复杂神经网络编程软件

1. MATLAB神经网络的目录

第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1
本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11
本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21
根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36
对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45
BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54
根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65
本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73
根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81
根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90
某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100
现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112
将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122
本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133
对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141
在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153
本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。
第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159
本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。
第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170
根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。
第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176
本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。
第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183
本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。
第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188
威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。
第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198
现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。
第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208
根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。
第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218
根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。
第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229
模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。
第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236
根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。
第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243
在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。
第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258
根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。
第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268
根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。
第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277
为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

2. 如何用matlab编写BP神经网络程序

matlab编写BP神经网络很方便的，这个工作不用像编程序的C什么的那样还要编写算睁肢法。这个算法早已经在软件的库里提供了。你只要用一条语句就出来了。把参数，深度和节点固定的往里一代数就可以了。还有一点陪型，注意最后结果的收敛性，神经网络发展一直是曲折前进的，为什么这样，现在不太给力，因为面临着一个收敛的问题，实现起来效悉乱世果不好。这些程序网上有很多，你借一本基本的神经网络的书里面也有。望采纳。

3. matlab神经网络工具箱怎么效果好

导入数据：选择合适的数据，一定要选数值矩阵形式
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

进行训练
在这里插入图片描述

接下来就点next，选择输入输出，Sample are是选择以行还是列放置矩阵的，注意调整

在这里插入图片描述

接下来一直next，在这儿点train

在这里插入图片描述

查看结果

在这里插入图片描述

导出代码：再点next，直到这个界面，先勾选下面的，再点Simple Script生成代码
在这里插入图片描述

使用训练好的神经网络进行预测
使用下方命令，z是需要预测的输入变量，net就是训练好的模型

在这里插入图片描述

再将结果输出成excel就行啦

在这里插入图片描述

打开CSDN，阅读体验更佳

使用MATLAB加载训练好的caffe模型进行识别分类_IT远征军的博客-CSDN...
在进行下面的实验前,需要先对数据进行训练得到caffemodel,然后再进行分类识别 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
继续访问
MATLAB调用训练好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下载了链接中的“kerasimporter.mlpkginstall”文件后,在matlab内用左侧的文件管理系统打开会进入一个页面,在该页面的右上角有安装的按钮,如果之前安装一直失败,可以通过这个安装按钮的下拉选项选择仅下载 下载还是有可能要用到VPN,但是相比...
继续访问
最新发布 matlab神经网络预测数据,matlab神经网络工具箱
Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。
继续访问
matlab神经网络工具箱系统预测
matlab神经网络工具箱系统预测 有原始数据 根据原始数据预测未来十年内的数据
matlab预测控制工具箱
matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助 matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助
用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码
我觉得一个很大的原因是你预测给的输入范围（2014-）超出了训练数据的输入范围（2006-2013），神经网络好像是具有内插值特性，不能超出，你可以把输入变量-时间换成其他的变量，比如经过理论分析得出的某些影响因素，然后训练数据要包括大范围的情况，这样可以保证预测其他年份的运量的时候，输入变量不超出范围，最后预测的时候给出这几个影响因素的值，效果会好一点。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。
继续访问

BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）
目录辛烷值的预测matlab代码实现工具箱实现 参考学习b站： 数学建模学习交流 bp神经网络预测matlab代码实现过程 辛烷值的预测 【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标，传统的实验室检测方法存在样品用量大，测试周期长和费用高等问题，不适用于生产控制，特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析方法（NIR），作为一种快速分析方法，已广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染，能在线分析，更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品（辛烷值已通过其他方法测
继续访问

用matlab做bp神经网络预测,matlab人工神经网络预测
ylabel('函数输出','fontsize',12);%画出预测结果误差图figureplot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12)ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)。三、训练函数与学习函数的区别函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。.
继续访问
matlab训练神经网络模型并导入simulink详细步骤
之前的神经网络相关文章： Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 4.深度学习(1) --神经网络编程入门 本文介绍一下怎么把训练好的神经网络导入到simulink并使用，假定有两个变量，一个输出变量，随机生成一点数据 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App里面找到神经网络工具箱 点击Next 选择对应的数据，注意选择好对应的输入和输出，还
继续访问

