python最大特点是什么,PYTHON的变量是什么

通过下文，阅读有关H2O的无人驾驶AI执行MLI的更多信息。

《机器学习可解释性》传送门：

https://www.h2o.ai/wp-content/uploads/2018/01/Machine-Learning-Interpretability-MLI_datasheet_v4-1.pdf

用于音频处理的Python库

音频处理或音频分析是指从音频信号中提取信息和含义以进行分析、分类或任何其他任务。这正在成为深度学习中的一种流行功能，所以要留意这一点。

LibROSA

传送门：

https://librosa.github.io/librosa/

LibROSA是一个用于音乐和音频分析的Python库。它提供了创建音乐信息检索系统所需的构建块。

安装指南传送门：

https://librosa.github.io/librosa/install.html

这是一篇关于音频处理及其工作原理的深度文章：

《利用深度学习开始音频数据分析（含案例研究）》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/audio-voice-processing-deep-learning/

Madmom

传送门：

https://github.com/CPJKU/madmom

Madmom是一个用于音频数据分析的很棒的Python库。它是一个用Python编写的音频信号处理库，主要用于音乐信息检索（MIR）任务。

以下是安装Madmom的必备条件：

• NumPy
• SciPy
• Cython
• Mido

以下软件包用于测试安装：

• PyTest
• Fyaudio
• PyFftw

安装Madmom的代码：

pip install madmom

下文可用以了解Madmom如何用于音乐信息检索：

《学习音乐信息检索的音频节拍追踪（使用Python代码）》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/audio-beat-tracking-for-music-information-retrieval/

pyAudioAnalysis

传送门：

https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis

pyAudioAnalysis是一个用于音频特征提取、分类和分段的Python库，涵盖广泛的音频分析任务，例如：

• 对未知声音进行分类
• 检测音频故障并排除长时间录音中的静音时段
• 进行监督和非监督的分割
• 提取音频缩略图等等

可以使用以下代码进行安装：

pip install pyAudioAnalysis

用于图像处理的Python库

如果想要在数据科学行业有一番成就，那么必须学习如何使用图像数据。随着系统能够收集越来越多的数据（主要得益于计算资源的进步），图像处理越来越无处不在。

因此，请确保熟悉以下三个Python库中的至少一个。

OpenCV-Python

传送门：

https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_intro/py_intro.html

谈到图像处理，OpenCV首先浮现在脑海中。OpenCV-Python是用于图像处理的Python API，结合了OpenCV C API和Python语言的最佳特性。主要用于解决计算机视觉问题。

OpenCV-Python使用了上文提到的NumPy。所有OpenCV阵列结构都与NumPy数组相互转换。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成变得更加容易。

在系统中安装OpenCV-Python：

pip3 install opencv-python

以下是两个关于如何在Python中使用OpenCV的流行教程：

《基于深度学习的视频人脸检测模型建立（Python实现）》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/introduction-face-detection-video-deep-learning-python/

《16个OpenCV函数启动计算机视觉之旅（使用Python代码）》传送门：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/opencv-functions-computer-vision-python/

Scikit-image

传送门：

https://scikit-image.org/

Scikit-image是另一个用于图像处理的python库，是用于执行多个不同图像处理任务的算法集合。可用于图像分割、几何变换、色彩空间操作、分析、过滤，形态学、特征检测等等。

在安装scikit-image前，请先安装以下软件包：

• Python（> = 3.5）
• NumPy（> = 1.11.0）
• SciPy（> = 0.17.0）
• joblib（> = 0.11）

这就是在机器上安装scikit-image的方法：

pip install -U scikit-learn

Pillow

传送门：

https://pillow.readthedocs.io/en/stable/

Pillow是PIL（Python Imaging Library）的新版本。它是从PIL派生出来的，在一些Linux发行版（如Ubuntu）中被用作原始PIL的替代。

Pillow提供了几种执行图像处理的标准程序：

1. 逐像素操作
2. 掩模和透明处理
3. 图像过滤，例如模糊，轮廓，平滑或边缘监测
4. 图像增强，例如锐化，调整亮度、对比度或颜色
5. 在图像上添加文字等等

安装Pillow：

pip install Pillow