2022 年用于机器学习的前 9 个 Python 库

机器学习是计算机科学中算法最密集的领域。 人们不得不为机器学习编写所有算法的日子已经一去不复返了。 感谢 Python 及其库、模块和框架。

Python 机器学习库已经发展成为机器学习算法实现的首选语言。 学习 Python 对于掌握数据科学和机器学习至关重要。 让我们看一下用于机器学习的主要 Python 库。

顶级 Python 机器学习库

1）NumPy

NumPy 是一个众所周知的通用数组处理包。 广泛的高复杂度数学函数集合使 NumPy 能够强大地处理大型多维数组和矩阵。 NumPy 对于处理线性代数、傅里叶变换和随机数非常有用。 TensorFlow 等其他库在后端使用 NumPy 来操作张量。

使用 NumPy，您可以定义任意数据类型并轻松与大多数数据库集成。 NumPy 还可以作为任何数据类型的任何通用数据的高效多维容器。 NumPy 的主要特性包括强大的 N 维数组对象、广播函数以及用于集成 C/C++ 和 Fortran 代码的开箱即用工具。

2) 科学派

随着机器学习以超音速的速度增长，许多 Python 开发人员正在为机器学习创建 Python 库，尤其是用于科学和分析计算。 Travis Oliphant、Eric Jones 和 Pearu Peterson 在 2001 年决定合并大部分这些零碎代码并对其进行标准化。 然后将生成的库命名为 SciPy 库。

SciPy 库的当前开发由一个开放的开发者社区支持和赞助，并在免费的 BSD 许可下分发。

SciPy库为线性代数、图像优化、积分插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程 (ODE) 求解以及科学和分析中的其他计算任务提供模块。

SciPy 使用的底层数据结构是 NumPy 模块提供的多维数组。 SciPy 依赖于 NumPy 进行数组操作子例程。 SciPy 库旨在与 NumPy 数组一起使用，并提供用户友好且高效的数值函数。

3) Scikit-学习

2007 年， David Cournapeau开发了 Scikit-learn 库，作为 Google Summer of Code 项目的一部分。 2010 年，INRIA 参与并于 2010 年 1 月公开发布。Skikit-learn 建立在两个 Python 库（NumPy 和 SciPy）之上，已成为用于开发机器学习算法的最流行的 Python 机器学习库。

Scikit-learn具有广泛的监督和非监督学习算法，它们在 Python 中的一致接口上工作。 该库还可用于数据挖掘和数据分析。 Scikit-learn 库可以处理的主要机器学习功能是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。

4) Theano

Theano 是一个Python 机器学习库，可以充当优化编译器，用于评估和操作数学表达式和矩阵计算。 Theano 建立在 NumPy 之上，与 NumPy 紧密集成，并且具有非常相似的界面。 Theano 可以在图形处理单元 (GPU) 和 CPU 上工作。

在 GPU 架构上工作会产生更快的结果。 Theano 在 GPU 上执行数据密集型计算的速度比在 CPU 上快 140 倍。 Theano 在处理对数和指数函数时可以自动避免错误和错误。 Theano 具有用于单元测试和验证的内置工具，从而避免了错误和问题。

5) TensorFlow

TensorFlow 是由 Google Brain 团队为 Google 内部使用而开发的。 它的第一个版本于 2015 年 11 月在 Apache License 2.0 下发布。 TensorFlow 是用于创建机器学习模型的流行计算框架。 TensorFlow 支持各种不同的工具包，用于在不同抽象级别构建模型。

TensorFlow 公开了非常稳定的 Python 和 C++ API。 它也可以为其他语言公开、向后兼容的 API，但它们可能不稳定。 TensorFlow 具有灵活的架构，可以在各种计算平台 CPU、GPU 和 TPU 上运行。 TPU 代表 Tensor 处理单元，这是一种围绕 TensorFlow 构建的用于机器学习和人工智能的硬件芯片。

6) 喀拉斯

截至 2017 年 11 月，Keras 拥有超过 200,000 名用户。Keras 是一个用于神经网络和机器学习的开源库。 Keras 可以在 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit、R 或 PlaidML 之上运行。 Keras 还可以在 CPU 和 GPU 上高效运行。

Keras 使用神经网络构建块，如层、目标、激活函数和优化器。 Keras 还有很多功能可以处理图像和文本图像，这些功能在编写深度神经网络代码时会派上用场。

除了标准的神经网络，Keras 还支持卷积和循环神经网络。

7) 火炬

PyTorch 拥有一系列支持计算机视觉、机器学习和自然语言处理的工具和库。 PyTorch 库是开源的，基于 Torch 库。 PyTorch 库最显着的优势是它易于学习和使用。

PyTorch 可以与包括 NumPy 在内的 Python 数据科学堆栈顺利集成。 你很难区分 NumPy 和 PyTorch。 PyTorch 还允许开发人员对张量执行计算。 PyTorch 有一个强大的框架，可以在旅途中构建计算图，甚至在运行时更改它们。 PyTorch 的其他优势包括多 GPU 支持、简化的预处理器和自定义数据加载器。

8) 熊猫

Pandas正在成为最流行的用于数据分析的 Python 库，它支持快速、灵活和富有表现力的数据结构，旨在处理“关系”或“标记”数据。 如今的 Pandas 是一个不可避免的库，用于在 Python 中解决实际的、现实世界的数据分析。 Pandas 高度稳定，提供高度优化的性能。 后端代码纯粹是用 C 或 Python 编写的。

pandas 使用的两种主要数据结构类型是：

• 系列（一维）
• 数据帧（二维）

这两者放在一起可以处理来自科学、统计、社会、金融等大多数领域的绝大多数数据需求和用例，当然还有分析和其他工程领域。

Pandas 支持并处理不同类型的数据，包括以下数据：

• 具有异构数据列的表格数据。 例如，考虑来自 SQL 表或 Excel 电子表格的数据。
• 有序和无序的时间序列数据。 与其他库和工具不同，时间序列的频率不需要固定。 Pandas 在处理不均匀的时间序列数据方面非常强大
• 任意矩阵数据在行和列中具有同质或异构类型的数据
• 任何其他形式的统计或观察数据集。 数据根本不需要标记。 即使没有标签，Pandas 数据结构也可以处理它。

9) Matplotlib

Matplotlib 是一个数据可视化库，用于 2D 绘图以生成各种格式的出版物质量的图像绘图和图形。 该库有助于生成直方图、绘图、误差图、散点图、条形图，只需几行代码。

它提供了一个类似于 MATLAB 的界面，并且非常易于使用。 它通过使用 GTK+、wxPython、Tkinter 或 Qt 等标准 GUI 工具包来提供面向对象的 API，帮助程序员将图形和绘图嵌入到他们的应用程序中。

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结论

在数据科学和机器学习方面，Python 是首选语言，选择 Python 进行数据科学的原因有很多。

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Python 有一个活跃的社区，大多数开发人员为自己的目的创建库，然后为了他们的利益将其发布给公众。 以下是 Python 开发人员使用的一些常用机器学习库。 如果您想更新您的数据科学技能，请查看 IIIT-B 的数据科学执行 PG 计划。