用matlab做bp神经网络预测,matlab神经网络怎么预测
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。Network可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。如果你所选用的激活函数是线性函数，那么就可以先把输出的表达式写出来，即权向量和输入的矩阵乘积。
继续访问

matlab训练模型、导出模型及VC调用模型过程详解
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，为算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等提供了高级计算语言和交互式环境。随着人工智能的崛起，MATLAB也添加了自己的机器学习工具包，只需要很少的代码或命令就能完成模型训练和测试的过程，训练好的模型也能方便的导出，供VC等调用。本文主要介绍模型训练、导出和调用的整个过程。 软件版本： VC2015，matlab2018a ...
继续访问

matlab神经网络预测模型,matlab人工神经网络预测
谷歌人工智能写作项目：小发猫matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP网络训练%%初始化网络结构net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
继续访问

在Matlab中调用pytorch上训练好的网络模型
在Matlab中调用pytorch上训练好的网络模型
继续访问

MATLAB_第二篇神经网络学习_BP神经网络
BP神经网络代码实现1. BP神经网络的简介和结构参数1.1 BP神经网络的结构组成1.2 BP神经网络训练界面的参数解读 非常感谢博主wishes61的分享. 1. BP神经网络的简介和结构参数 一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络用于预测BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成。 正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。 如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各
继续访问

MATLAB神经网络拟合回归工具箱Neural Net Fitting的使用方法
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法~
继续访问

灰色预测工具箱matlab,Matlab灰色预测工具箱——走过数模
2009-07-02 23:05灰色预测几乎是每年数模培训必不可少的内容，相对来说也是比较简单，这里写了四个函数，方便在Matlab里面调用，分别是GM(1，1)，残差GM(1，1)，新陈代谢GM(1，1)，Verhust自己写得难免有所疏忽，需要的朋友自己找本书本来试验一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
继续访问
matlab利用训练好的BP神经网络来预测新数据（先保存网络，再使用网络）
1，保存网络。save ('net') % net为已训练好的网络，这里把他从workspace保存到工作目录，显示为net.mat文档。 2，使用网络。load ('net') % net为上面保存的网络，这里把他下载到workspace。y_predict = sim(...
继续访问
数学建模学习（79）：Matlab神经网络工具箱使用，实现多输入多输出预测
Matlab神经网络工具箱实现，实现多输入多输出预测
继续访问

热门推荐 如何利用matlab做BP神经网络分析（包括利用matlab神经网络工具箱）
利用MATLAB 进行BP神经网络的预测（含有神经网络工具箱） 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进...
继续访问
bp神经网络预测案例python_详细BP神经网络预测算法及实现过程实例
1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
继续访问
如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络进行预测
如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络问题引出知识准备代码注解 问题引出 如何存储和调用已经训练好的神经网络。 本人前几天在智能控制学习的过程中也遇到了这样的问题，在论坛中看了大家的回复，虽然都提到了关键的两个函数“save”和“load”，但或多或少都简洁了些，让人摸不着头脑（呵呵，当然也可能是本人太菜）。通过不断调试，大致弄明白这两个函数对神经网络的存储。下面附上实例给大家做个说明，希望对跟我有一样问题的朋友有所帮助。 知识准备 如果只是需要在工作目录下保到当前训练好的网络，可以在命令窗口 输入：s
继续访问
matlab训练好的模型怎么用
神经网络

4. 神经网络研究与应用这块用python好还是matlab

Python的优势：

Python相对于Matlab最大的优势：免费。

Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。

可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。
第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。
语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。
Matlab的优势：

Community. 目前学校实验室很多还用Matlab，很多学者也可能都用Matlab。交流起来或许更加方便。
Matlab本来号称更快，但实际上由于Python越来越完善的生态，这个优势已经逐渐丧失了。
总结来说就是python开源免费，有丰富的第三方库，比较适合实际工程，matlab是商业软件
如果买了的话做学术研究不错， 如果混合编程比较麻烦。

