大数据、机器学习与深度学习类命令行工具汇总

《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)。

作者：核子可乐译

来源：51CTO

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