全球的開發(fā)人員都喜歡使用 Python，因為它帶有幾個基于 AI 的庫。根據(jù) Statista 的數(shù)據(jù)，用于 AI 的 Python 正在成為趨勢，并被用于 36% 的基于機器學習的開發(fā)項目。一些用于 AI 和 ML 的頂級 Python 庫是 Numpy、Pandas、Matplotlib、SciPy 等。

用于 AI 和 ML 的 7 個 Python 庫（python ai模塊）

1. NumPy — 開源數(shù)值庫

大多數(shù) AI 開發(fā)人員將 NumPy 視為開發(fā)一系列解決方案的最佳 Python 庫。使用 Python 庫 NumPy 開發(fā) AI 可讓您輕松地對不同的矩陣執(zhí)行各種數(shù)學運算。此外，它需要更少的存儲容量并具有出色的速度性能。您可以使用它來處理傅里葉變換、隨機數(shù)、聲波、圖像和各種其他二進制函數(shù)。

NumPy的主要特點：

數(shù)組可以是一維的，也可以是多維的
協(xié)助實現(xiàn)跨平臺功能
帶有同構(gòu)陣列
提供陣列廣播
通用數(shù)據(jù)的多維容器

NumPy的實際應用：

災害管理
機械振動
概率與統(tǒng)計

2. Pandas — 數(shù)據(jù)分析庫

Pandas 是另一個用于處理機器學習解決方案的頂級 Python 庫。該庫在分析和操作數(shù)據(jù)方面提供幫助，并允許您管理多維數(shù)據(jù)、時間序列等的概念。這個開源庫可以訪問和操作來自多個來源的數(shù)據(jù)，如 CSV、SQL 數(shù)據(jù)庫、JSON 文件和 Excel。高級庫附帶了 Series 和 DataFrames，有助于數(shù)據(jù)表示和操作。

Pandas的主要特點：

管理、瀏覽和操作數(shù)據(jù)
對齊數(shù)據(jù)并為其編制索引
可以處理數(shù)據(jù)中的缺失值
支持多種文件格式
對數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)學運算

Pandas在現(xiàn)實生活中的應用：

Netflix 推薦
股票預測
銀行業(yè)的流失率

3. Matplotlib — 在 Python 中開發(fā)交互式可視化

這個 Python 庫有助于數(shù)據(jù)可視化，用于創(chuàng)建繪圖、圖形和圖表。廣泛的繪圖可用性使其非常適合與不同的 Python 庫一起使用，包括 Pandas、NumPy、SciPy 等。它是開源的，可用于在 AI 開發(fā)項目中構(gòu)建靜態(tài)和動態(tài)可視化。如果您知道如何使用 MATLAB，您可以輕松使用 Matplotlib，因為它提供了類似的用戶界面。

Matplotlib的主要特點：

開發(fā)子圖網(wǎng)格的語義方式
可以設置軸框的縱橫比
指定圖例文本標簽的顏色
可以直接使用字符串或函數(shù)作為字符串格式化程序的輸入
使用自定義裝飾器包裝函數(shù)

Matplotlib 的實際應用：

房價分析
信用違約風險分析
分析氣候

4. SciPy — 用于陣列優(yōu)化的嵌入式模塊

SciPy（Scientific Python）是一個基于NumPy的開源庫。它有助于涉及海量數(shù)據(jù)集的技術(shù)和科學計算。該庫帶有用于數(shù)據(jù)操作和可視化的高級命令，并且非常適合處理圖像。您可以使用 Scipy 在科學分析和工程領(lǐng)域進行圖像處理。它為您提供用于數(shù)組優(yōu)化、線性代數(shù)等的嵌入式模塊。

SciPy的主要特點：

用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分等的模塊。
適用于信號和圖像處理
廣泛的數(shù)學函數(shù)
特殊函數(shù)包括立方根、指數(shù)、朗伯特等。

SciPy的實際應用：

數(shù)據(jù)科學項目
游戲開發(fā)
科學和數(shù)值計算

5. Scikit-Learn — 支持監(jiān)督和無監(jiān)督 ML

Scikit-Learn 最初是 SciPy 庫的第三方擴展。但是，現(xiàn)在它是一個成熟的 Python 庫，具有廣泛的聚類、回歸和分類算法。它主要與 NumPy 和 SciPy 等其他庫結(jié)合使用。專門的 Python 開發(fā)人員可以出于各種目的操作此庫，例如分析客戶行為、預測疾病等。

Scikit-Learn的主要特點：

用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分等的模塊。
適用于信號和圖像處理
廣泛的數(shù)學函數(shù)
特殊函數(shù)包括立方根、指數(shù)、朗伯特等。

Scikit-Learn的實際應用：

被 Spotify 使用
心臟病預測
分析客戶購買行為

6. TensorFlow — 由 Google 開發(fā)

TensorFlow 是用于 AI 和 ML 應用程序的最佳 Python 庫之一。借助高級庫，您可以在開發(fā)項目中利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理、偏微分方程等。使用 TensorFlow AI 庫構(gòu)建獨特的響應式應用程序，在臺式機、PC、智能手機等設備上提供最佳性能是可行的。

TensorFlow 的主要特點：