全球的開發(fā)人員都喜歡使用 Python，因?yàn)樗鼛в袔讉€(gè)基于 AI 的庫(kù)。根據(jù) Statista 的數(shù)據(jù)，用于 AI 的 Python 正在成為趨勢(shì)，并被用于 36% 的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)項(xiàng)目。一些用于 AI 和 ML 的頂級(jí) Python 庫(kù)是 Numpy、Pandas、Matplotlib、SciPy 等。

用于 AI 和 ML 的 7 個(gè) Python 庫(kù)（python ai模塊）

1. NumPy — 開源數(shù)值庫(kù)

大多數(shù) AI 開發(fā)人員將 NumPy 視為開發(fā)一系列解決方案的最佳 Python 庫(kù)。使用 Python 庫(kù) NumPy 開發(fā) AI 可讓您輕松地對(duì)不同的矩陣執(zhí)行各種數(shù)學(xué)運(yùn)算。此外，它需要更少的存儲(chǔ)容量并具有出色的速度性能。您可以使用它來(lái)處理傅里葉變換、隨機(jī)數(shù)、聲波、圖像和各種其他二進(jìn)制函數(shù)。

NumPy的主要特點(diǎn)：

數(shù)組可以是一維的，也可以是多維的
協(xié)助實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)功能
帶有同構(gòu)陣列
提供陣列廣播
通用數(shù)據(jù)的多維容器

NumPy的實(shí)際應(yīng)用：

災(zāi)害管理
機(jī)械振動(dòng)
概率與統(tǒng)計(jì)

2. Pandas — 數(shù)據(jù)分析庫(kù)

Pandas 是另一個(gè)用于處理機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的頂級(jí) Python 庫(kù)。該庫(kù)在分析和操作數(shù)據(jù)方面提供幫助，并允許您管理多維數(shù)據(jù)、時(shí)間序列等的概念。這個(gè)開源庫(kù)可以訪問(wèn)和操作來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，如 CSV、SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)、JSON 文件和 Excel。高級(jí)庫(kù)附帶了 Series 和 DataFrames，有助于數(shù)據(jù)表示和操作。

Pandas的主要特點(diǎn)：

管理、瀏覽和操作數(shù)據(jù)
對(duì)齊數(shù)據(jù)并為其編制索引
可以處理數(shù)據(jù)中的缺失值
支持多種文件格式
對(duì)數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算

Pandas在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用：

Netflix 推薦
股票預(yù)測(cè)
銀行業(yè)的流失率

3. Matplotlib — 在 Python 中開發(fā)交互式可視化

這個(gè) Python 庫(kù)有助于數(shù)據(jù)可視化，用于創(chuàng)建繪圖、圖形和圖表。廣泛的繪圖可用性使其非常適合與不同的 Python 庫(kù)一起使用，包括 Pandas、NumPy、SciPy 等。它是開源的，可用于在 AI 開發(fā)項(xiàng)目中構(gòu)建靜態(tài)和動(dòng)態(tài)可視化。如果您知道如何使用 MATLAB，您可以輕松使用 Matplotlib，因?yàn)樗峁┝祟愃频挠脩艚缑妗?/span>

Matplotlib的主要特點(diǎn)：

開發(fā)子圖網(wǎng)格的語(yǔ)義方式
可以設(shè)置軸框的縱橫比
指定圖例文本標(biāo)簽的顏色
可以直接使用字符串或函數(shù)作為字符串格式化程序的輸入
使用自定義裝飾器包裝函數(shù)

Matplotlib 的實(shí)際應(yīng)用：

房?jī)r(jià)分析
信用違約風(fēng)險(xiǎn)分析
分析氣候

4. SciPy — 用于陣列優(yōu)化的嵌入式模塊

SciPy（Scientific Python）是一個(gè)基于NumPy的開源庫(kù)。它有助于涉及海量數(shù)據(jù)集的技術(shù)和科學(xué)計(jì)算。該庫(kù)帶有用于數(shù)據(jù)操作和可視化的高級(jí)命令，并且非常適合處理圖像。您可以使用 Scipy 在科學(xué)分析和工程領(lǐng)域進(jìn)行圖像處理。它為您提供用于數(shù)組優(yōu)化、線性代數(shù)等的嵌入式模塊。

SciPy的主要特點(diǎn)：

用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分等的模塊。
適用于信號(hào)和圖像處理
廣泛的數(shù)學(xué)函數(shù)
特殊函數(shù)包括立方根、指數(shù)、朗伯特等。

SciPy的實(shí)際應(yīng)用：

數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目
游戲開發(fā)
科學(xué)和數(shù)值計(jì)算

5. Scikit-Learn — 支持監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督 ML

Scikit-Learn 最初是 SciPy 庫(kù)的第三方擴(kuò)展。但是，現(xiàn)在它是一個(gè)成熟的 Python 庫(kù)，具有廣泛的聚類、回歸和分類算法。它主要與 NumPy 和 SciPy 等其他庫(kù)結(jié)合使用。專門的 Python 開發(fā)人員可以出于各種目的操作此庫(kù)，例如分析客戶行為、預(yù)測(cè)疾病等。

Scikit-Learn的主要特點(diǎn)：

用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分等的模塊。
適用于信號(hào)和圖像處理
廣泛的數(shù)學(xué)函數(shù)
特殊函數(shù)包括立方根、指數(shù)、朗伯特等。

Scikit-Learn的實(shí)際應(yīng)用：

被 Spotify 使用
心臟病預(yù)測(cè)
分析客戶購(gòu)買行為

6. TensorFlow — 由 Google 開發(fā)

TensorFlow 是用于 AI 和 ML 應(yīng)用程序的最佳 Python 庫(kù)之一。借助高級(jí)庫(kù)，您可以在開發(fā)項(xiàng)目中利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、偏微分方程等。使用 TensorFlow AI 庫(kù)構(gòu)建獨(dú)特的響應(yīng)式應(yīng)用程序，在臺(tái)式機(jī)、PC、智能手機(jī)等設(shè)備上提供最佳性能是可行的。

TensorFlow 的主要特點(diǎn)：

允許快速、更輕松的計(jì)算
由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供支持
兼容各種計(jì)算平臺(tái)
并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
支持高級(jí) API

TensorFlow 的實(shí)際應(yīng)用：

語(yǔ)音/圖像識(shí)別
自動(dòng)駕駛汽車
情緒分析

7. PyTorch — 適用于 NLP 和計(jì)算機(jī)視覺(jué)

PyTorch 是用于 AI 的 Python 庫(kù)之一，它在更短的時(shí)間內(nèi)獲得了極大的普及。與大多數(shù)其他 AI 庫(kù)不同，它同時(shí)支持 GPU 和 CPU 計(jì)算。PyTorch 有助于開發(fā)可在運(yùn)行時(shí)修改的計(jì)算圖。

該庫(kù)在處理簡(jiǎn)單、輕量級(jí)或復(fù)雜的繁重圖形時(shí)提供高速性能。此外，它還具有機(jī)器學(xué)習(xí)編譯器 Glow，用于增強(qiáng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。

PyTorch的主要特點(diǎn)：