11 款必备 AI 和机器学习 Python 库

机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，它让计算机能够在没有具体指令的情况下，通过经验进行任务处理。Python 凭借其丰富的功能集和众多第三方库，为机器学习提供了卓越的支持。

Python 提供了专用于机器学习的库，其中包括解决数学和科学计算问题的工具和函数。通过这些库，可以更高效地构建机器学习模型，而无需深入探究底层技术的所有细节。本文就为大家汇总介绍 11 款必备的 AI 和机器学习 Python 库。

1. TensorFlow

TensorFlow 由 Google Brain 团队开发，它是一款开源的机器学习框架，可用于构建和训练各种类型的神经网络。TensorFlow 在人工智能应用中广泛的扮演关键角色，包括图像识别、自然语言处理和强化学习。

TensorFlow 将数据表示为被称为张量的多维数组，这个特性使得可以以高度灵活和高效的方式处理数据，从而更容易设计和优化机器学习模型。

TensorFlow 与 Python、C++ 和 JavaScript 等多种编程语言兼容，因此受到用户的广泛欢迎，这种多样性让它在学术界和工业界都备受青睐。

2. PyTorch

PyTorch 由 Meta 的人工智能研究团队开发，是一个用于计算机视觉和自然语言处理的免费开源库。这个库已经被包括 Uber、Walmart 和 Microsoft 在内的多家巨头企业采用。

以 Uber 为例，他们收购了 Pyro，这是一个使用 PyTorch 进行概率建模的深度学习程序。这表明 PyTorch 在寻求先进人工智能解决方案的公司中受到了广泛的欢迎和应用。

3. Keras

在处理文本和图像数据时，Uber、Netflix、Square 和 Yelp 等公司都选择了 Keras 库。Keras 是一款独立的开源 Python 库，专注于机器学习和神经网络任务。

Keras 以其模块化设计、可读性和可扩展性而闻名，让开发人员能够更迅速地进行实验和迭代，创建神经网络模型。此外，Keras 还提供了一个强大的工具包，显著提高了文本和图像操作的效率。

4. NumPy

NumPy 是一款开源的 Python 库，专用于科学和数学计算。该库提供了广泛的数学函数，涵盖了诸如 math.fsum 和 math.frexp 等操作。此外，它还支持复杂的矩阵和多维数组计算。

5. SciPy

SciPy 是基于 NumPy 构建的一个重要库，为各种科学和工程任务提供广泛的功能。它包括了优化、积分、插值、线性代数、统计等多个模块。

因此，对于从事数据分析、数值仿真和科学建模等任务的用户来说，它是一个不可或缺的工具。通常，您可以将它与其他科学库结合使用，以创建全面的计算工作流程。

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一款免费的机器学习库，以其快速和用户友好的 API 而著称。它建立在 SciPy 基础之上，具备广泛的功能，包括回归方法、数据聚类和分类工具。

该库支持领先的机器学习技术，如支持向量机、随机森林、K 均值和梯度提升。此外，它还拥有一个活跃的开发者社区，可以在遇到问题时提供有价值的帮助。

Scikit-Learn 在各个不同行业都得到广泛应用，例如 booking.com 用于酒店预订和 Spotify 用于在线音乐流媒体，在 GitHub 上也备受欢迎。

7. Orange3

Orange3 是一款开源的数据挖掘、机器学习和数据可视化软件应用程序。最初于 1996 年由斯洛文尼亚卢布尔雅那大学的学术专家构思，采用了 C++ 构建。

随着对更高级和复杂功能的需求增长，专业人士开始将 Python 模块纳入这个框架，以扩展和增强软件的功能。

8. Pandas

Pandas 是 Python 中的一款机器学习库，提供了高级数据结构和多种分析工具。这个库的一个重要特点是能够用一两个命令对数据进行复杂操作。它内置了许多方法，用于分组、组合和过滤数据，同时还具备时间序列处理的功能。

Pandas 确保了整个数据操作过程的简便性。它支持重新索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作。

9. Matplotlib

Matplotlib 是一个用于 Python 的库，提供了制作静态、动画和交互式可视化所需的一切。

NumPy 是 Python 的科学计算库，也是构建 Matplotlib 的基础。一旦使用 NumPy 预处理了数据，就可以迅速而轻松地利用 Matplotlib 进行数据可视化。

10. Theano

Theano 库是由蒙特利尔机器学习算法研究所于 2007 年创建的，用作设计和执行数学语句的平台。它能够高效地操作、评估和优化数学模型，它通过使用多维数组来处理这些数学表达式。

11. PyBrain

PyBrain，即 Python-Based Reinforcement Learning、Artificial Intelligence 和 Neural Network Library，是一个多用途的开源模块集，可用于各种机器学习任务。

PyBrain 着重强调易用性，其核心优势在于神经网络和强化学习方法。

Python 广泛的机器学习库推动了人工智能领域的发展。这些库提供了预先编写的解决方案，加速了开发速度，促进了协作，让您能够高效地创建复杂的应用程序。

这些库彰显了 Python 在机器学习领域的影响力，它们分别提供了对数学计算、数据分析和可视化等特定方面的支持，共同凸显了 Python 在人工智能领域的强大推动力。