2018-11-15 回答

ipython

ipython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算的命令行 shell，最開始是用 python 開發的，提供增強的內省，富媒體，擴展的 shell

語法，tab 補全，豐富的歷史等功能。ipython 提供了如下特性：

更強的交互 shell(基于 qt 的終端)

一個基于瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數學公式，內置圖表和其他富媒體

支持交互數據可視化和圖形界面工具

靈活，可嵌入解釋器加載到任意一個自有工程里

簡單易用，用于并行計算的高性能工具

由數據分析總監，galvanize 專家 nir kaldero 提供。

graphlab greate 是一個 python 庫，由 c++ 引擎支持，可以快速構建大型高性能數據產品。

這有一些關于 graphlab greate 的特點：

可以在您的計算機上以交互的速度分析以 t 為計量單位的數據量。

在單一平臺上可以分析表格數據、曲線、文字、圖像。

最新的機器學習算法包括深度學習，進化樹和 factorization machines 理論。

可以用 hadoop yarn 或者 ec2 聚類在你的筆記本或者分布系統上運行同樣的代碼。

借助于靈活的 api 函數專注于任務或者機器學習。

在云上用預測服務便捷地配置數據產品。

為探索和產品監測創建可視化的數據。

由 galvanize 數據科學家 benjamin skrainka 提供。

pandas

pandas 是一個開源的軟件，它具有 bsd 的開源許可，為 python

編程語言提供高性能，易用數據結構和數據分析工具。在數據改動和數據預處理方面，python 早已名聲顯赫，但是在數據分析與建模方面，python

是個短板。pands 軟件就填補了這個空白，能讓你用 python 方便地進行你所有數據的處理，而不用轉而選擇更主流的專業語言，例如 r 語言。

整合了勁爆的 ipyton 工具包和其他的庫，它在 python 中進行數據分析的開發環境在處理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。pands

不會執行重要的建模函數超出線性回歸和面板回歸;對于這些，參考 statsmodel 統計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 python

打造成頂級的統計建模分析環境，我們需要進一步努力，但是我們已經奮斗在這條路上了。

由 galvanize 專家，數據科學家 nir kaldero 提供。

pulp

線性編程是一種優化，其中一個對象函數被最大程度地限制了。pulp 是一個用 python

編寫的線性編程模型。它能產生線性文件，能調用高度優化的求解器，glpk，coin clp/cbc，cplex，和gurobi，來求解這些線性問題。

由 galvanize 數據科學家 isaac laughlin 提供

matplotlib

matplotlib 是基于 python 的

2d(數據)繪圖庫，它產生(輸出)出版級質量的圖表，用于各種打印紙質的原件格式和跨平臺的交互式環境。matplotlib 既可以用在 python 腳本，

python 和 ipython 的 shell 界面 (ala matlab? 或 mathematica?)，web 應用服務器，和6類 gui

工具箱。

matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變為可能。你只需要少量幾行代碼，就可以生成圖表，直方圖，能量光譜(power

spectra)，柱狀圖，errorcharts，散點圖(scatterplots)等，。

為簡化數據繪圖，pyplot 提供一個類 matlab 的接口界面，尤其是它與 ipython

共同使用時。對于高級用戶，你可以完全定制包括線型，字體屬性，坐標屬性等，借助面向對象接口界面，或項 matlab 用戶提供類似(matlab)的界面。

galvanize 公司的首席科學官 mike tamir 供稿。

scikit-learn

scikit-learn 是一個簡單有效地數據挖掘和數據分析工具(庫)。關于最值得一提的是，它人人可用，重復用于多種語境。它基于

numpy，scipy 和 mathplotlib 等構建。scikit 采用開源的 bsd 授權協議，同時也可用于商業。scikit-learn

具備如下特性：

分類(classification) – 識別鑒定一個對象屬于哪一類別

回歸(regression) – 預測對象關聯的連續值屬性

聚類(clustering) – 類似對象自動分組集合

降維(dimensionality reduction) – 減少需要考慮的隨機變量數量

模型選擇(model selection) –比較、驗證和選擇參數和模型

預處理(preprocessing) – 特征提取和規范化

galvanize 公司數據科學講師，isaac laughlin提供

spark

spark 由一個驅動程序構成，它運行用戶的 main 函數并在聚類上執行多個并行操作。spark

最吸引人的地方在于它提供的彈性分布數據集(rdd)，那是一個按照聚類的節點進行分區的元素的集合，它可以在并行計算中使用。rdds 可以從一個 hadoop

文件系統中的文件(或者其他的 hadoop 支持的文件系統的文件)來創建，或者是驅動程序中其他的已經存在的標量數據集合，把它進行變換。用戶也許想要 spark

在內存中永久保存 rdd，來通過并行操作有效地對 rdd 進行復用。最終，rdds 無法從節點中自動復原。

spark 中第二個吸引人的地方在并行操作中變量的共享。默認情況下，當 spark

在并行情況下運行一個函數作為一組不同節點上的任務時，它把每一個函數中用到的變量拷貝一份送到每一任務。有時，一個變量需要被許多任務和驅動程序共享。spark

支持兩種方式的共享變量：廣播變量，它可以用來在所有的節點上緩存數據。另一種方式是累加器，這是一種只能用作執行加法的變量，例如在計數器中和加法運算中。

總結

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