2022 年你必须知道的 10 个 Python 库
前 10 个 Python 库：
Python 是服务于各种用途的库的海洋，作为 Python 开发人员，您必须对最好的库有充分的了解。为了在这方面为您提供帮助，这里有一篇文章为您介绍了用于机器学习的 10 大 Python 库，它们是：
介绍
Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一，已经取代了业内的许多编程语言。
Python 在开发人员中流行的原因有很多，其中之一是它拥有大量用户可以使用的库。要了解有关 Python 的更多信息，您可以立即加入我们的Python 认证课程。
以下是 Python 受欢迎的几个重要原因：
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Python 拥有大量的库。
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Python 是一种初学者级别的编程语言，因为它简单易用。
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从开发到部署和维护 Python 希望他们的开发人员更有效率。
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可移植性是 Python 大受欢迎的另一个原因。
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与 C、Java 和 C++ 相比， Python 编程语法简单易学，而且水平较高。
因此，只需几行代码就可以创建新的应用程序。
Python 的简单性吸引了许多开发人员为机器学习创建新的库。由于库的庞大集合，Python 在机器学习专家中变得非常流行。
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因此，我们 Top 10 Python 库博客中的第一个库是 TensorFlow。
TensorFlow
什么是 TensorFlow？
如果您目前正在使用 Python 进行机器学习项目，那么您可能听说过这个流行的开源库，称为 TensorFlow。
该库由 Google 与 Brain Team 合作开发。TensorFlow 几乎是所有 Google 机器学习应用程序的一部分。
TensorFlow 就像一个计算库，用于编写涉及大量张量操作的新算法，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，它们可以使用 TensorFlow 作为对张量的一系列操作来实现。另外，张量是代表数据的 N 维矩阵。
TensorFlow 的特点
TensorFlow 针对速度进行了优化，它利用 XLA 等技术进行快速线性代数运算。
1. 响应式构造
使用 TensorFlow，我们可以轻松地可视化图形的每个部分，而这在使用 Numpy 或 SciKit时不是一个选项。
2. 灵活
Tensorflow 非常重要的特性之一是它的可操作性是灵活的，这意味着它具有模块化，并且您想要独立制作的部分，它为您提供了该选项。
3. 易于训练
它很容易在 CPU 和GPU上进行训练以 进行分布式计算。
4. 并行神经网络训练
从某种意义上说，TensorFlow 提供了流水线，您可以训练多个 神经网络和多个 GPU，这使得模型在大规模系统上非常高效。
5. 大社区
不用说，如果它是由谷歌开发的，那么已经有一个庞大的软件工程师团队在不断地致力于稳定性改进。
6. 开源
这个机器学习库最好的一点是它是开源的，所以只要有互联网连接，任何人都可以使用它。
TensorFlow的用途？
您每天都在使用 TensorFlow，但间接地与 Google Voice Search 或 Google Photos 等应用程序一起使用。这些是 TensorFlow 的应用。
在 TensorFlow 中创建的所有库都是用 C 和 C++ 编写的。但是，它有一个复杂的 Python 前端。您的 Python 代码将被编译，然后在使用 C 和 C++ 构建的 TensorFlow 分布式执行引擎上执行。
TensorFlow 的应用数量几乎是无限的，这就是 TensorFlow 的美妙之处。
所以，接下来在这个“十大 Python 库”博客上，我们有 Scikit-Learn！
Scikit-学习
什么是 Scikit-learn？
它是一个与 NumPy 和 SciPy 相关联的 Python 库。 它被认为是处理复杂数据的最佳库之一。
在这个库中进行了很多更改。一项修改是交叉验证功能，提供了使用多个指标的能力。许多训练方法，如逻辑回归和最近邻，都得到了一些小的改进。
Scikit-Learn 的特点
1. 交叉验证： 有多种方法可以检查监督模型在未见数据上的准确性。
2. 无监督学习算法： 同样有大量算法可供选择——从聚类、因子分析、主成分分析到无监督神经网络。
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3.特征提取： 用于从图像和文本中提取特征（例如Bag of words）
我们在哪里使用 Scikit-Learn？
它包含大量用于实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，例如降维、分类、回归、聚类和模型选择。
