【导读】Python 是开发人工智能项目的首选。该编程语言提供了开发高级人工智能项目所需的最佳安全性、性能和可扩展性。
Numpy
是 的一个扩展程序库，大多数 AI 开发人员将 NumPy 视为用于开发一系列解决方案的最佳 Python 库。使用 Python 库 NumPy 开发 AI 让您可以轻松地对不同的矩阵执行各种数学运算。此外，它需要更少的存储容量并具有出色的速度性能。您可以使用它来处理傅立叶变换、随机数、声波、图像和各种其他二进制函数。
NumPy 的主要特点
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数组可以是一维的也可以是多维的
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协助实现跨平台功能
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带有同质阵列
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提供阵列广播
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通用数据的多维容器
NumPy 的实际应用
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灾害管理
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机械振动
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概率统计
Pandas—数据分析库
Pandas 是另一个可用于处理机器学习解决方案的顶级 Python 库。该库在分析和操作数据方面提供帮助，并允许您管理多维数据、时间序列等概念。这个开源库可以访问和操作来自 CSV、SQL 数据库、JSON 文件和 Excel 等多种来源的数据。高级库带有 Series 和 Dataframes，有助于数据表示和操作。
pandas的主要特点：
Pandas 的实际应用：
Matplotlib——用 Python 开发交互式可视化
这个 Python 库有助于数据可视化，并用于创建绘图、图形和图表。广泛的图表可用性使其非常适合与不同的 Python 库一起使用，包括 Pandas、NumPy、SciPy 等。它是开源的，可用于在 AI 开发项目中构建静态和动态可视化。如果您知道如何使用 MATLAB，则可以轻松使用 Matplotlib，因为它提供了类似的用户界面。
Matplotlib 的主要特点：
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开发子图网格的语义方式
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可以设置轴框的纵横比
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指定图例文本标签的颜色
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可以直接使用字符串或函数作为字符串格式化程序的输入
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用自定义装饰器包装你的函数
Matplotlib 的实际应用：
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房价分析
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信用违约风险分析
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分析气候
SciPy——用于阵列优化的嵌入式模块
SciPy(Scientific Python) 是一个基于 NumPy 的开源库。它有助于涉及大量数据集的技术和科学计算。该库带有用于数据操作和可视化的高级命令，并且非常适合处理图像。您可以使用 Scipy 进行科学分析和工程领域的图像处理。它为您提供了用于数组优化、线性代数等的嵌入式模块。
SciPy 的主要特点：
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用于优化、线性代数、集成等的模块。
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适用于信号和图像处理
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范围广泛的数学函数
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特殊函数包括立方根、指数、兰伯特等。
SciPy 的实际应用：
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数据科学项目
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游戏开发
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科学与数值计算
Scikit-Learn——支持监督和非监督机器学习
Scikit-Learn 最初是作为 SciPy 库的第三方扩展。然而，现在它是一个成熟的 Python 库，具有广泛的聚类、回归和分类算法。它主要与 NumPy 和 SciPy 等其他库结合使用。专门的 Python 开发人员可以出于各种目的操作此库，例如分析客户行为、预测疾病等。
Scikit-Learn 的主要特点：
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用于优化、线性代数、集成等的模块。
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适用于信号和图像处理
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范围广泛的数学函数
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特殊函数包括立方根、指数、兰伯特等。
Scikit-Learn 的实际应用：
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心脏病预测
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分析客户购买行为
TensorFlow——由谷歌开发
TensorFlow 是用于 AI 和 ML 应用程序的最佳 Python 库之一。高级库允许您将深度神经网络、自然语言处理、偏微分方程等用于开发项目。使用 TensorFlow AI 库构建独特的响应式应用程序，在台式机、个人电脑、智能手机等设备上提供最佳性能是可行的。
TensorFlow 的主要特点：
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允许快速和更轻松的计算
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由深度神经网络支持
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兼容各种计算平台
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并行神经网络训练
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支持高级 API
TensorFlow 的实际应用：
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语音/图像识别
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自动驾驶汽车
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情绪分析
PyTorch——适用于自然语言处理和计算机视觉
PyTorch 是用于 AI 的 Python 库之一，它在更短的时间内获得了巨大的普及。与大多数其他 AI 库不同，它同时支持 GPU 和 CPU 计算。PyTorch 有助于开发可在运行时修改的计算图。该库在处理简单、轻量级或复杂的繁重图形时提供高速性能。此外，它还有一个机器学习编译器 Glow，用于增强深度神经网络的性能。
PyTorch 的主要特点：
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模式之间的无缝过渡
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动态图计算
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自动微分
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张量是通用的 n 维数组
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丰富的强大 API
PyTorch 的实际应用：
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物体检测
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生成应用
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