機器學習和深度學習的 10 個最佳 Python 庫

Python 是最常用的語言之一，在數據科學、腳本編寫以及使用 Django 和 Flask 等框架創建後端 RESTful API 方面都有其應用。 雖然在 Web 開發領域佔有一席之地，但大多數公司更喜歡將 Python 用於其數據科學和與人工智能相關的任務。

Python 豐富的開源庫是其最有用但未被充分認識的特性之一。 它們可用於從數據科學和可視化到圖片和數據修改的任何事物。 然而，近年來，一些 Python 庫在機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 領域確立了無可辯駁的地位。

Python 具有極強的適應性和靈活性，除了其低級入門和專用代碼庫之外，還允許它根據需要與其他語言一起使用。 它還適用於幾乎所有可用的操作系統和平台。

它包含的軟件包大大減少了創建複雜神經網絡和機器學習技術所需的勞動力。 此外，Python 還可以用作面向對象的編程語言，這是有效數據利用和分類所必需的——這是任何機器學習過程的關鍵組成部分。

為什麼開發人員和數據科學家更喜歡 Python？

Python 提供簡潔易讀的代碼。 雖然人工智能和機器學習依賴於復雜的算法和不同的工作流程，但 Python 的易用性允許開發人員創建可靠的系統。 開發人員可能會把全部注意力都放在解決 ML 問題上，而不是擔心語言的技術細節。

Python 也很吸引許多開發人員，因為它簡單易學。 Python 代碼是人類可以理解的，這使得開發機器學習模型變得更加容易。

用於機器學習和深度學習的十個最佳 Python 庫

1.張量流

擅長可微編程的 Python 庫是 TensorFlow。 TensorFlow 是免費和開源的。 借助圖書館難以想像的大量工具和資料，開發機器學習、深度學習模型和神經網絡對於新手和專家來說都變得簡單。 TensorFlow 靈活的設計和基礎使其能夠在各種計算系統上運行，包括 CPU 和 GPU。

TensorFlow 使您能夠使用其內置工具立即訓練和測試您的 ML 模型，並可用於在深度學習和神經網絡中應用學習算法。 TensorFlow 不僅僅適用於台式電腦。 您還可以在服務器和移動設備上使用它來構建和訓練智能模型。

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2.凱拉斯

Keras 是一個 Python 開源框架，用於在深度學習和機器學習模型中創建和分析神經網絡。 它可以在 TensorFlow 和 Theano 之上運行，讓您只需幾行代碼就可以開始訓練神經網絡，與它的父框架相比，這是微不足道的。 Keras 庫功能多樣且可擴展，適合初學者和有經驗的程序員。 它還通過集成目標、優化器、層和激活函數，為構建神經網絡提供了一個功能齊全的模型。

Keras 框架具有適應性和可移植性，使其能夠在各種環境中以及在 CPU 和 GPU 上運行。 它支持快速高效的原型製作、研究、數據建模和可視化。

3. 麻木

NumPy 是一個著名的開源數字 Python 庫。 它可以對矩陣和數組進行廣泛的數學計算。 它是最著名的科學 Python 庫之一，數據科學家經常使用它進行數據分析。 它分析多維數組和處理線性代數和傅里葉變換的能力使其非常適合 ML 應用程序。

NumPy 數組比傳統的 Python 列表需要更少的存儲空間。 它們也比後者更快更容易操作。 NumPy 允許您通過轉置和重塑矩陣來更改矩陣中的數據。 Numpy 的特性與其他 Python 庫結合使用時，可讓您輕鬆提昇機器學習模型的性能。

4.熊貓

Pandas 是使用最廣泛的機器學習 Python 庫之一。 它基本上是一個用於數據研究和分析的 Python 框架，允許開發人員創建有吸引力且完美無瑕的高級數據表示。 基於 NumPy 構建的 Pandas 負責為機器學習準備數據集和點。 Pandas 採用兩種類型的數據結構：一維（系列）和二維（DataFrame），使 Pandas 可以用於從科學和統計到金融和工程的各個領域。

Pandas 庫適應性強，可以與 SciPy、Scikit-learn 等其他科學庫以及 NumPy 等數值庫協同工作。 由於其高度描述性、快速和合規性，Pandas 使用起來非常簡單。 Pandas 允許用戶或數據科學家通過幾次按鍵組合、合併和重新索引來更改數據功能。

5. 科學

SciPy 是人工智能愛好者中著名的 Python 庫，因為它包含用於線性代數、優化、數學積分和統計的預構建模塊。

SciPy 嚴重依賴 NumPy 進行數組操作子例程，並結合了 NumPy 的所有功能。 SciPy 適用於圖像處理，包括具有基本處理功能的準高級數學運算。 它使用簡單，實施起來也很快。 它還具有用於可視化和操作數據的高級命令。

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6.Scikit-學習

Scikit-learn 是一個免費的Python AI 庫，通常被認為是 SciPy 的直接擴展。 它基於 NumPy 和 SciPy。 它主要是為數據建模和構建有監督和無監督的機器學習算法而創建的。

Scikit-learn 由於其簡單、直接和一致的界面，既適合初學者又易於使用。 儘管 scikit-learn 的使用受到限制，因為它專門用於數據建模，但它在允許用戶以他們選擇的任何方式更改和交換數據方面做得很好。

7. Theano

Theano 是一個流行的 Python 包，用於使用多維數組優化數學運算。 它是通過優化 GPU 和 CPU 使用來實現的。 Theano 是一個非常強大的庫，長期以來一直用於進行大規模計算的科學研究，但它足夠基礎，任何人都可以將它用於他們的項目。

8. 火炬

PyTorch 是一個基於 Torch C 編程語言框架的開源 Python 機器學習庫。 PyTorch 可以與 NumPy 等其他 Python 庫集成。 它可以生成可以在 Python 應用程序運行時隨時更改的計算圖。 它主要用於NLP（自然語言處理）和CV（計算機視覺）領域。

9.Matplotlib

Matplotlib 是一個著名的 Python 數據可視化庫。 它不直接連接到像 Pandas 這樣的數據處理庫。 當程序員希望可視化數據模式時，它非常有用。 它是一個二維圖表包，可用於創建二維圖形和圖表。 Matplotlib 庫中名為 Pyplot 的工具通過提供用於控制各種數據可視化機制的選項來簡化程序員的繪圖。

10. 開放式簡歷

OpenCV 是一個python 神經網絡庫。 它是眾多可用於實時計算機視覺系統的編程函數的集合。 它可以識別人臉和物體，甚至可以識別手寫體。 該庫允許用戶解釋來自圖片和視頻數據的各種視覺輸入。

結論

Python 庫是反映 Python 核心的代碼和函數組。 它們通過導入核心 Python 體系結構並鏈接到其他 Python 函數來發揮作用。 這允許用戶或數據科學家調用和使用新功能而無需對其進行編程。

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