大数据、机器学习与深度学习类命令行工具汇总

抓紧你的键盘!无需鼠标或者GUI，我们完全能够在OS X与Linux上完成大量操作。面向各类*N*X系统的大量出色命令行工具一直在技术行业拥有极高人气，且已经扩展至Python、Go、NodeJS乃至各类混合型工具当中。即使大家并不打算通过命令行运行整条数据处理管道，这些工具仍然能够带来可观助益。

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《命令行上的数据科学(Data Science at the Command Line)》一书与GitHub皆为我们带来大量高水平的预处理与后处理类工具选项，大家亦可根据需要对其进行针对性调整。在今天的文章中，我将向各位强烈推荐自己最为喜爱的那些相关工具。

CSVKit绝对值得一试。其能够利用逗号分隔值实现您所需要的一切。大家可以通过cvs cut剪切列、使用cvsgrip进行列过滤、通过sql2csv将PostgreSQL中的数据提取至CSV、使用cols从列中剪切子集并通过in2cv将微软Excel转换为CSV。

快速工具推荐清单

• Python Data Analysis (Agate).

• ImageMagick (edit, create, convert, flip, and alter images from the command-line).

• JSON 2 CSV.

• XML2JSON via NodeJS.

• HTML to image.

• HTML to PDF.

• Weather Underground CLI.

• NIFI Shell.

• Gatling for Testing with Scala/JVM.

• Kafka Producer with JSON.

• Kafka Consumer with JSON.

• Create JSON.

• Image MetaData Extraction.

• OSQuery for Querying Infrastructure.

• Tesseract for Command Line OCR.

• Hadoop/HDFS Command Line Tools.

• CURL.

• WGET.

• MQTT CLI (NPM.JS).

大家亦可以编写简短的Python脚本以通过命令行实现数据处理。

 
 

  
  
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脚本即可实现情绪分析。

大家甚至可以通过命令行实现TensorFlow调试(不过其目前尚处于beta测试阶段，所以可能会出现一些问题)。

原文作者：Tim Spann

网页标题：大数据、机器学习与深度学习类命令行工具汇总
网页路径：http://www.hantingmc.com/qtweb/news44/77744.html

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