10 个最佳 Python 库用于机器学习和 AI

Python 在过去的几年中已经成为机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 任务中最流行的编程语言之一。它已经取代了行业中许多现有的语言，并且与这些主流编程语言相比，它更高效。另外，Python 的类英语命令使其对初学者和专家都具有可访问性。

Python 的另一个基本特性是其庞大的开源库集合。这些库可以被所有经验水平的程序员用于涉及 ML 和 AI、数据科学、图像和数据操作等任务。

为什么选择 Python 进行机器学习和 AI?

Python 的开源库并不是使其成为机器学习和 AI 任务的首选的唯一特性。Python 还具有高度的多功能性和灵活性，这意味着它可以在需要时与其他编程语言一起使用。另外，它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 提供了许多包来减少这一点。它也是一个面向对象的编程语言 (OOP)，这使得它对于高效的数据使用和分类非常有用。

Python 另一个有利的因素，尤其对于初学者来说，是其不断增长的用户社区。由于它是世界上增长最快的编程语言之一，Python 开发人员和开发服务的数量已经激增。Python 社区正在与语言一起发展，其活跃成员总是试图使用它来解决商业中的新问题。

现在您已经知道为什么 Python 是顶级编程语言之一，这里是 10 个最佳 Python 库用于机器学习和 AI：

1. NumPy

NumPy 被广泛认为是机器学习和 AI 的最佳 Python 库。它是一个开源的数值库，可以用于执行不同矩阵的各种数学运算。NumPy 被认为是最常用的科学库，这就是为什么许多数据科学家依赖它来分析数据的原因。

NumPy 数组需要的存储空间比其他 Python 列表少得多，并且更快、更方便使用。您可以使用 NumPy 操纵数据矩阵、转置和重塑。总的来说，NumPy 是提高机器学习模型性能而无需进行过多复杂工作的绝佳选择。

以下是 NumPy 的一些主要特性：

• 高性能的 N 维数组对象。
• 形状操作。
• 数据清理/操作。
• 统计运算和线性代数。

2. SciPy

SciPy 是一个免费、开源的库，基于 NumPy。它对于大型数据集尤其有用，可以执行科学和技术计算。SciPy 还具有内置的模块用于数组优化和线性代数，就像 NumPy 一样。

SciPy 编程语言包括所有 NumPy 的函数，但它将它们转换为用户友好的科学工具。它经常用于图像操作，并提供基本的处理功能用于高级、非科学的数学函数。

SciPy 是基础 Python 库之一，得益于其在科学分析和工程中的作用。

以下是 SciPy 的一些主要特性：

• 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 是一个用于机器学习的数值计算 Python 库。它允许优化、定义和评估数学表达式和矩阵计算。这使得可以使用维度数组构建深度学习模型。

Theano 是一个高度专业的库，主要由机器学习和深度学习开发人员和程序员使用。它支持与 NumPy 的集成，并且可以使用图形处理单元 (GPU) 代替中央处理单元 (CPU)，从而使数据密集型计算速度提高 140 倍。

以下是 Theano 的一些主要特性：

• 内置验证和单元测试工具。
• 快速和稳定的评估。
• 数据密集型计算。
• 高性能的数学计算。

4. Pandas

Pandas 是市场上另一个顶级 Python 库，常用于机器学习。它作为数据分析库，分析和操作数据，并使开发人员能够轻松地处理结构化的多维数据和时间序列概念。

Pandas 库提供了一种快速高效的方式来管理和探索数据，通过提供 Series 和 DataFrames 来表示数据，同时以不同的方式操纵数据。

以下是 Pandas 的一些主要特性：

• 数据索引。
• 数据对齐。
• 合并/连接数据集。
• 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。该库由用于构建深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 模型以及神经网络的工具和资源组成。

