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Python是广泛使用的高级编程语言，用于普遍有用的编程。除了成为开源编程语言之外。而且，Python是一种安排，说明和智能编程语言的面向对象项。

Python通过清晰的语法加入了惊人的力量。它具有模块，特殊情况，类，动态组成以及独特信息类型的极高级别。有许多框架调用和库的接口，以及不同的窗口框架。

新的内置模块可以轻松地用C或C ++（或不同的语言，取决于所选择的执行方式）编写。同样，Python额外用作应用程序的增强语言。需要使用易于使用的脚本或自动化界面的不同语言编写。

为何在机器学习中使用Python库？ 

目前，Python是机器学习中最创新的编程语言。但是，您不必信任我！根据Google趋势。其他机器学习语言对Python进行机器学习的兴趣达到了前所未有的高度。例如，Scala，Java，R，Julia等远远落后。 

因此，由于我们已经建立了这些Python库，因此它们是迄今为止机器学习最著名的语言。因此，我们现在应该知道为什么Python如此著名，因此为什么它最适合机器学习。但是，其背后的部分目的如下：

Python在机器学习中的作用？ 

Python是机器学习中最创新的编程语言。根据Google趋势，其他机器学习语言对Python用于机器学习的兴趣达到了前所未有的高度。例如，Scala，Java，R，Julia等远远落后。 

机器学习中的Python

• 代码可读性：数学可能很复杂，因此使用语言语法使其变得更具挑战性是更安全的。Python程序员创建易于理解的代码。

• 执行速度： 所有这些数学计算都必须花费很长的时间才能解决。Python的执行速度可以类似于其他语言。

• 快速开发： 相当必要，因为我们需要尽快开发产品。新的想法和观察每天都在起作用，并且通常首先使用Python生产模块。

机器学习的最佳Python库

1）脾气暴躁

NumPy是用于庞大的多维矩阵的最受欢迎的Python库之一。并在大量的高级数值函数选择的指导下进行数组处理。

这对于进行重要的机器学习科学计算很有帮助。对于傅立叶变换，线性代数和随机数功能特别有用。TensorFlow等高端库在Tensors的指导下练习NumPy。

2）Theano

我们大多数人都知道机器学习是统计学和数学。Theano还是最受欢迎的python库之一，可用于有效地确定，估计和优化涉及多维数组的数值表达式。

它是通过优化GPU和CPU的利用率来执行的。它广泛用于自我验证和单元测试，以识别和诊断多种类型的错误。Theano是一个引人注目的库，长期以来一直用于大规模的计算加速科学项目。但是平易近人，直接简单，足以被人们用于他们的项目。

3）凯拉斯

Keras是最受欢迎的开源神经网络Python库之一。由Google工程师为ONEIROS创建，开放式神经电子智能机器人操作系统的简称。Keras后来在TensorFlow的核心库中建立，使其可以在TensorFlow之上使用。Keras的功能许多构建神经网络所需的构建工具和模块，例如：

• 目标

• 汇集

• 神经层

• 退出

• 激活和成本函数

• 批量标准化

4）科学

SciPy还是面向机器学习爱好者的最佳库之一，因为它包含用于集成，优化，统计和线性代数的各种模块。SciPy堆栈和SciPy库之间存在争议。SciPy是构成SciPy堆栈的重要软件包之一。另外，它对图像处理非常有帮助。

5）TensorFlow

这是由Google Brain团队在Google中生成的用于数值计算的高性能开源库。Tensorflow是一个框架，其中包括建立和运行包含张量的计算。

它可以指导和操作困难的神经网络，可用于产生许多AI应用程序。TensorFlow在深度学习应用和研究领域中被普遍接受。

6）PyTorch

PyTorch是一个基于Torch的开源且非常流行的Python Python机器学习库，该库在C中使用Lua中的包装器执行。它提供了丰富的库和工具库供您选择，这些库和工具库可帮助实现计算机视觉，自然语言处理（NLP）以及其他一些机器学习程序。它使开发人员可以利用GPU加速在Tensor上执行计算，还有助于制作计算图。

7）熊猫

Pandas是Python最好的库之一，用于数据分析。它与机器学习没有直接关系。众所周知，训练之前需要提供数据集。

在这种情况下，Pandas特别有用，因为它是专门为数据提取和准备而创建的。此外，它还提供了高级数据结构和用于数据分析的综合质量工具。它为感觉，混合和清洁数据提供了许多内置设计。

8）Scikit学习

它是在2007年开发的，并作为Google Summer of Code项目的一部分开发了Scikit-learn库。INRIA在2010年需要并于2010年1月发布了公告。

Scikit-learn建立在两个Python库（NumPy和SciPy）之上。并已转换了最好的Python机器学习库之一，以创建机器学习算法。  

它具有广泛的托管和无监督学习算法，可在Python的常规接口上运行。该库还可以用于数据分析和数据挖掘。该库可以管理的主要机器学习目的是分析，回归，降维，聚类，模型选择和预处理。

另外，请阅读…

从头到尾的Python编程中的神经网络

关于初学者如何解决机器学习项目的提示

如何编写更好的Python代码的编程技巧

结论-用于机器学习的最佳Python库

Python库已成为机器学习中软件工程师的首要选择。Python服务适合机器学习工程师。当您在机器学习中创建编程的机会很小时，请使用Python。这种语言的有效性高于其他语言。

2023-03-22 10:04:19