Python頂級庫有哪些

今天就跟大家聊聊有關(guān)Python頂級庫有哪些，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

1 TensorFlow

“TensorFlow 是一個使用數(shù)據(jù)流圖進行數(shù)值計算的開源軟件庫。圖形節(jié)點表示數(shù)學(xué)運算，而圖形邊緣表示在它們之間流動的多維數(shù)據(jù)陣列（張量）。這種靈活的體系結(jié)構(gòu)使用戶可以將計算部署到桌面、服務(wù)器或移動設(shè)備中的一個或多個 CPU/GPU，而無需重寫代碼。 ”

2 pandas

“pandas 是一個 Python 包，、供快速，靈活和富有表現(xiàn)力的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，旨在讓”關(guān)系“或”標(biāo)記“數(shù)據(jù)使用既簡單又直觀。它的目標(biāo)是成為用 Python 進行實際，真實數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)高級構(gòu)建塊?！?/p>

3 scikit-learn

“scikit-learn 是一個基于 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的機器學(xué)習(xí) Python 模塊。它為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析提供了簡單而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，并可在各種環(huán)境中重復(fù)使用。

4 PyTorch

“PyTorch 是一個 Python 包，提供兩個高級功能：

具有強大的 GPU 加速度的張量計算（如 NumPy）

基于磁帶的自動編程系統(tǒng)構(gòu)建的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

你可以重復(fù)使用自己喜歡的 Python 軟件包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要時擴展 PyTorch?！?/p>

5 Matplotlib

“Matplotlib 是一個 Python 2D 繪圖庫，可以生成各種可用于出版品質(zhì)的硬拷貝格式和跨平臺交互式環(huán)境數(shù)據(jù)。Matplotlib 可用于 Python 腳本，Python 和 IPython shell（例如 MATLAB 或 Mathematica），Web 應(yīng)用程序服務(wù)器和各種圖形用戶界面工具包?！?/p>

6 Keras

“Keras 是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API，用 Python 編寫，能夠在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上運行。它旨在實現(xiàn)快速實驗，能夠以最小的延遲把想法變成結(jié)果，這是進行研究的關(guān)鍵?！?/p>

7 NumPy

“NumPy 是使用 Python 進行科學(xué)計算所需的基礎(chǔ)包。它提供了強大的 N 維數(shù)組對象，復(fù)雜的（廣播）功能，集成 C / C ++ 和 Fortran 代碼的工具以及有用的線性代數(shù)，傅里葉變換和隨機數(shù)功能。

8 SciPy

“SciPy（發(fā)音為”Sigh Pie“）是數(shù)學(xué)、科學(xué)和工程方向的開源軟件，包含統(tǒng)計、優(yōu)化、集成、線性代數(shù)、傅立葉變換、信號和圖像處理、ODE 求解器等模塊?！?/p>

9 Apache MXNet

“Apache MXNet（孵化）是一個深度學(xué)習(xí)框架，旨在提高效率和靈活性，讓你可以混合符號和命令式編程，以最大限度地提高效率和生產(chǎn)力。 MXNet 的核心是一個動態(tài)依賴調(diào)度程序，可以動態(tài)地自動并行化符號和命令操作?！?/p>

10 Theano

“Theano 是一個 Python 庫，讓你可以有效地定義、優(yōu)化和評估涉及多維數(shù)組的數(shù)學(xué)表達式。它可以使用 GPU 并實現(xiàn)有效的符號區(qū)分?！?/p>

11 Bokeh

“Bokeh 是一個用于 Python 的交互式可視化庫，可以在現(xiàn)代 Web 瀏覽器中實現(xiàn)美觀且有意義的數(shù)據(jù)視覺呈現(xiàn)。使用 Bokeh，你可以快速輕松地創(chuàng)建交互式圖表、儀表板和數(shù)據(jù)應(yīng)用程序?！?/p>

12 XGBoost

“XGBoost 是一個優(yōu)化的分布式梯度增強庫，旨在變得高效、強大、靈活和便攜。它在 Gradient Boosting 框架下實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法。XGBoost 提供了梯度提升決策樹（也稱為 GBDT，GBM），可以快速準(zhǔn)確地解決許多數(shù)據(jù)科學(xué)問題，可以在主要的分布式環(huán)境（Hadoop，SGE，MPI）上運行相同的代碼，并可以解決數(shù)十億個示例之外的問題?！?/p>

13 Gensim

“Gensim 是一個用于主題建模、文檔索引和大型語料庫相似性檢索的 Python 庫，目標(biāo)受眾是自然語言處理（NLP）和信息檢索（IR）社區(qū)?！?/p>

14 Scrapy

“Scrapy 是一種快速的高級 Web 爬行和 Web 抓取框架，用于抓取網(wǎng)站并從其頁面中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它可用于從數(shù)據(jù)挖掘到監(jiān)控和自動化測試的各種用途?！?/p>

15 Caffe

“Caffe 是一個以表達、速度和模塊化為基礎(chǔ)的深度學(xué)習(xí)框架，由伯克利人工智能研究（BAIR）/ 伯克利視覺與學(xué)習(xí)中心（BVLC）和社區(qū)貢獻者開發(fā)。”

看完上述內(nèi)容，你們對Python頂級庫有哪些有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。