好学编程：超实用！分享10个机器学习和人工智能Python库

近年来，Python越来越受欢迎，已成为机器学习（ML）和人工智能（AI）任务中最流行的编程语言之一。Python已经取代了行业中的许多现有语言，与这些主流编程语言相比，Python更加高效。此外，它类似于英语的指令使初学者和专家都可以使用。

Python吸引众多用户的另一个基本特点是其大量的开源库。不同经验水平的程序员都可以使用这些库完成ML和AI、数据科学、图像和数据处理等任务。

为什么Python适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特点。Python还具有高度的通用性和灵活性，这意味着它还可以在需要时与其他编程语言一起使用。此外，它还可以在市场上几乎所有的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提供的许多软件包可以减少这种耗时的情况。Python还是一种面向对象编程（OOP）语言，这使其在高效使用数据和数据分类方面非常有用。

Python的另一个优势，尤其是对于初学者而言，是其不断增长的用户社区。由于Python是世界上发展最快的编程语言之一，因此Python开发人员和开发服务的数量呈爆炸式增长。Python社区随着语言的发展而不断壮大，活跃的成员总是希望使用Python语言来解决业务中的新问题。

由上述可知Python是目前的顶级编程语言之一，以下是好学编程总结的10个用于机器学习和人工智能的最佳Python库：

1.NumPy

NumPy被广泛认为是机器学习和人工智能领域最好的Python库。它是一个开源的数字库，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，因此许多数据科学家依赖它来进行数据分析。

与其他Python列表相比，NumPy数组所需的存储空间更小，而且速度更快，使用更方便。可以使用NumPy对矩阵中的数据进行操作、转置和重塑。总而言之，NumPy是提高机器学习模型性能的绝佳选择，而无需太多复杂工作。

以下是NumPy的一些主要特点：

• 高性能N维数组对象。

• 形状操作。

• 数据清理/处理。

• 统计运算和线性代数。

2.SciPy

SciPy是一个基于NumPy的免费开源库。它特别适用于大型数据集，能够执行科学和技术计算。和NumPy一样，SciPy也带有数组优化和线性代数的嵌入式模块。

该编程语言包含NumPy的所有函数，但它将这些函数转化为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。

由于SciPy在科学分析和工程中的作用，它是Python的基础库之一。

以下是SciPy的一些主要特点：

• 用户友好。

• 数据可视化和操作。

• 科学和技术分析。

• 计算大型数据集。

3.Theano

Theano是一个数值计算Python库，专为机器学习开发而设计。它能够对数学表达式和矩阵计算进行优化、定义和评估。这允许使用维度数组来构建深度学习模型。

Theano是一个非常特殊的库，主要用于机器学习和深度学习的开发人员和程序员。它支持与NumPy集成，并可与图形处理器（GPU）而非中央处理器（CPU）一起使用，从而将数据密集型计算的速度提高140倍。

以下是Theano的一些主要特点：

• 内置验证和单元测试工具。

• 快速而稳定的评估。

• 数据密集型计算。

• 高性能数学计算。

4.Pandas

市场上另一个顶级Python库是Pandas，它通常用于机器学习。它是一个数据分析库，可以分析和处理数据，使开发人员能够轻松处理结构化多维数据和时间序列概念。

Pandas库通过提供Series和DataFrames提供了一种快速、高效的数据管理和探索方式，这些数据可以有效地表示数据，同时以不同的方式对数据进行处理。。

以下是Pandas的一些主要特点：

• 数据索引

• 数据对齐

• 数据集的合并/连接

• 数据操作和分析

5.TensorFlow

TensorFlow是另一个免费开源的Python库，专门用于可微分编程。该库由一系列工具和资源组成，可帮助初学者和专业人员构建DL和ML模型以及神经网络。

TensorFlow的架构和框架非常灵活，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）上运行时性能最佳。该Python库通常用于在ML和DL模型中实现强化学习，你可以直接可视化机器学习模型。

以下是TensorFlow的一些主要特点：

• 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，这意味着它只需少量代码就能训练神经网络。

由于Keras库具有模块化、可扩展性和灵活性等特点，因此经常受到青睐。这使其成为初学者的用户友好选择。它还可以集成目标、层、优化器和激活函数。Keras可在各种不同环境中运行，并可在CPU和GPU上运行。它还提供了最广泛的数据类型范围之一。

以下是Keras的一些主要特点：

• 数据池化。

• 开发神经网络层。

• 搭建深度学习和机器学习模型。

• 激活和代价函数。

7.PyTorch

PyTorch是开源机器学习Python库的另一个选择，它基于C编程语言框架Torch。PyTorch是一个数据科学库，可以与NumPy等其他Python库集成。该库可创建计算图，并可在程序运行时进行更改。它特别适用于ML和DL应用，如自然语言处理（NLP）和计算机视觉。

PyTorch的一些主要卖点包括它的高速执行能力，即使在处理繁重的图形时也能实现。它还是一个灵活的库，能够在简化处理器、CPU和GPU上运行。PyTorch拥有强大的API，使你能够对该库进行扩展，同时还拥有自然语言工具包。

以下是PyTorch的一些主要特点：

• 统计分布和操作。

• 控制数据集。

• 开发DL模型。

• 高度灵活。

8.Scikit-Learn

Scikit-learn最初是SciPy库的第三方扩展，现在是Github上的一个独立Python库。Spotify等大公司都在使用它，使用它有很多好处。首先，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。

Scikit-learn的另一个主要卖点是它很容易与其他SciPy堆栈工具互操作。Scikit-learn具有用户友好和一致的交互方式，使你能够轻松地共享和使用数据。

以下是Scikit-learn的一些主要特点：

• 数据分类和建模。

• 端到端的机器学习算法。

• 数据预处理。

• 模型选择。

9.Matplotlib

Matplotlib是NumPy和SciPy的统一体，旨在取代MATLAB统计语言。这个全面、免费和开源的库可用于在Python中创建静态、动画和交互式可视化。

此Python库可以帮助你在将数据转入数据处理和机器学习任务训练之前理解数据。它依赖于Python GUI工具包，利用面向对象的API生成绘图和图形。它还提供了与MATLAB类似的界面，因此用户可以执行与MATLAB类似的任务。

以下是Matplotlib的一些主要特点：

• 创建出版物质量的图表。

• 自定义可视化风格和布局。

• 导出为各种文件格式。

• 可缩放、平移和更新的交互式图形。

10.Plotly

Plotly是另一个免费开源的可视化库，它是机器学习和人工智能领域10个最佳Python库中的最后一个。由于其高质量、沉浸式和可发布的图表，它在开发人员中非常流行。Plotly提供的一些图表包括方框图、热图和气泡图。

Plotly是市场上最好的数据可视化工具之一，它建立在D3.js、HTML和CSS可视化工具包之上。它使用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，能够轻松地将数据导入到图表中。还可以使用Plotly创建幻灯片和仪表盘。

以下是Plotly的一些主要特点：

• 图表和仪表盘。

• 快照引擎。

• 适用于Python的大数据。

• 轻松将数据导入图表。

总结

总之，机器学习和人工智能领域在近年来呈指数级增长。Python以其简单性和多功能性成为开发机器学习和人工智能应用最流行的编程语言之一。这主要归功于Python中大量功能强大的库，它们极大地简化了开发过程。

以上就是本次分享的全部内容，想学习更多编程技巧，欢迎持续关注好学编程！