Python庫
用於機器學習和人工智能的 10 個最佳 Python 庫
多年來，Python 越來越受歡迎，成為機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 任務最受歡迎的程式語言之一。它已經取代了業界現有的許多語言，並且與這些主流程式語言相比，它的效率更高。最重要的是，它的類似英語的命令使初學者和專家都可以使用它。
Python 吸引許多用戶的另一個基本特徵是其大量的開源庫。 所有經驗水平的程序員都可以使用這些庫來完成涉及機器學習和人工智能、數據科學、圖像和數據操作等的任務。
為什麼將 Python 用於機器學習和人工智能？
Python 的開源庫並不是使其有利於機器學習和人工智能任務的唯一功能。 Python 還具有高度通用性和靈活性，這意味著它還可以在需要時與其他編程語言一起使用。 更進一步，它可以在市場上幾乎所有操作系統和平台上運行。
實現深度神經網絡和機器學習算法可能非常耗時，但 Python 提供了許多可以減少時間的包。 它也是一種面向對象編程（OOP）語言，這使得它對於有效的數據使用和分類非常有用。
Python 受歡迎的另一個因素，尤其是對於初學者來說，是其不斷增長的用戶社區。 由於它是世界上增長最快的編程語言之一，Python 開發人員和開發服務的數量呈爆炸式增長。 Python 社區與該語言一起成長，活躍的成員總是希望使用它來解決業務中的新問題。
現在您已經知道為什麼 Python 是頂級編程語言之一了，下面是用於機器學習和 AI 的 10 個最佳 Python 庫：
1. 數字貨幣
NumPy 被廣泛認為是機器學習和人工智能領域最好的 Python 庫。 它是一個開源數值庫，可用於對不同矩陣執行各種數學運算。 NumPy 被認為是最常用的科學庫之一，這就是許多數據科學家依賴它來分析數據的原因。
NumPy 數組比其他 Python 列表需要的存儲空間少得多，而且使用起來更快、更方便。 您可以使用 NumPy 操作矩陣中的數據、轉置它並重塑它的形狀。 總而言之，NumPy 是提高機器學習模型性能的絕佳選擇，無需太多複雜的工作。
以下是 NumPy 的一些主要功能：
- 高性能N維數組對象。
- 形狀操縱。
- 數據清理/操作。
- 統計運算和線性代數。
2. 科學
SciPy 是一個基於 NumPy 的免費開源庫。 它對於大型數據集特別有用，能夠執行科學和技術計算。 與 NumPy 一樣，SciPy 還附帶用於數組優化和線性代數的嵌入式模塊。
該編程語言包含 NumPy 的所有功能，但它將它們變成用戶友好的科學工具。 它通常用於圖像處理，並為高級非科學數學函數提供基本處理功能。
SciPy 由於其在科學分析和工程中的作用而成為基礎 Python 庫之一。
以下是 SciPy 的一些主要功能：
- 方便使用的。
- 數據可視化和操作。
- 科學技術分析。
- 計算大型數據集。
3. 茶野
Theano 是一個數值計算 Python 庫，專為機器學習而開發。 它可以優化、定義和評估數學表達式和矩陣計算。 這允許使用維數組來構建深度學習模型。
Theano 是一個高度特定的庫，主要由機器學習和深度學習開發人員和程序員使用。 它支持與 NumPy 集成，並且可以與圖形處理單元 (GPU) 一起使用，而不是與中央處理單元 (CPU) 一起使用，從而使數據密集型計算速度提高 140 倍。
以下是 Theano 的一些主要功能：
- 內置驗證和單元測試工具。
- 快速穩定的評估。
- 數據密集型計算。
- 高性能數學計算。
4. 大熊貓
市場上另一個頂級的 Python 庫是 Pandas，它經常用於機器學習。 它充當分析和操作數據的數據分析庫，使開發人員能夠輕鬆使用結構化多維數據和時間序列概念。
Pandas 庫通過提供 Series 和 DataFrame 提供了一種快速有效的方法來管理和探索數據，它們有效地表示數據，同時也以不同的方式操作數據。
以下是 Pandas 的一些主要功能：
- 數據索引。
- 數據對齊
- 數據集的合併/連接。
- 數據處理和分析。
5. TensorFlow
TensorFlow 是另一個免費開源 Python 庫，專門從事可微分編程。 該庫包含一系列工具和資源，使初學者和專業人士能夠構建深度學習和機器學習模型以及神經網絡。