5. 人工神经网络的设计一般是运用什么样的软件有没有不需要编程的软件

一般的编程软件均能实现，但是我们平常用的是matlab，它里面有一个神经网络的工具箱，用起来比较方便，用VB什么的也可以。都需要编程。

6. 浜哄伐鏅鸿兘瀛︿範鐢ㄤ粈涔堢紪绋嬭蒋浠跺ソ锛

浜哄伐鏅鸿兘瀛︿範闇瑕佷娇鐢ㄩ傚悎镄勭紪绋嬭蒋浠舵潵缂栧啓鍜岃皟璇旷畻娉曞拰妯″瀷銆傚湪阃夋嫨缂栫▼杞浠舵椂锛岄渶瑕佹牴鎹涓浜哄亸濂姐佹妧鑳芥按骞冲拰椤圭洰闇姹傛潵缁煎悎钥冭槛銆备互涓嬫槸涓浜涘父鐢ㄧ殑浜哄伐鏅鸿兘缂栫▼杞浠讹细

Python锛歅ython鏄浜哄伐鏅鸿兘棰嗗烟链甯哥敤镄勭紪绋嬭瑷涔嬩竴锛屽洜涓哄畠鏄扑簬瀛︿範鍜屼娇鐢锛屽悓镞跺叿链変赴瀵岀殑搴揿拰宸ュ叿銆傜敤浜庝汉宸ユ櫤鑳藉︿範镄凯ython搴揿寘𨰾琋umPy銆丼ciPy銆丳andas銆丮atplotlib鍜孲cikit-learn绛夈傝繖浜涘簱鎻愪緵浜嗗悇绉嶅姛鑳斤纴濡傛暟鍊艰＄畻銆佹暟鎹鍒嗘瀽鍜屽彲瑙嗗寲銆佹満鍣ㄥ︿範绛夈
TensorFlow锛歍ensorFlow鏄涓涓鐢ㄤ簬娣卞害瀛︿範镄勫紑婧愭嗘灦锛屽畠鍏佽哥敤鎴锋瀯寤哄拰璁缁幂炵粡缃戠粶妯″瀷銆俆ensorFlow鍏锋湁楂桦害镄勭伒娲绘у拰鍙镓╁𪾢镐э纴鍙浠ュ勭悊钖勭嶆繁搴﹀︿範浠诲姟锛屽傚浘镀忚瘑鍒銆佽嚜铹惰瑷澶勭悊鍜岃阔宠瘑鍒绛夈傚畠杩樻彁渚涗简璁稿氩伐鍏峰拰搴掳纴濡俆ensorBoard锛堢敤浜庡彲瑙嗗寲锛夊拰Keras锛堢敤浜庢瀯寤烘ā鍨嬶级銆
PyTorch锛歅yTorch鏄涓涓骞挎硾浣跨敤镄勬繁搴﹀︿範妗嗘灦锛屼笌TensorFlow绫讳技锛屽畠涔熷厑璁哥敤鎴锋瀯寤哄拰璁缁幂炵粡缃戠粶妯″瀷銆侾yTorch鍏锋湁楂桦害镄勭伒娲绘у拰鏄撶敤镐э纴阃傜敤浜庡揩阃熷师鍨嬭捐″拰瀹为獙銆傚畠杩樻彁渚涗简璁稿氩伐鍏峰拰搴掳纴濡伥orchvision锛堢敤浜庤＄畻链鸿呜夛级鍜宼orchaudio锛堢敤浜庨煶棰戝勭悊锛夈
Jupyter Notebook锛钦upyter Notebook鏄涓涓浜や簰寮忕殑Web搴旂敤绋嫔簭锛屽厑璁哥敤鎴峰垱寤哄拰鍏变韩鍖呭惈浠ｇ爜銆佹枃链鍜屽彲瑙嗗寲鍐呭圭殑鏂囨。銆傚湪浜哄伐鏅鸿兘棰嗗烟锛孞upyter Notebook甯哥敤浜庢暟鎹绉戝﹀拰链哄櫒瀛︿範椤圭洰銆傚畠杩樻敮鎸佸悇绉峆ython搴揿拰宸ュ叿锛屽侼umPy銆丳andas鍜孧atplotlib绛夈
Anaconda锛欰naconda鏄涓涓鐢ㄤ簬鏁版嵁绉戝﹀拰链哄櫒瀛︿範镄勫紑婧愬钩鍙帮纴鎻愪緵浜哖ython璇瑷镄勫畬鏁村彂琛岀増銆傚畠鍖呭惈浜呜稿氱戝﹁＄畻銆佹暟鎹鍒嗘瀽鍜屾満鍣ㄥ︿範镄勫簱锛屽侼umPy銆丳andas銆丮atplotlib鍜孲cikit-learn绛夈侫naconda杩樻彁渚涗简Conda鍖呯＄悊鍣锛岀敤浜庡畨瑁呭拰绠＄悊Python鍖呭拰鐜澧冦
浠ヤ笂杞浠跺悇链変紭缂虹偣锛孭ython阃傚悎缂栧啓阃氱敤绋嫔簭鍜屾暟鎹澶勭悊锛孴ensorFlow阃傚悎鏋勫缓澶嶆潅妯″瀷锛孭yTorch阃傚悎蹇阃熷师鍨嬭捐″拰瀹为獙锛孞upyter Notebook阃傚悎鏁版嵁绉戝﹀拰链哄櫒瀛︿範椤圭洰锛孉naconda鎻愪緵瀹屾暣镄凯ython鍙戣岀増鍜屽寘绠＄悊銆傚叿浣挞夋嫨鍝涓杞浠跺彇鍐充簬涓浜哄亸濂姐佹妧鑳芥按骞冲拰椤圭洰闇姹伞傚缓璁鍒濆﹁呬粠Python寮濮嫔︿範锛屾帉鎻″熀链璇娉曞拰甯哥敤搴揿悗锛屾牴鎹闇瑕侀夋嫨鍏朵粬杞浠惰繘琛屾繁鍏ュ︿範鍜屽疄璺点

