1. 数据质料解决——CleanLabGitHub: https://github.com/cleanlab/cleanlab功能: 自动检测和清算数据集聚的问题特质: 格外合适机器学习数据集的标签和数据质料搜检上风: 自动化进度高，不错省俭大王人手动搜检数据的时间装配: pip install cleanlab代码示例：

from cleanlab.classification import CleanLearningfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 驱动化清洗器cl = CleanLearning(clf=LogisticRegression())# 教练并识别问题数据cl.fit(X_train， y_train)# 查找标签问题issues = cl.find_label_issues()# 高档用法# 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: 同期教练和评估多个机器学习模子特质: 赞助追念和分类任务上风: 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# 追念任务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)# 张望模子性能相比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特质: 提供简便高效的数据探索花样上风: 自动推选合适的可视化花样装配: 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() # 自动生成可视化提出# 高档用法# 指定感酷好的变量df.intent = ["column_A"， "column_B"]# 确立可视化偏好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: 一键导入数据科学相干的库特质: 省俭编写导入语句的时间上风: 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# 张望已导入的模块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质: 无需编写代码即可进行数据透视分析上风: 合适非技能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'，汤芳         vals=['value'])

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6. 教诲可视化器用——DrawdataPyPI: https://pypi.org/project/drawdata/功能: 在Jupyter Notebook中绘制2D数据集特质: 可视化学习机器学习算法的活动上风: 格外合适教诲和领略算法旨趣装配: 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. 代码质料器用——BlackPyPI: https://pypi.org/project/black/功能: Python代码门径化器用特质: 和谐的代码门径步调上风: 提高代码可读性，被无为使用装配: pip install black代码示例：

# 敕令诈欺用# black your_script.py# 或在Python中使用import black# 门径化代码字符串formatted_code = black.format_str(source_code， mode=black.FileMode())# 门径化总共这个词名堂# black .# 搜检模式（空幻际修改文献）# black --check .

8. 低代码机器学习——PyCaretGitHub: https://github.com/pycaret/pycaret官网：https://www.pycaret.org/功能: 低代码机器学习库特质: 自动化机器学习责任经由上风: 裁减机器学习项观点开拓难度装配: pip install pycaret代码示例：

from pycaret.classification import *# 确立实验exp = setup(data， target='target_column')# 相比总共模子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)# 瞻望predictions = predict_model(best_model， data=test_data)# 保存模子save_model(model， 'model_name')

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向日葵视频在线观看9. 深度学习框架——PyTorch-Lightning文档: https://lightning.ai/docs/pytorch/stable/功能: PyTorch的高档封装特质: 简化模子教练经由，减少样板代码上风: 让计议东说念主员更专注于立异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)# 教练模子trainer = pl.Trainer(max_epochs=10， gpus=1)trainer.fit(model， train_loader， val_loader)

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10. Web应用开拓——Streamlit官网: https://streamlit.io功能: 创建数据科学web应用特质: 简便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("选拔图表类型"， ["散点图"， "折线图"， "柱状图"])# 文献上传uploaded_file = st.file_uploader("选拔CSV文献")if uploaded_file:    df = pd.read_csv(uploaded_file)    st.dataframe(df)        # 数据统计    st.write("数据统计摘录")    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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使用提出

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加深对算法的领略

进阶阶段:

使用CleanLab提高数据质料用PyTorch-Lightning优化深度学习责任流探索Lux进行高档数据可视化使用Black珍视代码质料深刻计议各器用的高档秉性

团队合营:

使用Black保抓代码立场一致用Streamlit展示名堂效勾通受PivotTableJS进行团队数据分析使用PyForest简化环境解决设立和谐的代码步和谐责任经由

名堂部署:

Streamlit用于快速部署原型PyTorch-Lightning用于模子分娩部署PyCaret用于快速实验和模子选拔细心肠能优化和彭胀性探求最好践诺

器用组合

数据预处理：CleanLab + PyCaret模子开拓：PyTorch-Lightning + LazyPredict可视化展示：Streamlit + Lux代码质料：Black + PyForest

开拓经由

数据探索阶段：Lux + PivotTableJS模子实验阶段：LazyPredict + PyCaret居品化阶段：PyTorch-Lightning + Streamlit珍视阶段：Black + 自动化测试

手段造就

挨次渐进学习各器用存眷器用更新和新秉性参与社区征询和孝顺

这些Python器用的组合使用不仅能提高个东说念主责任效能，还能促进团队合营和名堂质料。跟着数据科学限制的快速发展，这些器用也在束缚进化，提出抓续存眷它们的更新和新功能，以便更好地应用到施行责任中。选拔合适的器用组合，设立高效的责任经由，将极地面造就数据科学项观点开拓效能和质料。

参考：https://x.com/akshay_pachaar/status/1855230462932942871国产自拍

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