许多软件开发人员被Python所吸引，因为它有大量的开源库。最近，在机器学习和人工智能领域出现了许多库。这些库可以很容易地被各级别的程序员用于数据科学、图像和数据操作等任务。本编程教程将阐明为什么Python是机器学习和人工智能的首选语言，并列出一些顶尖的机器学习和人工智能库供您选择。

Numerical Python和Pyfort的首席开发人员Paul Dubois曾经说过：“Python是你可以阅读的最强大的语言。”Python发展到今天的另一个特点是它的多功能性和灵活性，这使得Python可以在需要时与其他编程语言一起使用，包括Java和C#等强大的编程语言。最重要的是，Python可以在市面上几乎所有的操作系统和平台上运行。

这也许可以解释Python在开发人员中经久不衰的受欢迎程度，但为什么这么多人选择Python来与机器学习和人工智能库一起工作呢？Python可用的机器学习和人工智能库的数量之多，意味着开发者可以从中找到他们遇到的任何问题的解决方法。此外，作为一种面向对象编程(OOP)语言，Python特别适合用于高效的数据使用和操作。

以下是为什么Python是机器学习、深度学习和人工智能的顶级编程语言之一的其他原因：

免费和开源使Python社区变得友好，并保证长期的改进。

丰富的库确保每个问题都有解决方案。

平滑的实现和集成使不同技能水平的人都可以访问它。

通过减少编码和调试时间来提高生产力。

也可以用于软计算和自然语言处理。

与C和c++代码模块无缝衔接工作。

既然我们已经讨论了为什么Python是顶级编程语言之一，本文的其余部分将介绍一些用于机器学习和人工智能的最佳Python库。

1、NumPy



NumPy以前被称为“Numeric”，是Jim Hugunin与其他几个开发人员创建的。2005年，当Travis Oliphant将竞争对手Numarray的功能合并到Numeric时，NumPy正式诞生了，并进行了大量的修改。现在，NumPy是完全开源的并且有很多开发人员和为NumPy项目做出了贡献。它也被普遍认为是机器学习和人工智能的最佳Python库。

NumPy主要用于数据科学家对大型多维数组和矩阵执行各种数学运算。NumPy数组比其他Python列表需要更少的存储区域，而且使用起来更快更方便，这使得它可以在不做太多工作的情况下提高机器学习模型的性能。另一个吸引人的特性是NumPy具有集成C、C++和Fortran代码的工具。

NumPy还有一些其他特性使其在科学界中很受欢迎，包括：

对数学和逻辑运算的支持

形状操作

排序和选择能力

离散傅里叶变换

基本线性代数和统计运算

随机模拟

支持n维数组

2、SciPy



NumPy非常流行，有几个库都基于它，其中包括SciPy。和它的灵感来源（指NumPy）一样，SciPy也是一个免费的开源库。SciPy面向大型数据集，并且针对这些数据集执行科学和技术计算。SciPy还带有用于数组优化和线性代数的嵌入式模块，就像NumPy一样。SciPy在科学分析和工程中发挥着关键作用，已经发展成为基础Python库之一。

SciPy的魅力在于它吸收了NumPy的所有功能，并将它们变成了用户友好的科学工具。因此，它经常用于图像处理，并为高级的非科学数学函数提供基本的处理功能。

SciPy的主要特性包括：

用户友好性

数据可视化和操作

科学和技术分析

处理大型数据集

3、TensorFlow



TensorFlow是一个免费的开源库，可用于Python, JavaScript, C++和Java。这种灵活性使其适用于许多不同领域。TensorFlow由谷歌大脑团队开发，供谷歌内部用于研究和生产，最初的版本在2015年根据Apache许可证2.0发布。谷歌于2019年9月发布了TensorFlow的更新版本，名为TensorFlow 2.0

虽然TensorFlow可以用于许多任务，但它特别擅长深度神经网络的训练和推理。使用TensorFlow，开发人员不仅可以在计算机上创建和训练机器学习模型，还可以通过使用TensorFlow Lite和TensorFlow service在移动设备和服务器上创建和训练机器学习模型。它们与TensorFlow具有相同的功能，但适用于移动平台和高性能服务器。

在机器学习和DL中，TensorFlow擅长的一些领域：

处理深度神经网络

自然语言处理

偏微分方程

抽象能力

图像、文本和语音识别

无缝协作创意和代码

 

来源：https://www.techrepublic.com/article/python-ai-libraries/