7. python链夊摢浜涜瑷鍖咃纻

Python链夎秴杩150,000涓绗涓夋柟寮婧愯蒋浠跺寘锛堜篃绉颁负妯″潡鎴栧簱锛锛岃繖浜涘寘鍙浠ラ氲繃Python Package Index (PyPI)鍜宑onda-forge绛夎蒋浠跺寘绠＄悊绋嫔簭杩涜岃幏鍙栧拰瀹夎呫备互涓嬫槸涓浜涘父瑙佺殑Python璇瑷鍖咃细

- NumPy锛氶珮镐ц兘镄勫氱淮鏁扮粍鍜岀烦阒佃＄畻搴撱

- pandas锛氭彁渚涙暟鎹澶勭悊鍜屽垎鏋愬伐鍏风殑搴撱

- Matplotlib锛歅ython涓链甯哥敤镄勭粯锲惧簱锛屽彲浠ョ粯鍒跺悇绉嶉润镐併佸姩镐併佷氦浜掑纺镄勬暟鎹鍙瑙嗗寲锲惧舰銆

- TensorFlow鍜PyTorch锛氭祦琛岀殑娣卞害瀛︿範搴掳纴鐢ㄤ簬绁炵粡缃戠粶镄勮捐″拰璁缁冦

- SciPy锛氭彁渚涢珮绾х戝﹁＄畻镄勫嚱鏁板簱銆

- scikit-learn锛氭彁渚涙満鍣ㄥ︿範绠楁硶鍜屽伐鍏风殑搴撱

- Flask鍜Django锛氭祦琛岀殑Web妗嗘灦锛岀敤浜庢瀯寤篧eb搴旂敤绋嫔簭銆

- Requests锛氭祦琛岀殑HTTP搴掳纴鐢ㄤ簬鍙戦丠TTP璇锋眰鍜岃幏鍙栧搷搴斻

- Beautiful Soup锛氲В鏋怘TML鍜孹ML鏂囨。镄勫簱锛屽父鐢ㄤ簬鐖铏椤圭洰銆

- Pygame锛氭祦琛岀殑娓告垙寮鍙戝簱锛屽彲鐢ㄤ簬2D娓告垙寮鍙戙

杩椤彧鏄疨ython璇瑷鍖呯殑鍐板北涓瑙掞纴Python绀惧尯𨰾ユ湁澶ч噺镄勫簱鍜屽紑鍙戝伐鍏凤纴鍙浠ラ傚簲钖勭嶅簲鐢ㄥ満鏅銆

甯屾湜鎴戠殑锲炵瓟鑳藉熷府锷╁埌鎭锛