所以，接下来在这个“十大 Python 库”博客上，我们有 Numpy！
麻木的
什么是 Numpy？
Numpy 被认为是 Python 中最流行的机器学习库之一。
TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对张量执行多项操作。数组接口是 Numpy 最好也是最重要的特性。
Numpy 的特点
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互动： Numpy 非常互动且易于使用。
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数学：使复杂的数学实现变得非常简单。
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直观：使编码变得真正容易，并且容易掌握概念。
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大量交互：广泛使用，因此有很多开源贡献。
Numpy 的用途？
该接口可用于将图像、声波和其他二进制原始流表示为 N 维实数数组。
为了实现这个用于机器学习的库，了解 Numpy 对全栈开发人员来说很重要。
所以接下来在这个“十大 Python 库”博客上，我们有 Keras！
喀拉斯
什么是 Keras？
Keras 被认为是 Python 中最酷的机器学习库之一。它提供了一种更简单的机制来表达神经网络。 Keras 还提供了一些用于编译模型、处理数据集、图形可视化等的最佳实用程序。
在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时，它的速度相对较慢。因为它通过使用后端基础设施创建计算图，然后利用它来执行操作。Keras 中的所有模型都是可移植的。
Keras 的特点
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它可以在 CPU 和 GPU 上流畅运行。
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Keras 支持神经网络的几乎所有模型——全连接、卷积、池化、循环、嵌入等。此外，这些模型可以组合起来构建更复杂的模型。
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Keras 本质上是模块化的，具有令人难以置信的表现力、灵活性和创新性研究能力。
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Keras 是一个完全基于 Python 的框架，易于调试和探索。
我们在哪里使用 Keras？
您已经在不断地与使用 Keras 构建的功能进行交互——它在 Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square 和许多其他公司中使用。它在将深度学习作为其产品核心的初创公司中尤其受欢迎。
Keras 包含许多常用神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和大量工具，可以更轻松地处理图像和文本数据。
此外，它还提供了许多预处理数据集和预训练模型，如 MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNet 等。
Keras 也是深度学习研究人员的最爱，排名第二。Keras 也被大型科学组织的研究人员采用，特别是 CERN 和 NASA。
所以，接下来在这个“十大 Python 库”博客上，我们有 PyTorch！
PyTorch
什么是 PyTorch？
PyTorch 是最大的机器学习库，允许开发人员在 GPU 加速的情况下执行张量计算，创建动态计算图，并自动计算梯度。除此之外，PyTorch 提供了丰富的 API 来解决与神经网络相关的应用程序问题。
这个机器学习库基于 Torch，它是一个用 C 语言实现的开源机器库，并在 Lua 中进行了包装。
这个 Python 机器库于 2017 年推出，自成立以来，该库越来越受欢迎，并吸引了越来越多的机器学习开发人员。
PyTorch 的特点
混合前端
新的混合前端在 Eager 模式下提供易用性和灵活性，同时无缝过渡到图形模式以在 C++ 运行时环境中实现速度、优化和功能。
分布式训练
通过利用对异步执行集体操作和可从 Python 和 C++ 访问的点对点通信的本机支持来优化研究和生产中的性能。
蟒蛇优先
PyTorch 不是一个 Python 绑定到一个单一的 C++ 框架。它被构建为深度集成到 Python 中，因此可以与流行的库和包（例如 Cython 和 Numba）一起使用。
库和工具
一个活跃的研究人员和开发人员社区已经建立了一个丰富的工具和库生态系统，用于扩展 PyTorch 并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发。
PyTorch 的应用？
PyTorch 主要用于自然语言处理等应用程序。
它主要由 Facebook 的人工智能研究小组开发，Uber 的概率编程“Pyro”软件就是建立在它上面的。
PyTorch 在多个方面都优于 TensorFlow，并且在最近几天引起了很多关注。
您可以查看此PyTorch 或 TensorFlow 博客，了解哪个更适合您。