David 9的博客 — 不怕"过拟合"

软件演进和生物进化一样，没人可以预测下一步走向哪里，我们只知道，它需要人类的脑力和贪婪去喂养 — David 9

谁也没有想到30年前Guido写的Python因为通俗易用、丰富的联网支持，变为现在数据科学家最喜爱的工具语言之一。甚至小小的代数计算库Numpy会涌现如此多的扩展库和矛盾。

有人认为，长颈鹿之所以进化时如此过度关注脖子长度（其实适当高度就足够了），只是因为母长颈鹿认为雄长颈鹿脖子越长越有性魅力（种内竞争）。

软件进化也类似，人类社区中那些勤劳的开发者努力让Numpy支持各种场景（多核分布式、GPU利用、稀疏处理和Autograd ），解决各种矛盾（ndarray不兼容，numpy插件系统不到位）。但是，他们的汗水都是基于Python这个“种族”进化的，种内竞争激烈不一定能保证软件的发展方向好 。。。

扯远了。。今天还是想盘点高阶Numpy扩展库与API ，毕竟许多人不满足于基础的numpy代数计算。比如下面这些场景（重写库）：

• CuPy: 实现Numpy有的API ，保证所有计算可以在CUDA GPU上加速
• Sparse: 对于稀疏的ndarray（许多元素是0的情况）， 重写实现Numpy的API（更高效）
• Dask array: 对于多核或者多机器的工作站，为了可以分布式或者多核，又重写Numpy API ，所以有了这个库

最简单的例子大概是这样的：

import numpy as np
x = np.random.random((2,3))  # 在一个cpu上跑 
y = x.T.dot(np.log(x) + 1)
z = y - y.mean(axis=0)
print(z[:5])

import cupy as cp
x = cp.random.random((2,3))  # 在GPU上跑
y = x.T.dot(cp.log(x) + 1)
z = y - y.mean()
print(z[:5].get())

import dask.array as da
x = da.random.random((2,3))  # 在许多cpu上跑
y = x.T.dot(da.log(x) + 1)
z = y - y.mean(axis=0)
print(z[:5].compute())

默默妈卖批，这帮人就不知道合作一下合成一个库吗？ 继续阅读高阶Numpy扩展库与API盘点：在ndarray上直接进行多核分布式、GPU利用、稀疏处理和自动求导，那些你不知道的ndarray扩展操作

数据科学的可视化库和深度学习框架库一样，虽然层出不穷，但是大致分为两种：

一种是通用可视化库任何类似json schema的静态数据都可以用它作图如：  Pandas, Seaborn , ggplot, Bokeh, pygal, Plotly 。

另一种是和框架耦合较高的可视化库，如TensorFlow的TensorBoard，scikit-learn增强可视化库Yellowbrick。

对于第一种通用库，方便简洁、易用的趋势一直没有改变。这届PyCon2018上的talk：Exploratory Data Visualization with Vega, Vega-Lite, and Altair 就介绍了Altair这种新的函数式编程可视化库，其简洁程度，只要拿到panda的dataframe数据，多加一句声明代码，就可以进行可视化了：

import altair as alt

# to use with Jupyter notebook (not JupyterLab) run the following
# alt.renderers.enable('notebook')

# load a simple dataset as a pandas DataFrame
from vega_datasets import data
cars = data.cars()

# 这里是声明代码，是不是有函数式编程的味道 ？
alt.Chart(cars).mark_point().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
)

如果要把点的样式改成线的样式，只需把函数mark_point()改成mark_line()即可，如下代码：

alt.Chart(cars).mark_line().encode(
    x='Horsepower',
    y='Miles_per_Gallon',
    color='Origin',
)

继续阅读#PyCon2018两款最新ML数据可视化库：Altair和Yellowbrick，函数式编程的可视化库和scikit-learn增强可视化库