有史以来 10 大 Python 机器学习库

作为 Guido Van Rossum 的创意，Python 是一种面向对象的编程语言，它使计算机科学领域的许多新事物成为可能。 Guido Van Rossum 在开发 Python 时的主要动机是创造一种易于阅读且易于初学者学习的语言——Guido 在这两个方面都取得了成功。

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对于想要转向机器学习和人工智能领域并使用数据科学的企业来说，Python 编程语言是首选。 得益于海量的库，Python也成为了Python开发机构的开发者们尝试行业新事物的首选。

Python 拥有为一种语言开发的最广泛的库集合。 它还具有广泛的应用程序，并且是一种通用语言，这意味着它可以用于几乎所有类型的产品的开发，无论是网站、桌面应用程序、后端应用程序，还是智能系统的开发。

我们正在探索十个专用于在 Python 语言中实现机器学习的库。

1. 熊猫：

Pandas 是此列表中构建最完善的数据操作库之一。 Pandas 库是在 AQR Financial 公司创建的，后来根据其一名员工的要求开源，他是该库开发的领导者。

Pandas 库具有处理数据和操作大型数据集的最佳方法。 在机器学习领域处理大型数据集的程序员使用该库根据业务需求构建数据集。 此外，Pandas 在数据分析和操作方面也有很好的应用。

2.NumPy：

NumPy 是 Python 获得其数值计算能力的方式。 Python 最初开发时没有太多的数值计算能力，这阻碍了它的进步。 然而，开发人员提出了这个库，从那时起，Python 能够成为一种更好的语言。

NumPy 提供了大量的数值计算选项，例如线性代数计算、矩阵处理等。 NumPy 是一个开源库，不断改进和更新新的公式，使库的使用变得简单。 NumPy 在机器学习工作中很有用，例如表达和处理图像、大型阵列和声波实现。

3.Matplotlib：

Matplotlib 经常与数值和统计计算数据一起使用，这是一个用于绘制各种类型的图表、直方图和图形的有用库。 它有助于数据可视化，是使用 Python 进行数据可视化和报告的最终选择。

Matplotlib 与 NumPy 和 SciPy 一起使用时，能够取代使用 MATLAB 统计语言进行数据分析和可视化的需要。

Matplotlib 在数据分析和可视化工具方面也拥有最多的选项。 它可以帮助开发人员使用大量 2D 和 3D 图表以及其他绘图以更有效的方式呈现他们的数据分析。

4. PyTorch：

PyTorch 是在 Facebook 开发的，当时该公司希望跃入更新的技术和机器学习应用程序。 它主要用于复杂的计算任务，如图像处理和自然语言处理。

该库主要用于促进主要与机器学习领域的研究和开发相关的大型项目。 因此，它速度快，能够适应不断变化的项目。

PyTorch 用于需要处理大量数据的地方，也可在云端使用，无需设置特殊硬件即可使用。 这些是在您的项目中使用此机器学习库的额外好处。

5.TensorFlow：

TensorFlow 是 Python 生态系统中另一个优秀的数值计算库。 由 Google Brain 团队开发并于 2015 年交付给社区的 TensorFlow 一直表现异常出色。 Google 团队还为库提供定期更新和新功能，使其日益强大。

TensorFlow 几乎用于所有融入机器学习的 Google 产品。 鉴于神经网络包含许多张量运算，它是开发人员需要使用神经网络时的首选库，并且该库在执行此类运算时非常高效。

当开发人员想要构建可以快速高效部署的模型时，该库也是首选。 TensorFlow 允许团队在各种平台和设备上开发和测试他们的机器学习模型。 单位还可以在云端部署他们的模型，并通过使用 TensorFlow 收集有意义的数据和见解。

6.Scikit-Learn：

作为 GitHub 上最受欢迎的机器学习库之一，SciKit-Learn 使开发人员能够快速执行科学、工程和数学计算。

Scikit-Learn 几乎用于所有机器学习程序和产品。 它拥有最完善的机器学习算法。 它包括有监督和无监督机器学习算法、回归算法、图像和文本分类算法以及聚类算法。

当开发人员想要使用以前的数据改进现有产品或其功能时，SciKit-Learn 是他们的不二之选。

7.凯拉斯：

如果您想使用神经网络，Keras 是最适合您的库。 Keras 最初是作为神经网络平台开发的，但随着时间的推移和取得巨大成功，它后来被转换为独立的 Python 库。

Keras 主要用于 Uber、Netflix 和 Square 等大型科技公司，以最高准确度同时处理大量文本和图像数据。 Keras 用于大规模应用是因为它以其完美的稳定性和性能为多个后端提供了出色的支持。

8.Orange3：

Orange3 是一个 Python 库，由卢布尔雅那大学的科学家于 1996 年开发。 Orange3 因其更易于管理的学习曲线而在社区中大受青睐。 Orange3 的开发专注于创建高度准确的推荐系统。 如今，Orange3 已扩展到各个子组。 它也可用于数据挖掘和数据可视化以及数值计算。

Orange3 的不同之处在于其基于小部件的结构。 借助这种结构，开发人员可以轻松创建性能更好的模型，然后可以使用这些模型来提供准确的业务预测。

9.SciPy：

SciPy 是另一个 Python 库，专注于提供精确计算的方法和函数。 SciPy 库是业内知名的 SciPy 堆栈的一部分。

SciPy 大量用于科学、数学和工程相关的计算。 它擅长处理复杂的计算，因此一直是行业的先行者。 SciPy 由 NumPy 组成，因此您可以确信来自 SciPy 的计算将非常高效且超快。

此外，SciPy 直接涉及高级数学主题，如统计、线性代数、相关性、积分和其他数值计算。 它以极快的速度完成所有这些工作，提高了使用 SciPy 开发的机器学习模型的整体性能。

10.Theano：

Theano 主要是为了解决无法快速求解的大型复杂数学方程而开发的。 蒙特利尔学习算法研究所的研究人员提出了开发 Theano 的想法。

自成立以来，它一直不得不与一些最好的机器学习库竞争。 但是，Theano 的使用效率仍然很高，并且在 CPU 和 GPU 上都表现出色。 Theano 还允许其模型中的代码可重用性，从而提高产品开发的整体速度。

使用此类库对于开发更好、更稳定的产品至关重要。 如果你想从你的数据分析中创建可视化，你应该选择 Matplotlib 库，因为它提供了广泛的选项。 但是，如果您正在处理张量以及需要以非常快的速度处理的其他数值计算，那么您绝对应该继续使用 TensorFlow。

Python 是一种通用语言，它带有各种库和模块，为该语言提供了额外的好处。 如果机器学习是您的核心领域，那么这些是有史以来为 Python 环境发布的一些最好的机器学习库。

关于作者

Harikrishna Kundariya，是一名营销人员、开发人员、物联网、ChatBot 和区块链专家、设计师、联合创始人、总监 eSparkBiz技术. 他 8 岁以上的经验使他能够为基于 IoT 和 ChatBot 的新初创企业提供数字解决方案。

来源：https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/