有哪些Python庫

本篇內容介紹了“有哪些Python庫”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

1.Keras

Keras是由python編寫的機器學習API，其運行在機器學習的優秀平臺TensorFlow上。好處在于可以很快地實現網絡模型的搭建，數據輸入輸出也很方便，讓你可以專注于網絡模型本身，適合新手。比較大的缺點就是慢!作為高層API，推理速度等等肯定沒tf，mxnet那些快。

2. PyTorch

它的特點：處理N維度張量，和numpy類似，但是可以在GPU上運行。支持自動微分來構建和訓練大型的神經網絡。

3. fastai

用過的都說好，通過利用當下優秀的技術實踐，fastai極快地簡化了訓練過程也加速了神經網絡。只要一個API就包含了幾乎所有常見的深度學習應用。

4. JAX

Jax 是 Autograd 和 XLA 的結合用來提供高性能機器學習研究。作為 Autograd 的更新版本，JAX 可以自動微分原生 Python 和  Numpy 函數。可通過 loops、branches、recursion 和 closures，進行微分，并且能夠對導數的導數求導。支持反向模式微分通過  grad。

5. FastText

它是一個可以讓你高效學習單詞表意和句子分類的庫。

6. spaCy

spaCy  v3.0具有所有新的基于transformer的管道，讓spaCy的準確率達到SOTA。你可以使用任意預訓練transformer來訓練你自己的管道，也可以在多組件和多任務之間共享transformer。spaCy的transformer支持與PyTorch和HuggingFace  transformers庫的集成，在管道中可以訪問許多預訓練模型。

7. gensim

它通過使用大型語料庫進行主題建模、文檔索引和相似性檢索。目標受眾是自然語言處理(NLP)和信息檢索(IR)社區。

8. NLTK

它是自然語言工具箱，是一整套針對自然語言處理研究和開發的開源Python模塊、數據集和教程。

9. TextBlob

簡單，Python風格，是一個用于處理文本數據的庫。它為潛入常見的自然語言處理(NLP)任務提供了一個簡單的API，例如詞性標注，名詞短語提取，情感分析，分類，翻譯等。

10. Pillow

它是個對用戶十分友好的PIL分支。PIL是Python圖像庫。

11. OpenCV

開源計算機視覺庫。

12.LightGBM

它可以幫助開發人員使用重新定義的基本模型，即決策樹來構建新的算法。LightGBM  的特點：計算速度快、生產效率高、直觀、易于使用。這個庫提供了高度可擴展、優化和快速的梯度增強實現，這使它在機器學習開發者中很流行。

13.Pandas

Pandas是Python中的一個機器學習庫，它提供高級的數據結構和各種各樣的分析工具。主要是能夠使用一個或兩個命令轉換復雜的數據操作。它還有許多內置的分組、數據組合、過濾和時間序列功能的函數。當和其他庫一起使用時，Pandas保證了高性能和良好的靈活性。

14..Numpy

數組接口是 Numpy  的最佳特性。它非常容易理解和使用，讓復雜的數學實現變得非常簡單。廣泛使用，因此有很多開源貢獻者。該接口可用于將圖像、聲音和其他二進制原始流表示為 n  維實數數組。

15.Click

Click的開發初衷就是使用最少的代碼，以一種可組合的方式創建漂亮的命令行接口。它的目的是使編寫命令行工具的過程快速而有趣，同時防止由于無法實現預期的CLI  API而導致的任何問題。主要有三個特點：命令的任意嵌套、自動幫助頁面生成、支持在運行時延遲加載子命令。

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