TensorFlow 由一个灵活的架构和框架组成，允许它在各种计算平台上运行，例如 CPU 和 GPU。话虽如此，它在张量处理单元 (TPU) 上运行效果最佳。该 Python 库经常用于实现强化学习，用于 ML 和 DL 模型，并且可以直接可视化机器学习模型。

以下是 TensorFlow 的一些主要特性：

• 灵活的架构和框架。
• 在各种计算平台上运行。
• 抽象能力。
• 管理深度神经网络。

6. Keras

Keras 是一个开源的 Python 库，用于开发和评估神经网络，用于机器学习和深度学习模型。它可以在 Theano 和 TensorFlow 之上运行，这意味着可以使用很少的代码训练神经网络。

Keras 库由于其模块化、可扩展和灵活的特性而被青睐。它是初学者的用户友好选项。它还可以与目标、层、优化器和激活函数集成。Keras 可以在各种环境中运行，并且可以在 CPU 和 GPU 上运行。它还提供了最广泛的数据类型范围。

以下是 Keras 的一些主要特性：

• 数据池化。
• 开发神经层。
• 构建深度学习和机器学习模型。
• 激活和成本函数。

7. PyTorch

PyTorch 是另一个开源的机器学习 Python 库，基于 Torch，一个 C 语言框架。PyTorch 是一个数据科学库，可以与其他 Python 库（如 NumPy）集成。该库可以创建可以在程序运行时更改的计算图。它对于机器学习和深度学习应用（如自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉）尤其有用。

PyTorch 的一些主要优点包括其执行速度快，即使处理重型图形也能实现这一点。它也是一个灵活的库，可以在简化的处理器或 CPU 和 GPU 上运行。PyTorch 具有强大的 API，允许您扩展库，并且具有自然语言工具包。

以下是 PyTorch 的一些主要特性：

• 统计分布和运算。
• 对数据集的控制。
• 深度学习模型的开发。
• 高度灵活。

8. Scikit-Learn

Scikit-Learn 最初是 SciPy 库的第三方扩展，现在是一个独立的 Python 库，托管在 Github 上。它被大公司如 Spotify 使用，并且使用它有很多好处。例如，它对于经典的机器学习算法非常有用，例如用于垃圾邮件检测、图像识别、预测和客户细分。

Scikit-Learn 的另一个主要优点是它可以轻松地与其他 SciPy 堆栈工具进行交互操作。Scikit-Learn 具有用户友好和一致的交互，使得共享和使用数据变得容易。

以下是 Scikit-Learn 的一些主要特性：

• 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，旨在取代使用专有 MATLAB 统计语言的需要。该综合、免费和开源库用于在 Python 中创建静态、动态和交互式可视化。

Matplotlib 库帮助您在将数据移至数据处理和机器学习任务之前理解数据。它依赖于 Python GUI 工具包来使用面向对象的 API 生成图表和图形。它还提供了一个类似于 MATLAB 的接口，因此用户可以执行类似的任务，如 MATLAB。

以下是 Matplotlib 的一些主要特性：

• 出版质量的图表。
• 自定义视觉样式和布局。
• 导出到各种文件格式。
• 交互式图形，可以缩放、平移和更新。

10. Plotly

最后，我们的机器学习和 AI 最佳 Python 库列表中是 Plotly，这是一个免费、开源的可视化库。它在开发人员中非常受欢迎，因为它具有高质量、沉浸式和出版就绪的图表。Plotly 可以访问的图表包括箱线图、热图和气泡图。

Plotly 是市场上最好的数据可视化工具之一，建立在 D3.js、HTML 和 CSS 可视化工具包之上。使用 Python 编写，它使用 Django 框架，并且可以帮助创建交互式图形。它可以与各种数据分析和可视化工具一起工作，并且可以让您轻松地将数据导入图表中。您还可以使用 Plotly 创建幻灯片和仪表板。

以下是 Plotly 的一些主要特性：

• 图表和仪表板。
• 快照引擎。
• Python的大数据。
• 轻松将数据导入图表中。