机器学习和深度学习的 10 个最佳 Python 库

Python 是最常用的语言之一，在数据科学、脚本编写以及使用 Django 和 Flask 等框架创建后端 RESTful API 方面都有其应用。 虽然在 Web 开发领域占有一席之地，但大多数公司更喜欢将 Python 用于其数据科学和与人工智能相关的任务。

Python 丰富的开源库是其最有用但未被充分认识的特性之一。 它们可用于从数据科学和可视化到图片和数据修改的任何事物。 然而，近年来，一些 Python 库在机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 领域确立了无可辩驳的地位。

Python 具有极强的适应性和灵活性，除了其低级入门和专用代码库之外，还允许它根据需要与其他语言一起使用。 它还适用于几乎所有可用的操作系统和平台。

它包含的软件包大大减少了创建复杂神经网络和机器学习技术所需的劳动力。 此外，Python 还可以用作面向对象的编程语言，这是有效数据利用和分类所必需的——这是任何机器学习过程的关键组成部分。

为什么开发人员和数据科学家更喜欢 Python？

Python 提供简洁易读的代码。 虽然人工智能和机器学习依赖于复杂的算法和不同的工作流程，但 Python 的易用性允许开发人员创建可靠的系统。 开发人员可能会把全部注意力都放在解决 ML 问题上，而不是担心语言的技术细节。

Python 也很吸引许多开发人员，因为它简单易学。 Python 代码是人类可以理解的，这使得开发机器学习模型变得更加容易。

用于机器学习和深度学习的十个最佳 Python 库

1.张量流

擅长可微编程的 Python 库是 TensorFlow。 TensorFlow 是免费和开源的。 借助图书馆难以想象的大量工具和资料，开发机器学习、深度学习模型和神经网络对于新手和专家来说都变得简单。 TensorFlow 灵活的设计和基础使其能够在各种计算系统上运行，包括 CPU 和 GPU。

TensorFlow 使您能够使用其内置工具立即训练和测试您的 ML 模型，并可用于在深度学习和神经网络中应用学习算法。 TensorFlow 不仅仅适用于台式电脑。 您还可以在服务器和移动设备上使用它来构建和训练智能模型。

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2.凯拉斯

Keras 是一个 Python 开源框架，用于在深度学习和机器学习模型中创建和分析神经网络。 它可以在 TensorFlow 和 Theano 之上运行，让您只需几行代码就可以开始训练神经网络，与它的父框架相比，这是微不足道的。 Keras 库功能多样且可扩展，适合初学者和有经验的程序员。 它还通过集成目标、优化器、层和激活函数，为构建神经网络提供了一个功能齐全的模型。

Keras 框架具有适应性和可移植性，使其能够在各种环境中以及在 CPU 和 GPU 上运行。 它支持快速高效的原型制作、研究、数据建模和可视化。

3. 麻木

NumPy 是一个著名的开源数字 Python 库。 它可以对矩阵和数组进行广泛的数学计算。 它是最著名的科学 Python 库之一，数据科学家经常使用它进行数据分析。 它分析多维数组和处理线性代数和傅里叶变换的能力使其非常适合 ML 应用程序。

NumPy 数组比传统的 Python 列表需要更少的存储空间。 它们也比后者更快更容易操作。 NumPy 允许您通过转置和重塑矩阵来更改矩阵中的数据。 Numpy 的特性与其他 Python 库结合使用时，可让您轻松提升机器学习模型的性能。

4.熊猫

Pandas 是使用最广泛的机器学习 Python 库之一。 它基本上是一个用于数据研究和分析的 Python 框架，允许开发人员创建有吸引力且完美无瑕的高级数据表示。 基于 NumPy 构建的 Pandas 负责为机器学习准备数据集和点。 Pandas 采用两种类型的数据结构：一维（系列）和二维（DataFrame），使 Pandas 可以用于从科学和统计到金融和工程的各个领域。

Pandas 库适应性强，可以与 SciPy、Scikit-learn 等其他科学库以及 NumPy 等数值库协同工作。 由于其高度描述性、快速和合规性，Pandas 使用起来非常简单。 Pandas 允许用户或数据科学家通过几次按键组合、合并和重新索引来更改数据功能。

5. 科学

SciPy 是人工智能爱好者中著名的 Python 库，因为它包含用于线性代数、优化、数学积分和统计的预构建模块。

SciPy 严重依赖 NumPy 进行数组操作子例程，并结合了 NumPy 的所有功能。 SciPy 适用于图像处理，包括具有基本处理功能的准高级数学运算。 它使用简单，实施起来也很快。 它还具有用于可视化和操作数据的高级命令。

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6.Scikit-学习

Scikit-learn 是一个免费的Python AI 库，通常被认为是 SciPy 的直接扩展。 它基于 NumPy 和 SciPy。 它主要是为数据建模和构建有监督和无监督的机器学习算法而创建的。

Scikit-learn 由于其简单、直接和一致的界面，既适合初学者又易于使用。 尽管 scikit-learn 的使用受到限制，因为它专门用于数据建模，但它在允许用户以他们选择的任何方式更改和交换数据方面做得很好。

7. Theano

Theano 是一个流行的 Python 包，用于使用多维数组优化数学运算。 它是通过优化 GPU 和 CPU 使用来实现的。 Theano 是一个非常强大的库，长期以来一直用于进行大规模计算的科学研究，但它足够基础，任何人都可以将它用于他们的项目。

8. 火炬

PyTorch 是一个基于 Torch C 编程语言框架的开源 Python 机器学习库。 PyTorch 可以与 NumPy 等其他 Python 库集成。 它可以生成可以在 Python 应用程序运行时随时更改的计算图。 它主要用于NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）领域。

9.Matplotlib

Matplotlib 是一个著名的 Python 数据可视化库。 它不直接连接到像 Pandas 这样的数据处理库。 当程序员希望可视化数据模式时，它非常有用。 它是一个二维图表包，可用于创建二维图形和图表。 Matplotlib 库中名为 Pyplot 的工具通过提供用于控制各种数据可视化机制的选项来简化程序员的绘图。

10. 开放式简历

OpenCV 是一个python 神经网络库。 它是众多可用于实时计算机视觉系统的编程函数的集合。 它可以识别人脸和物体，甚至可以识别手写体。 该库允许用户解释来自图片和视频数据的各种视觉输入。

结论

Python 库是反映 Python 核心的代码和函数组。 它们通过导入核心 Python 体系结构并链接到其他 Python 函数来发挥作用。 这允许用户或数据科学家调用和使用新功能而无需对其进行编程。

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