2022 年用於機器學習的前 9 個 Python 庫

機器學習是計算機科學中算法最密集的領域。 人們不得不為機器學習編寫所有算法的日子已經一去不復返了。 感謝 Python 及其庫、模塊和框架。

Python 機器學習庫已經發展成為機器學習算法實現的首選語言。 學習 Python 對於掌握數據科學和機器學習至關重要。 讓我們看一下用於機器學習的主要 Python 庫。

頂級 Python 機器學習庫

1）NumPy

NumPy 是一個眾所周知的通用數組處理包。 廣泛的高複雜度數學函數集合使 NumPy 能夠強大地處理大型多維數組和矩陣。 NumPy 對於處理線性代數、傅里葉變換和隨機數非常有用。 TensorFlow 等其他庫在後端使用 NumPy 來操作張量。

使用 NumPy，您可以定義任意數據類型並輕鬆與大多數數據庫集成。 NumPy 還可以作為任何數據類型的任何通用數據的高效多維容器。 NumPy 的主要特性包括強大的 N 維數組對象、廣播函數以及用於集成 C/C++ 和 Fortran 代碼的開箱即用工具。

2) 科學派

隨著機器學習以超音速的速度增長，許多 Python 開發人員正在為機器學習創建 Python 庫，尤其是用於科學和分析計算。 Travis Oliphant、Eric Jones 和 Pearu Peterson 在 2001 年決定合併大部分這些零碎代碼並對其進行標準化。 然後將生成的庫命名為 SciPy 庫。

SciPy 庫的當前開發由一個開放的開發者社區支持和讚助，並在免費的 BSD 許可下分發。

SciPy庫為線性代數、圖像優化、積分插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程 (ODE) 求解以及科學和分析中的其他計算任務提供模塊。

SciPy 使用的底層數據結構是 NumPy 模塊提供的多維數組。 SciPy 依賴於 NumPy 進行數組操作子例程。 SciPy 庫旨在與 NumPy 數組一起使用，並提供用戶友好且高效的數值函數。

3) Scikit-學習

2007 年， David Cournapeau開發了 Scikit-learn 庫，作為 Google Summer of Code 項目的一部分。 2010 年，INRIA 參與並於 2010 年 1 月公開發布。Skikit-learn 建立在兩個 Python 庫（NumPy 和 SciPy）之上，已成為用於開發機器學習算法的最流行的 Python 機器學習庫。

Scikit-learn具有廣泛的監督和非監督學習算法，它們在 Python 中的一致接口上工作。 該庫還可用於數據挖掘和數據分析。 Scikit-learn 庫可以處理的主要機器學習功能是分類、回歸、聚類、降維、模型選擇和預處理。

4) Theano

Theano 是一個Python 機器學習庫，可以充當優化編譯器，用於評估和操作數學表達式和矩陣計算。 Theano 建立在 NumPy 之上，與 NumPy 緊密集成，並且具有非常相似的界面。 Theano 可以在圖形處理單元 (GPU) 和 CPU 上工作。

在 GPU 架構上工作會產生更快的結果。 Theano 在 GPU 上執行數據密集型計算的速度比在 CPU 上快 140 倍。 Theano 在處理對數和指數函數時可以自動避免錯誤和錯誤。 Theano 具有用於單元測試和驗證的內置工具，從而避免了錯誤和問題。

5) TensorFlow

TensorFlow 是由 Google Brain 團隊為 Google 內部使用而開發的。 它的第一個版本於 2015 年 11 月在 Apache License 2.0 下發布。 TensorFlow 是用於創建機器學習模型的流行計算框架。 TensorFlow 支持各種不同的工具包，用於在不同抽象級別構建模型。

TensorFlow 公開了非常穩定的 Python 和 C++ API。 它也可以為其他語言公開、向後兼容的 API，但它們可能不穩定。 TensorFlow 具有靈活的架構，可以在各種計算平台 CPU、GPU 和 TPU 上運行。 TPU 代表 Tensor 處理單元，這是一種圍繞 TensorFlow 構建的用於機器學習和人工智能的硬件芯片。

6) 喀拉斯

截至 2017 年 11 月，Keras 擁有超過 200,000 名用戶。Keras 是一個用於神經網絡和機器學習的開源庫。 Keras 可以在 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit、R 或 PlaidML 之上運行。 Keras 還可以在 CPU 和 GPU 上高效運行。

Keras 使用神經網絡構建塊，如層、目標、激活函數和優化器。 Keras 還有很多功能可以處理圖像和文本圖像，這些功能在編寫深度神經網絡代碼時會派上用場。

除了標準的神經網絡，Keras 還支持卷積和循環神經網絡。

7) 火炬

PyTorch 擁有一系列支持計算機視覺、機器學習和自然語言處理的工具和庫。 PyTorch 庫是開源的，基於 Torch 庫。 PyTorch 庫最顯著的優勢是它易於學習和使用。

PyTorch 可以與包括 NumPy 在內的 Python 數據科學堆棧順利集成。 你很難區分 NumPy 和 PyTorch。 PyTorch 還允許開發人員對張量執行計算。 PyTorch 有一個強大的框架，可以在旅途中構建計算圖，甚至在運行時更改它們。 PyTorch 的其他優勢包括多 GPU 支持、簡化的預處理器和自定義數據加載器。

8) 熊貓

Pandas正在成為最流行的用於數據分析的 Python 庫，它支持快速、靈活和富有表現力的數據結構，旨在處理“關係”或“標記”數據。 如今的 Pandas 是一個不可避免的庫，用於在 Python 中解決實際的、現實世界的數據分析。 Pandas 高度穩定，提供高度優化的性能。 後端代碼純粹是用 C 或 Python 編寫的。

pandas 使用的兩種主要數據結構類型是：

• 系列（一維）
• 數據幀（二維）

這兩者放在一起可以處理來自科學、統計、社會、金融等大多數領域的絕大多數數據需求和用例，當然還有分析和其他工程領域。

Pandas 支持並處理不同類型的數據，包括以下數據：

• 具有異構數據列的表格數據。 例如，考慮來自 SQL 表或 Excel 電子表格的數據。
• 有序和無序的時間序列數據。 與其他庫和工具不同，時間序列的頻率不需要固定。 Pandas 在處理不均勻的時間序列數據方面非常強大
• 任意矩陣數據在行和列中具有同質或異構類型的數據
• 任何其他形式的統計或觀察數據集。 數據根本不需要標記。 即使沒有標籤，Pandas 數據結構也可以處理它。

9) Matplotlib

Matplotlib 是一個數據可視化庫，用於 2D 繪圖以生成各種格式的出版物質量的圖像繪圖和圖形。 該庫有助於生成直方圖、繪圖、誤差圖、散點圖、條形圖，只需幾行代碼。

它提供了一個類似於 MATLAB 的界面，並且非常易於使用。 它通過使用 GTK+、wxPython、Tkinter 或 Qt 等標準 GUI 工具包來提供面向對象的 API，幫助程序員將圖形和繪圖嵌入到他們的應用程序中。

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結論

在數據科學和機器學習方面，Python 是首選語言，選擇 Python 進行數據科學的原因有很多。

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Python 有一個活躍的社區，大多數開發人員為自己的目的創建庫，然後為了他們的利益將其發布給公眾。 以下是 Python 開發人員使用的一些常用機器學習庫。 如果您想更新您的數據科學技能，請查看 IIIT-B 的數據科學執行 PG 計劃。