Python是一种流行的编程语言，已广泛应用于机器学习领域。. 有很多用于机器学习的 Python 库可用, 在本指南中, 让我们来看看一些最好的.
Scikit-learn
Scikit-learn是最受欢迎的机器学习Python库之一. 提供大量的机器学习算法, 以及预处理和评估模型的方法. 它也易于使用, 并且可以在几分钟内启动并运行.
凯拉斯
Keras是一个用Python编写的开源深度学习库. 它易于使用，可以与Scikit-learn和其他机器学习框架集成。. Keras 还支持各种神经网络架构。, 使其成为开发深度学习模型的理想选择.
张量流
TensorFlow是一个来自谷歌的机器学习开源库。. 支持使用高维数据构建和训练机器学习模型. TensorFlow也可以与Keras集成。, 允许您利用两个库的功能.
PyTorch
PyTorch是Facebook机器学习的开源库。. 类似于构建和训练机器学习模型中的TensorFlow。, 但PyTorch有一个更注重研究的方法。. PyTorch也易于使用，可以在几分钟内启动并运行。.
西亚诺
Theano是一个用Python编写的机器学习开源库. 它是由蒙特利尔大学的LISA研究团队开发的。. Theano在构建和训练机器学习模型时类似于TensorFlow。, 但更注重效率和性能.
这些只是一些最好的机器学习 Python 库。. 如果你对机器学习感兴趣, 请务必查看所有可用的库并找到最适合您需求的库。.
数字派
数字派 是使用 Python 进行科学计算的基本软件包. 提供对象 ndarray 高效多维实现同构数据存储. 它还提供高级数学函数来处理这些数据。.
熊猫
熊猫 是一个提供高质量数据结构和数据分析工具的 Python 库. 熊猫 使表格数据的处理变得轻松愉快.
Matplotlib
Matplotlib 是一个用于在 Python 中生成图形的库. Matplotlib可以生成各种输出格式的出版质量的图形, 包括 。.PNG, 。.JPG, 。.EPS, 。.SVG 和 。.PDF. 还可以与 IPython 笔记本和其他蟒蛇环境集成.
科学
科学 是用于科学计算的 Python 包. 科学Py包含用于优化的模块, 集成, 插值, 光谱学, 线性代数, 特殊功能, 信号处理, 图像处理和 概率.
Scikit-learn
Scikit-learn 是用于机器学习的 Python 包. Scikit-learn 为各种机器学习算法提供了统一的接口. 它还包括用于数据评估和预处理的功能.
统计模型
统计模型 是一个用于统计分析的 Python 包. 统计模型提供估计不同统计模型的功能, 以及进行回归分析, 列联表和统计检验.
希伯恩
希伯恩 是一个用于数据可视化的 Python 库. Seaborn制作了图形 统计数据 更具吸引力，更易于解释. 它还提供用于多变量数据分析的功能.