10 个最好的 Python 机器学习和 AI 库

Python 多年来已发展成为机器学习（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，其效率更高。除此之外，其类似英语的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，这吸引了许多用户。这些库可用于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适合机器学习和 AI 任务的唯一特性。Python 也具有高度的多功能性和灵活性，这意味着它也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 提供了许多可以减少此类工作的包。它也是一个面向对象的编程（OOP）语言，这使其对于高效的数据使用和分类非常有用。

Python 另一个有利因素，尤其是对于初学者来说，是其日益增长的用户社区。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 社区正在随着语言的发展而壮大，社区中的活跃成员始终在寻找使用 Python 解决商业中新问题的方法。

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

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，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 数组比其他 Python 列表需要的存储空间要少得多，而且它们更快、更方便使用。您可以使用 NumPy 操纵矩阵中的数据、转置和重塑它。总的来说，NumPy 是一个很好的选择，可以在不需要太多复杂工作的情况下提高机器学习模型的性能。

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。它特别适用于大型数据集，可以执行科学和技术计算。SciPy 还具有内置的数组优化和线性代数模块，就像 NumPy 一样。

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 Python 库的基础之一，得益于其在科学分析和工程方面的作用。

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。它使得数学表达式和矩阵计算的优化、定义和评估成为可能。这使得可以使用维度数组来构建深度学习模型。

Theano 是一个高度特定的库，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）而不是中央处理单元（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、稳定的评估。
• 数据密集型计算。
• 高性能的数学计算。

4. Pandas

市场上另一流行的 Python 库是 Pandas，经常用于机器学习。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，它们可以高效地表示数据，同时以不同的方式操作它。

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

另一个免费、开源的 Python 库是 TensorFlow，专门从事可微分编程。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）上运行时性能最佳。Python 库通常用于在 ML 和 DL 模型中实现强化学习，您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 是一个用于开发和评估神经网络的开源 Python 库，用于机器学习和深度学习模型。它可以在 Theano 和 TensorFlow 之上运行，这意味着它可以使用很少的代码训练神经网络。

Keras 库通常由于其模块化、可扩展和灵活性而被首选，这使其成为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

另一个用于机器学习的开源 Python 库是 PyTorch，它基于 Torch，一种 C 编程语言框架。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。它特别适用于机器学习和深度学习应用，例如自然语言处理（NLP）和计算机视觉。

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，可以在简化处理器或 CPU 和 GPU 上运行。PyTorch 具有强大的 API，允许您扩展库，以及一个自然语言工具包。

以下是 PyTorch 的一些主要特性：

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

8. Scikit-Learn

最初是 SciPy 库的第三方扩展，Scikit-Learn 现在是一个独立的 Python 库，托管在 Github 上。它被 Spotify 等大公司使用，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方式，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，它被设计用来取代使用专有 MATLAB 统计语言的需要。该综合、免费、开源库用于在 Python 中创建静态、动态和交互式可视化。

Python 库有助于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 生成带有对象的图表和图形。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：

• 创建出版质量的图表。
• 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，它是另一个流行的免费、开源的可视化库。它在开发人员中非常受欢迎，因为其高质量、沉浸式和出版就绪的图表。Plotly 可以访问的图表包括箱线图、热力图和气泡图。

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。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。