为什么要学会用python处理脑电数据？

可以说随着人工智能技术的发展，Python语言也迎来了新的生机。由于Python易上手，语法简洁，工具库多等特点，Python已成为人工智能领域最流行的语言。

这是TIOBE 公布了 2019 年 10 月编程语言排行榜，Python已高居编程语言排行榜第三。

IEEE Spectrum 发布的第六届编程语言排行榜。在新的排名方式下，Python 再次名列第一，而且与第二名的差距正在加大。名列后几位的分别是 Java、C 语言、C++和 R 语言。

这是 IEEE Spectrum 的第六次年度编程语言排行统计。今年的统计进行了重大改革，一些基础指标进行了重构，而最终的排行榜也进一步得到了简化。但其基本理念让仍然相同：将多个数据源的编程语言流行度排名结合起来，得出目前业内人们关注度最高的语言。

脑机接口技术将是未来推动社会发展的一项极为重要的关键技术，它将有着非常诱人的职业前景。而Python作为一种流行的大众编程语言具有易用性和易扩展性的特点，它包含丰富的数据处理库，机器学习库以及深度学习库，必将会在脑机接口领域实现大发展。实际上，脑机接口领域使用Python处理脑电信号等工具库已经有非常多了，包括：MNE-python、Nilearn、PyEEG、PyMVPA等，也包括流行的设备与工具库：OpenBCI等。

MNE

Nilearn

下面是流行的基于Python的机器学习库和深度学习库

在机器学习领域，Python目前集成了大量的机器学习框架，其中常用机器学习库如下所示：

Scikit-Learn

Scikit-Learn基于NumPy和SciPy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。

Sklearn的基本功能可分为6个部分：

• 分类
• 回归
• 聚类
• 数据降维
• 模型选择
• 数据预处理

其中集成了大量分类、回归和聚类的算法，包括支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、随机森林、Gradient Boosting、K-means和DBSCAN等。

XGBoost

XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。

作为机器学习的一个分支的深度学习，Python也提供了众多深度学习框架接口，比较流行的框架如下：

Caffe

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。

PyTorch

PyTorch是Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架，它更像NumPy的替代产物，不仅继承了NumPy的众多优点，还支持GPUs计算，在计算效率上要比NumPy有更明显的优势；不仅如此，PyTorch还有许多高级功能，比如拥有丰富的API，可以快速完成深度神经网络模型的搭建和训练。所以 PyTorch一经发布，便受到了众多开发人员和科研人员的追捧和喜爱，成为AI从业者的重要工具之一。

TensorFlow

TensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度。由于底层使用C++语言编写，运行效率得到了保证，并简化了线上部署的复杂度。TensorFlow提供了Python等多种接口。

TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图还支持非常自由的算法表达，也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。

Keras

Keras是一个高度模块化的神经网络库，使用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。

Keras专精于深度学习，其提供了到目前为止最方便的API，用户仅需将高级的模块拼在一起便可设计神经网络，大大降低了编程开销（code overhead）与理解开销（cognitive overhead）。

Keras同时支持卷积网络和循环网络，支持级联的模型或任意的图结构的模型，从CPU上计算切换到GPU加速无须任何代码的改动。简化了编程的复杂度的同时，在性能上丝毫不逊色于TensorFlow和Theano。

本文部分内容来自:《Python3智能数据分析快速入门》