Python库
用于机器学习和人工智能的 10 个最佳 Python 库
多年来，Python 越来越受欢迎，成为最流行的编程语言之一 机器学习 （ML）和人工智能（AI）任务。 它已经取代了业界现有的许多语言，并且与这些主流编程语言相比，它的效率更高。 最重要的是，它的类似英语的命令使初学者和专家都可以使用它。
Python 吸引许多用户的另一个基本特征是其大量的开源库。 所有经验水平的程序员都可以使用这些库来完成涉及机器学习和人工智能、数据科学、图像和数据操作等的任务。
为什么将 Python 用于机器学习和人工智能？
Python 的开源库并不是使其有利于机器学习和人工智能任务的唯一功能。 Python 还具有高度通用性和灵活性，这意味着它还可以在需要时与其他编程语言一起使用。 更进一步，它可以在市场上几乎所有操作系统和平台上运行。
实现深度神经网络和机器学习算法可能非常耗时，但 Python 提供了许多可以减少时间的包。 它也是一种面向对象编程（OOP）语言，这使得它对于有效的数据使用和分类非常有用。
Python 受欢迎的另一个因素，尤其是对于初学者来说，是其不断增长的用户社区。 由于它是世界上增长最快的编程语言之一，Python 开发人员和开发服务的数量呈爆炸式增长。 Python 社区与该语言一起成长，活跃的成员总是希望使用它来解决业务中的新问题。
现在您已经知道为什么 Python 是顶级编程语言之一了，下面是用于机器学习和 AI 的 10 个最佳 Python 库：
1. NumPy的
NumPy 被广泛认为是机器学习和人工智能领域最好的 Python 库。 它是一个开源数值库，可用于对不同矩阵执行各种数学运算。 NumPy 被认为是最常用的科学库之一，这就是许多数据科学家依赖它来分析数据的原因。
NumPy 数组比其他 Python 列表需要的存储空间少得多，而且使用起来更快、更方便。 您可以使用 NumPy 操作矩阵中的数据、转置它并重塑它的形状。 总而言之，NumPy 是提高机器学习模型性能的绝佳选择，无需太多复杂的工作。
以下是 NumPy 的一些主要功能：
- 高性能N维数组对象。
- 形状操纵。
- 数据清理/操作。
- 统计运算和线性代数。
2. SciPy的
SciPy 是一个基于 NumPy 的免费开源库。 它对于大型数据集特别有用，能够执行科学和技术计算。 与 NumPy 一样，SciPy 还附带用于数组优化和线性代数的嵌入式模块。
该编程语言包含 NumPy 的所有功能，但它将它们变成用户友好的科学工具。 它通常用于图像处理，并为高级非科学数学函数提供基本处理功能。
SciPy 由于其在科学分析和工程中的作用而成为基础 Python 库之一。
以下是 SciPy 的一些主要功能：
- 用户友好。
- 数据可视化和操作。
- 科学技术分析。
- 计算大型数据集。
3. 茶野
Theano 是一个数值计算 Python 库，专为机器学习而开发。 它可以优化、定义和评估数学表达式和矩阵计算。 这允许使用维数组来构建深度学习模型。
Theano 是一个高度特定的库，主要由机器学习和深度学习开发人员和程序员使用。 它支持与 NumPy 集成，并且可以与图形处理单元 (GPU) 一起使用，而不是与中央处理单元 (CPU) 一起使用，从而使数据密集型计算速度提高 140 倍。
以下是 Theano 的一些主要功能：
- 内置验证和单元测试工具。
- 快速稳定的评估。
- 数据密集型计算。
- 高性能数学计算。
4. 熊猫
市场上另一个顶级的 Python 库是 Pandas，它经常用于机器学习。 它充当分析和操作数据的数据分析库，使开发人员能够轻松使用结构化多维数据和时间序列概念。
Pandas 库通过提供 Series 和 DataFrame 提供了一种快速有效的方法来管理和探索数据，它们有效地表示数据，同时也以不同的方式操作数据。
以下是 Pandas 的一些主要功能：
- 数据索引。
- 数据对齐
- 数据集的合并/连接。
- 数据处理和分析。
5. TensorFlow
TensorFlow 是另一个免费开源 Python 库，专门从事可微分编程。 该库包含一系列工具和资源，使初学者和专业人士能够构建深度学习和机器学习模型以及神经网络。
