Python機器學習庫已經成為實現機器學習算法的首選語言。讓我們看一下用於機器學習的主要Python庫。
驚人的機器學習Python庫
1.SciPy
隨著機器學習以超音速的速度增長，許多Python開發人員正在創建用於機器學習的python庫，特別是用於科學和分析計算。特拉維斯·奧利芬特(Travis Oliphant)、埃裡克·瓊斯(Eric Jones)和皮魯·彼得森(Pearu Peterson)在2001年決定合併大部分這些零碎代碼結果庫隨後被命名為SciPy庫。
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目前，SciPy庫的開發是由一個開放的開發人員社區支持和贊助的，並且是在免費的BSD許可下發布的。
SciPy庫提供了線性代數、圖像優化、積分插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程(ODE)求解以及科學和分析中的其他計算任務等模塊。
SciPy使用的底層數據結構是NumPy模塊提供的多維數組。對於數組操作子例程，SciPy依賴於NumPy。SciPy庫的構建是為了與NumPy陣列一起工作，同時提供用戶友好和高效的數字功能。
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2.NumPy
NumPy是一個眾所周知的通用數組處理包.大量的高複雜度數學函數使NumPy強大地處理大型多維陣列和矩陣。 NumPy對於處理線性代數、Fourier變換和隨機數非常有用。其他庫，如TensorFlow，在後端使用NumPy來操作張量。
使用NumPy，您可以定義任意數據類型，並且可以輕鬆地與大多數數據庫集成。NumPy也可以作為任何數據類型中的任何通用數據的高效多維容器。NumPy的主要功能包括強大的N維數組對象、廣播功能以及集成C/C++和Fortran代碼的開箱即用工具。
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3.Keras
截至2017年11月，Keras擁有超過20萬用戶。Keras是一個用於神經網絡和機器學習的開源庫.Keras可以運行在TensorFlow、微軟認知工具包、R或PlaidML。Keras還可以在CPU和GPU上高效運行。
Keras使用神經網絡構建塊，如層、目標、激活函數和優化器。Keras還有很多特性可以處理圖像和文本圖像，這些特性在編寫深層神經網絡代碼時非常方便。
除了標準的神經網絡外，Keras還支持卷積神經網絡和遞歸神經網絡。
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4.Matplotlib
Matplotlib是一個數據可視化庫，用於繪製各種格式的出版物質量的圖像、圖形和圖形。 該庫幫助生成直方圖、圖表、錯誤圖表、散點圖、條形圖，只需幾行代碼即可。
它提供了一個類似MATLAB的界面，並且非常友好.它通過使用標準GUI工具包(如GTK+、wxPython、Tkinter或Qt)來提供面向對象的API，幫助程序員將圖形和繪圖嵌入到他們的應用程序中。
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5.PyTorch
PyTorch擁有一系列支持計算機視覺、機器學習和自然語言處理的工具和庫。PyTorch庫是開源的，基於火炬庫。PyTorch庫的主要優點是它易於學習和使用。
PyTorch可以很容易地集成到Python數據科學堆棧中，包括NumPy。你很難看到NumPy和PyTorch之間的區別。使用PyTorch，開發人員還可以執行張量計算。 PyTorch有一個健壯的框架，可以在運行時創建計算圖表，甚至可以在運行時修改它們。PyTorch的其他優點包括支持多個GPU、簡化的預處理程序和自定義數據加載器。
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6.Theano
Theano是一個Python機器學習庫，它可以作為優化編譯器來評估和編輯數學表達式和矩陣計算。Theano基於NumPy，與NumPy緊密結合。用戶界面非常相似。Theano可以使用圖形處理器(GPU)和CPU。
在GPU架構上工作會帶來更快的結果。 Theano可以在GPU上執行比CPU快140倍的數據密集型計算。 當涉及到對數和指數函數時，Theano可以自動避免錯誤和錯誤。Theano有內置的單元測試和驗證工具，以避免錯誤和問題。
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7.Pandas
熊貓被證明是最流行的Python數據分析庫，它得到了為“關係”和“標籤”數據開發的快速、靈活和表達性數據結構的支持。熊貓現在是一個重要的圖書館，用於解決Python中實際和真實數據的分析問題。熊貓是非常穩定的，並提供高度優化的性能。後端代碼是用C或Python編寫的。
熊貓使用的兩種主要數據結構是：
- 系列(一維)
- DataFrame(二維)
這兩者結合在一起，可以處理來自科學、統計、社會、金融等大多數部門的絕大多數數據需求和用例，當然，還可以處理分析和其他工程領域的數據需求。
熊貓支持和表現良好的不同類型的數據，包括以下：
- 具有異構數據列的表格數據。例如，考慮來自SQL表或Excel電子表格的數據。
- 有序和無序的時間序列數據。與其他庫和工具不同，時間序列的頻率不必固定。熊貓在處理不均衡的時間序列數據方面表現得異常強勁。
- 行和列中具有同構或異構數據類型的任意矩陣數據
- 任何其他形式的統計或觀測數據集。這些數據根本不需要貼上標籤。熊貓的數據結構可以在沒有標籤的情況下進行處理。
結語
在數據科學和機器學習方面，Python是最常用的語言，選擇python作為數據科學有多種原因。
Python有一個活躍的社區，大多數開發人員為自己的目的創建庫，然後為了他們的利益向公眾發佈它。
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