用于 AI 和 ML 的 7 个 Python 库

自由坦荡的湖泊AI 04-16 270

前言：

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全球的开发人员都喜欢使用 Python，因为它带有几个基于 AI 的库。根据 Statista 的数据，用于 AI 的 Python 正在成为趋势，并被用于 36% 的基于机器学习的开发项目。一些用于 AI 和 ML 的顶级 Python 库是 Numpy、Pandas、Matplotlib、SciPy 等。

1. NumPy — 开源数值库

大多数 AI 开发人员将 NumPy 视为开发一系列解决方案的最佳 Python 库。使用 Python 库 NumPy 开发 AI 可让您轻松地对不同的矩阵执行各种数学运算。此外，它需要更少的存储容量并具有出色的速度性能。您可以使用它来处理傅里叶变换、随机数、声波、图像和各种其他二进制函数。

NumPy的主要特点：

数组可以是一维的，也可以是多维的协助实现跨平台功能带有同构阵列提供阵列广播通用数据的多维容器

NumPy的实际应用：

灾害管理机械振动概率与统计2. Pandas — 数据分析库

Pandas 是另一个用于处理机器学习解决方案的顶级 Python 库。该库在分析和操作数据方面提供帮助，并允许您管理多维数据、时间序列等的概念。这个开源库可以访问和操作来自多个来源的数据，如 CSV、SQL 数据库、JSON 文件和 Excel。高级库附带了 Series 和 DataFrames，有助于数据表示和操作。

Pandas的主要特点：

管理、浏览和操作数据对齐数据并为其编制索引可以处理数据中的缺失值支持多种文件格式对数据集执行数学运算

Pandas在现实生活中的应用：

Netflix 推荐股票预测银行业的流失率3. Matplotlib — 在 Python 中开发交互式可视化

这个 Python 库有助于数据可视化，用于创建绘图、图形和图表。广泛的绘图可用性使其非常适合与不同的 Python 库一起使用，包括 Pandas、NumPy、SciPy 等。它是开源的，可用于在 AI 开发项目中构建静态和动态可视化。如果您知道如何使用 MATLAB，您可以轻松使用 Matplotlib，因为它提供了类似的用户界面。

Matplotlib的主要特点：

开发子图网格的语义方式可以设置轴框的纵横比指定图例文本标签的颜色可以直接使用字符串或函数作为字符串格式化程序的输入使用自定义装饰器包装函数

Matplotlib 的实际应用：

房价分析信用违约风险分析分析气候4. SciPy — 用于阵列优化的嵌入式模块

SciPy（Scientific Python）是一个基于NumPy的开源库。它有助于涉及海量数据集的技术和科学计算。该库带有用于数据操作和可视化的高级命令，并且非常适合处理图像。您可以使用 Scipy 在科学分析和工程领域进行图像处理。它为您提供用于数组优化、线性代数等的嵌入式模块。

SciPy的主要特点：

用于优化、线性代数、积分等的模块。适用于信号和图像处理广泛的数学函数特殊函数包括立方根、指数、朗伯特等。

SciPy的实际应用：

数据科学项目游戏开发科学和数值计算5. Scikit-Learn — 支持监督和无监督 ML

Scikit-Learn 最初是 SciPy 库的第三方扩展。但是，现在它是一个成熟的 Python 库，具有广泛的聚类、回归和分类算法。它主要与 NumPy 和 SciPy 等其他库结合使用。专门的 Python 开发人员可以出于各种目的操作此库，例如分析客户行为、预测疾病等。

Scikit-Learn的主要特点：

用于优化、线性代数、积分等的模块。适用于信号和图像处理广泛的数学函数特殊函数包括立方根、指数、朗伯特等。