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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齐集的问题性情: 特地符合机器学习数据集的标签和数据质地查验上风: 自动化进度高，不错大概渊博手动查验数据的时期装配: pip install cleanlab代码示例：

from cleanlab.classification import CleanLearningfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 启动化清洗器cl = CleanLearning(clf=LogisticRegression())# 老师并识别问题数据cl.fit(X_train, y_train)# 查找标签问题issues = cl.find_label_issues()# 高等用法# 获得置信度矩阵confident_joint = cl.confident_joint# 获得噪声标签的概率label_quality_scores = cl.get_label_quality_scores()

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2. 快速模子评估—— LazyPredictPyPI: https://pypi.org/project/lazypredict/功能: 同期老师和评估多个机器学习模子性情: 相沿追思和分类任务上风: 只需几行代码就能相比多个模子的性能装配: `pip install lazypredict代码示例：`

from lazypredict.Supervised import LazyRegressor, LazyClassifier# 追思任务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)# 巡逻模子性能相比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性情: 提供浮浅高效的数据探索形势上风: 自动推选合适的可视化形势装配: 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() # 自动生成可视化提倡# 高等用法# 指定感兴致的变量df.intent = ["column_A", "column_B"]# 树立可视化偏好df.set_intent_as_vis(["Correlation", "Distribution"])

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4. 智能导入器用——PyForestPyPI: https://pypi.org/project/pyforest/功能: 一键导入数据科学干系的库性情: 大概编写导入语句的时期上风: 包含了常用的数据科学库装配: 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# 巡逻已导入的模块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中交互式分析数据性情: 无需编写代码即可进行数据透视分析上风: 符合非技艺东说念主员使用装配: 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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6. 教化可视化器用——DrawdataPyPI: https://pypi.org/project/drawdata/功能: 在Jupyter Notebook中绘制2D数据集性情: 可视化学习机器学习算法的行径上风: 特地符合教化和贯穿算法旨趣装配: pip install drawdata代码示例：

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

7. 代码质地器用——BlackPyPI: https://pypi.org/project/black/功能: Python代码法子化器用性情: 融合的代码法子措施上风: 提高代码可读性，被平淡使用装配: pip install black代码示例：

# 高歌诈欺用# black your_script.py# 或在Python中使用import black# 法子化代码字符串formatted_code = black.format_str(source_code, mode=black.FileMode())# 法子化通盘边幅# black .# 查验方法（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: 低代码机器学习库性情: 自动化机器学习使命历程上风: 缩小机器学习边幅标设备难度装配: pip install pycaret代码示例：

from pycaret.classification import *# 树立实践exp = setup(data, target='target_column')# 相比统共模子best_model = compare_models()# 创建模子model = create_model('rf')  # 当场丛林# 调优模子tuned_model = tune_model(model)# 展望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的高等封装性情: 简化模子老师历程，减少样板代码上风: 让说合东说念主员更专注于革命而不是编写基础代码装配: 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)# 老师模子trainer = pl.Trainer(max_epochs=10, gpus=1)trainer.fit(model, train_loader, val_loader)

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10. Web应用设备——Streamlit官网: https://streamlit.io功能: 创建数据科学web应用性情: 浮浅易用的界面创建器用上风: 快速部署机器学习模子和数据可视化装配: pip install streamlit代码示例：

import streamlit as stimport pandas as pdimport plotly.express as pxst.title("数据分析仪容板")# 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("数据统计摘抄")    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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使用提倡

初学阶段:

从PyCaret和Streamlit入手使用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加深对算法的贯穿

进阶阶段:

使用CleanLab提高数据质地用PyTorch-Lightning优化深度学习使命流探索Lux进行高等数据可视化使用Black惊叹代码质地久了说合各器用的高等性情

团队协调:

使用Black保握代码作风一致用Streamlit展示边幅后果承袭PivotTableJS进行团队数据分析使用PyForest简化环境处理诞生融合的代码措施和使命历程

边幅部署:

Streamlit用于快速部署原型PyTorch-Lightning用于模子坐蓐部署PyCaret用于快速实践和模子采取认真性能优化和膨胀性磋议最好推论

器用组合

数据预处理：CleanLab + PyCaret模子设备：PyTorch-Lightning + LazyPredict可视化展示：Streamlit + Lux代码质地：Black + PyForest

设备历程

数据探索阶段：Lux + PivotTableJS模子实践阶段：LazyPredict + PyCaret家具化阶段：PyTorch-Lightning + Streamlit惊叹阶段：Black + 自动化测试

妙技擢升

顺次渐进学习各器用关切器用更新和新性情参与社区说合和孝顺

这些Python器用的组合使用不仅能提高个东说念主使命效力，还能促进团队协融合边幅质地。跟着数据科学限制的快速发展，这些器用也在束缚进化，提倡握续关切它们的更新和新功能，泰国按摩群以便更好地应用到骨子使命中。采取合适的器用组合，诞生高效的使命历程，将极地面擢升数据科学边幅标设备效力和质地。

参考：https://x.com/akshay_pachaar/status/1855230462932942871商丘修车群

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