使用安装: 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)# 自定义配置pivot_ui(df, rows=['category'], cols=['year'], aggregatorName='Sum', vals=['value'])
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6. 教学可视化工具——DrawdataPyPI: https://pypi.org/project/drawdata/功能: 在Jupyter Notebook中绘制2D数据集特点: 可视化学习机器学习算法的行为优势: 特别适合教学和理解算法原理安装: pip install drawdata代码示例：import drawdataimport pandas as pd# 创建交互式绘图界面df = drawdata.get_data()# 导出绘制的数据df.to_csv('drawn_data.csv')7. 代码质量工具——BlackPyPI: https://pypi.org/project/black/功能: Python代码格式化工具特点: 统一的代码格式规范优势: 提高代码可读性，被广泛使用安装: pip install black代码示例：# 命令行使用# black your_script.py# 或在Python中使用import black# 格式化代码字符串formatted_code = black.format_str(source_code, mode=black.FileMode())# 格式化整个项目# black .# 检查模式（不实际修改文件）# black --check .8. 低代码机器学习——PyCaretGitHub: https://github.com/pycaret/pycaret官网：https://www.pycaret.org/功能: 低代码机器学习库特点: 自动化机器学习工作流程优势: 降低机器学习项目的开发难度安装: pip install pycaret代码示例：
from pycaret.classification import *# 设置实验exp = setup(data, target='target_column')# 比较所有模型best_model = compare_models()# 创建模型model = create_model('rf') # 随机森林# 调优模型tuned_model = tune_model(model)# 预测predictions = predict_model(best_model, data=test_data)# 保存模型save_model(model, 'model_name')图片
9. 深度学习框架——PyTorch-Lightning文档: https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/功能: PyTorch的高级封装特点: 简化模型训练流程，减少样板代码优势: 让研究人员更专注于创新而不是编写基础代码安装: 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)# 训练模型trainer = pl.Trainer(max_epochs=10, gpus=1)trainer.fit(model, train_loader, val_loader)图片
10. Web应用开发——Streamlit官网: https://streamlit.io功能: 创建数据科学web应用特点: 简单易用的界面创建工具优势: 快速部署机器学习模型和数据可视化安装: pip install streamlit代码示例：import streamlit as stimport pandas as pdimport plotly.express as pxst.title("数据分析仪表板")# 侧边栏配置with st.sidebar: st.header("配置") option = st.selectbox("选择图表类型", ["散点图", "折线图", "柱状图"])# 文件上传uploaded_file = st.file_uploader("选择CSV文件")if uploaded_file: df = pd.read_csv(uploaded_file) st.dataframe(df) # 数据统计 st.write("数据统计摘要") 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' )图片
{jz:field.toptypename/}使用建议入门阶段:
建站客服QQ：88888888
从PyCaret和Streamlit开始使用LazyPredict快速了解不同模型效果利用Lux进行初步数据探索通过Drawdata加深对算法的理解进阶阶段:
使用CleanLab提高数据质量用PyTorch-Lightning优化深度学习工作流探索Lux进行高级数据可视化使用Black维护代码质量深入研究各工具的高级特性团队协作:
使用Black保持代码风格一致用Streamlit展示项目成果采用PivotTableJS进行团队数据分析使用PyForest简化环境管理建立统一的代码规范和工作流程项目部署:
Streamlit用于快速部署原型PyTorch-Lightning用于模型生产部署PyCaret用于快速实验和模型选择注意性能优化和扩展性考虑最佳实践工具组合
数据预处理：CleanLab + PyCaret模型开发：PyTorch-Lightning + LazyPredict可视化展示：Streamlit + Lux代码质量：Black + PyForest开发流程
数据探索阶段：Lux + PivotTableJS模型实验阶段：LazyPredict + PyCaret产品化阶段：PyTorch-Lightning + Streamlit维护阶段：Black + 自动化测试技能提升
循序渐进学习各工具关注工具更新和新特性参与社区讨论和贡献这些Python工具的组合使用不仅能提高个人工作效率，还能促进团队协作和项目质量。随着数据科学领域的快速发展，这些工具也在不断进化，建议持续关注它们的更新和新功能，庄闲和app以便更好地应用到实际工作中。选择合适的工具组合，建立高效的工作流程，将极大地提升数据科学项目的开发效率和质量。
参考：https://x.com/akshay_pachaar/status/1855230462932942871
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