前言

Python对数据科学如此重要的原因之一是它海量的数据分析和可视化库。在本文中，我们讨论了最受欢迎的一些。

1.Tensorflow

谷歌开发的TensorFlow深度学习框架无疑是最流行的训练神经网络的工具。谷歌积极地使用自己的框架来实现Gm处理ail和谷歌Translate这样的大型服务。TensorFlow被Uber、Airbnb、小米、Dropbox等品牌所使用。

使用TensorFlow，您可以可视化神经网络的各个部分。 Tensorflow模块可以独立制作。 TensorFlow允许你人工在CPU和GPU上训练神经网络。 输送学习过程。 一个大型团队正在不断地改进稳定性和新特性。 2. Scikit-Learn

Scikit-Learn是用Python、C和c++编写的一个流行的机器学习库。用一个通用的选择来解决机器学习的经典问题。用于工业系统智能和科学研究。

广泛的监督和无监督学习算法。

Scikit-learn专门研究机器学习算法。库的任务不包括加载、处理、数据操作和可视化。

大型社区和详细的文档。

3. NumPy

NumPy是机器学习中最流行的Python库之一。TensorFlow和其他库在内部任务使用它来对多维数组执行操作。

用解释语言(Python)实现的数学算法通常比用编译语言实现的算法要慢得多。NumPy库提供了针对多维数组进行优化的计算算法实现。

4. Keras

如果您需要快速且容易地组装一个深度学习模型，Keras是一个完美的选择。P是必须TensorFlow和Theano框架上的一个附加组件。该库的目标是深度学习网络的操作工作，同时被设计成紧凑、模块化和可扩展的。Keras提供了一组高级的、直观的抽象，使得构建神经网络变得容易，而不考虑作为计算后端使用的科学计算库。

工作出色的CPU知道和GPU。 支持几乎所有的神经网络模型，可以组合起来建立更复杂的模型。 该平台完全是用Python编写的，也就是说，您可以使用标准的调试工具。 5. PyTorch

PyTorch是处理神经网络的最佳选择之一，神经网络是TensorFlow的长期竞争对手。主要由的1Facebook的人工智能小组开发。生成对抗网络(Generative Adversarial Networking)中使用PyTorch作为深度学习框架。学习如何在PyTorch上编写自己的GAN。

简单的GPU的支持。 在GPU模式下，PyTorc1个h提供了高质量的优化，有一个c++ API运行环境。 支持异步计算执行。 直接访问基于ONNX的框架，渲染器和运行时。 6. LightGBM

LightGBM是一个梯度增强框架，是Kaggle比赛中最流行的算法之一。梯度推进是一种用于分类和回归问题的机器学习Py技术，它以预测模型集成的形式建立一个预测模型，通常是决策树。

学习速度快，效率高。 低内存消耗。 支持并行和GPU计算。 您可以处理大量的数据。 7. Pandas

Pandas是一个库，它提供用于处理数据的高级结构和用于分析数据的广泛工具。这个库允许您用少量代码th执行许多复杂的命令:对数据排序和分组、处理丢失的数据、时间序列等。所有数据都以数据帧表的形式表示。

8. SciPy

SciPy对于科学和工程计算是必不可少的，包括机器学习任务。

特点:搜索函数的极小值和极大值，计算积分，支持特殊函数，信号和图像处理，解微分方程on等。 SciPy与NumPy密切相关，所以默认情况下支持NumPy数组。 SciPy库可以与PyTables交互，PyTables是一个分层数据库，设计用于管理HDF5文件中的大量数据。 9. Eli5

Eli5是一个Python库，用于使用统一的API可处理视化和调试机器学习模型。它内置了对几个ML框架和库的支持:scikit-learn、Keras、上面提到的LightGBM，以及XGBoost、lightning和CatBoost。

10. NLTK

NLTK是一套用于自然语言的符号和统计处理的库和程序人工。它附带了大量的文档，包括一本书，解释了可以用这个包执行的自然语言处理任务背后的概念。

11. Pillow

Pillow是PIL (Python Image Library)图像库的改进版本。支持多种文件类型:PDF、WebP、PCX、PNG、JPEG、G智能IF、PSD、WebP、PCX、GIF、IM、EPS、ICO、BMP等。有许多过滤工具可以用于计算机视觉任务。

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