TensorFlow 由靈活的架構和框架組成，使其能夠在 CPU 和 GPU 等各種計算平台上運行。 儘管如此，它在張量處理單元 (TPU) 上運行時表現最佳。 Python 庫通常用於在 ML 和 DL 模型中實現強化學習，並且您可以直接可視化機器學習模型。
以下是 TensorFlow 的一些緬因州功能：
- 靈活的架構和框架。
- 可在多種計算平台上運行。
- 抽象能力
- 管理深度神經網絡。
6. 凱拉斯
Keras 是一個開源 Python 庫，旨在開發和評估機器學習和深度學習模型中的神經網絡。 它能夠在 Theano 和 Tensorflow 之上運行，這意味著它可以用很少的代碼來訓練神經網絡。
Keras 庫由於模塊化、可擴展且靈活而通常受到青睞。 這使其成為初學者的用戶友好選擇。 它還可以與目標、層、優化器和激活函數集成。 Keras 在各種環境中運行，可以在 CPU 和 GPU 上運行。 它還提供最廣泛的數據類型之一。
以下是 Keras 的一些主要功能：
- 數據匯集。
- 開發神經層。
- 構建深度學習和機器學習模型。
- 激活函數和成本函數。
7. 火炬
開源機器學習 Python 函式庫的另一個選擇是 PyTorch，它是基於 Torch（一種 C 程式語言框架）。 PyTorch 是一個資料科學庫，可以與其他 Python 庫集成，例如 NumPy。該庫可以建立可以在程式運行時更改的計算圖。它對於自然語言處理 (NLP) 和電腦視覺等 ML 和 DL 應用程式特別有用。
PyTorch 的一些主要賣點包括其高執行速度，即使在處理繁重的圖形時也能實現這一點。 它也是一個靈活的庫，能夠在簡化的處理器或 CPU 和 GPU 上運行。 PyTorch 擁有強大的 API，使您能夠擴展庫以及自然語言工具包。
以下是 PyTorch 的一些主要功能：
- 統計分佈和運算。
- 控制數據集。
- 深度學習模型的開發。
- 高度靈活。
8. Scikit學習
Scikit-learn 最初是 SciPy 庫的第三方擴展，現在是 Github 上的獨立 Python 庫。 它被像 Spotify 這樣的大公司使用，並且使用它有很多好處。 一方面，它對於經典的機器學習算法非常有用，例如垃圾郵件檢測、圖像識別、預測和客戶細分的算法。
Scikit-learn 的另一個主要賣點是它可以輕鬆地與其他 SciPy 堆棧工具進行互操作。 Scikit-learn 具有用戶友好且一致的交互，使您可以輕鬆共享和使用數據。
以下是 Scikit-learn 的一些主要功能：
- 數據分類和建模。
- 端到端機器學習算法。
- 數據預處理。
- 型號選擇。
9. Matplotlib
Matplotlib 是 NumPy 和 SciPy 的統一體，旨在取代使用專有 MATLAB 統計語言的需要。 這個全面、免費的開源庫用於在 Python 中創建靜態、動畫和交互式可視化。
Python 庫可幫助您在將數據轉移到機器學習任務的數據處理和訓練之前了解數據。 它依靠 Python GUI 工具包使用面向對象的 API 生成圖表。 它還提供類似於 MATLAB 的界面，因此用戶可以執行與 MATLAB 類似的任務。
以下是 Matplotlib 的一些主要功能：
- 創建出版質量圖。
- 自定義視覺風格和佈局。
- 導出為各種文件格式。
- 可以縮放、平移和更新的交互式圖形。
10. 密謀
Plotly 是我們列出的 10 個最佳機器學習和人工智能 Python 庫的列表，它是另一個免費的開源可視化庫。 由於其高質量、身臨其境且可隨時發布的圖表，它在開發人員中非常受歡迎。 可通過 Plotly 訪問的一些圖表包括箱線圖、熱圖和氣泡圖。
Plotly 是市場上最好的數據可視化工具之一，它構建在 D3.js、HTML 和 CSS 可視化工具包之上。 它用 Python 編寫，使用 Django 框架，可以幫助創建交互式圖表。 它適用於不同的數據分析和可視化工具，使您能夠輕鬆地將數據導入圖表。 您還可以使用 Plotly 創建幻燈片和儀表板。
以下是 Plotly 的一些主要功能：
- 圖表和儀表板。
- 快照引擎。
- Python 的大數據。
- 輕鬆將數據導入圖表。