TensorFlow 由灵活的架构和框架组成，使其能够在 CPU 和 GPU 等各种计算平台上运行。 尽管如此，它在张量处理单元 (TPU) 上运行时表现最佳。 Python 库通常用于在 ML 和 DL 模型中实现强化学习，并且您可以直接可视化机器学习模型。
以下是 TensorFlow 的一些缅因州功能：
- 灵活的架构和框架。
- 可在多种计算平台上运行。
- 抽象能力
- 管理深度神经网络。
6. Keras
Keras 是一个开源 Python 库，旨在开发和评估机器学习和深度学习模型中的神经网络。 它能够在 Theano 和 Tensorflow 之上运行，这意味着它可以用很少的代码来训练神经网络。
Keras 库由于模块化、可扩展且灵活而通常受到青睐。 这使其成为初学者的用户友好选择。 它还可以与目标、层、优化器和激活函数集成。 Keras 在各种环境中运行，可以在 CPU 和 GPU 上运行。 它还提供最广泛的数据类型之一。
以下是 Keras 的一些主要功能：
- 数据汇集。
- 开发神经层。
- 构建深度学习和机器学习模型。
- 激活函数和成本函数。
7. PyTorch
开源机器学习 Python 库的另一个选择是 PyTorch，它基于 Torch（一种 C 编程语言框架）。 PyTorch 是一个数据科学库，可以与其他 Python 库集成，例如 NumPy。 该库可以创建可以在程序运行时更改的计算图。 它对于 ML 和 DL 应用程序特别有用，例如 自然语言处理 （NLP）和 计算机视觉.
PyTorch 的一些主要卖点包括其高执行速度，即使在处理繁重的图形时也能实现这一点。 它也是一个灵活的库，能够在简化的处理器或 CPU 和 GPU 上运行。 PyTorch 拥有强大的 API，使您能够扩展库以及自然语言工具包。
以下是 PyTorch 的一些主要功能：
- 统计分布和运算。
- 控制数据集。
- 深度学习模型的开发。
- 高度灵活。
8. Scikit学习
Scikit-learn 最初是 SciPy 库的第三方扩展，现在是 Github 上的独立 Python 库。 它被像 Spotify 这样的大公司使用，并且使用它有很多好处。 一方面，它对于经典的机器学习算法非常有用，例如垃圾邮件检测、图像识别、预测和客户细分的算法。
Scikit-learn 的另一个主要卖点是它可以轻松地与其他 SciPy 堆栈工具进行互操作。 Scikit-learn 具有用户友好且一致的交互，使您可以轻松共享和使用数据。
以下是 Scikit-learn 的一些主要功能：
- 数据分类和建模。
- 端到端机器学习算法。
- 数据预处理。
- 型号选择。
9. Matplotlib
Matplotlib 是 NumPy 和 SciPy 的统一体，旨在取代使用专有 MATLAB 统计语言的需要。 这个全面、免费的开源库用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。
Python 库可帮助您在将数据转移到机器学习任务的数据处理和训练之前了解数据。 它依靠 Python GUI 工具包使用面向对象的 API 生成图表。 它还提供类似于 MATLAB 的界面，因此用户可以执行与 MATLAB 类似的任务。
以下是 Matplotlib 的一些主要功能：
- 创建出版质量图。
- 自定义视觉风格和布局。
- 导出为各种文件格式。
- 可以缩放、平移和更新的交互式图形。
10. Plotly
Plotly 是我们列出的 10 个最佳机器学习和人工智能 Python 库的列表，它是另一个免费的开源可视化库。 由于其高质量、身临其境且可随时发布的图表，它在开发人员中非常受欢迎。 可通过 Plotly 访问的一些图表包括箱线图、热图和气泡图。
Plotly 是市场上最好的数据可视化工具之一，它构建在 D3.js、HTML 和 CSS 可视化工具包之上。 它用 Python 编写，使用 Django 框架，可以帮助创建交互式图表。 它适用于不同的数据分析和可视化工具，使您能够轻松地将数据导入图表。 您还可以使用 Plotly 创建幻灯片和仪表板。
以下是 Plotly 的一些主要功能：
- 图表和仪表板。
- 快照引擎。
- Python 的大数据。
- 轻松将数据导入图表。
