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        用于 AI 和 ML 的 7 个 Python 库(python ai模块)

        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 。

        用于 AI 和 ML 的 7 个 Python 库(python ai模块)

        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。

        Scikit-Learn的实际应用:

        • Spotify 使用
        • 心脏病预测
        • 分析客户购买行为

        6. TensorFlow — 由 Google 开发

        TensorFlow 是用于 AI 和 ML 应用程序的最佳 Python 库之一。借助高级库 ,您可以在开发项目中利用深度神经网络、自然语言处理、偏微分方程等。使用 TensorFlow AI 库构建独特的响应式应用程序,在台式机 、PC、智能手机等设备上提供最佳性能是可行的 。

        TensorFlow 的主要特点 :

        • 允许快速 、更轻松的计算
        • 由深度神经网络提供支持
        • 兼容各种计算平台
        • 并行神经网络训练
        • 支持高级 API

        TensorFlow 的实际应用:

        • 语音/图像识别
        • 自动驾驶汽车
        • 情绪分析

        7. PyTorch — 适用于 NLP计算机视觉

        PyTorch 是用于 AI 的 Python 库之一,它在更短的时间内获得了极大的普及。与大多数其他 AI 库不同,它同时支持 GPUCPU 计算。PyTorch 有助于开发可在运行时修改的计算图。

        该库在处理简单 、轻量级或复杂的繁重图形时提供高速性能。此外 ,它还具有机器学习编译器 Glow,用于增强深度神经网络的性能。

        PyTorch的主要特点:

        • 模式之间的无缝转换
        • 动态图计算
        • 自动区分
        • 张量是通用的 n 维数组
        • 丰富的强大 API 集

        PyTorch 的实际应用:

        • 物体检测
        • 生成式应用程序
        • 图像分类 上一级

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