大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)類命令行工具匯總
譯文【51CTO.com快譯】抓緊你的鍵盤!無需鼠標(biāo)或者GUI，我們完全能夠在OS X與Linux上完成大量操作。面向各類*N*X系統(tǒng)的大量出色命令行工具一直在技術(shù)行業(yè)擁有極高人氣，且已經(jīng)擴(kuò)展至Python、Go、NodeJS乃至各類混合型工具當(dāng)中。即使大家并不打算通過命令行運行整條數(shù)據(jù)處理管道，這些工具仍然能夠帶來可觀助益。
《命令行上的數(shù)據(jù)科學(xué)(Data Science at the Command Line)》一書與GitHub皆為我們帶來大量高水平的預(yù)處理與后處理類工具選項，大家亦可根據(jù)需要對其進(jìn)行針對性調(diào)整。在今天的文章中，我將向各位強(qiáng)烈推薦自己最為喜愛的那些相關(guān)工具。
CSVKit絕對值得一試。其能夠利用逗號分隔值實現(xiàn)您所需要的一切。大家可以通過cvs cut剪切列、使用cvsgrip進(jìn)行列過濾、通過sql2csv將PostgreSQL中的數(shù)據(jù)提取至CSV、使用cols從列中剪切子集并通過in2cv將微軟Excel轉(zhuǎn)換為CSV。
快速工具推薦清單
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ImageMagick (edit, create, convert, flip, and alter images from the command-line).
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XML2JSON via NodeJS.
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Gatling for Testing with Scala/JVM.
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CURL.
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WGET.
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MQTT CLI (NPM.JS).
大家亦可以編寫簡短的Python腳本以通過命令行實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理。
- from nltk.sentiment.vader
- import SentimentIntensityAnalyzer
- import sys
- sid = SentimentIntensityAnalyzer()
- ss = sid.polarity_scores(sys.argv[1])
- print('Compound {0} Negative {1} Neutral {2} Positive {3} '.format(ss['compound'], ss['neg'], ss['neu'], ss['pos']))
只需要五行Python腳本即可實現(xiàn)情緒分析。
大家甚至可以通過命令行實現(xiàn)TensorFlow調(diào)試(不過其目前尚處于beta測試階段，所以可能會出現(xiàn)一些問題)。
原文標(biāo)題：Big Data, Machine Learning, and Deep Learning Command Line Tools
原文作者：Tim Spann
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