全球的開發人員都喜歡使用 Python，因為它帶有幾個基于 AI 的庫。根據 Statista 的數據，用于 AI 的 Python 正在成為趨勢，并被用于 36% 的基于機器學習的開發項目。一些用于 AI 和 ML 的頂級 Python 庫是 Numpy、Pandas、Matplotlib、SciPy 等。

1. NumPy — 開源數值庫

大多數 AI 開發人員將 NumPy 視為開發一系列解決方案的最佳 Python 庫。使用 Python 庫 NumPy 開發 AI 可讓您輕松地對不同的矩陣執行各種數學運算。此外，它需要更少的存儲容量并具有出色的速度性能。您可以使用它來處理傅里葉變換、隨機數、聲波、圖像和各種其他二進制函數。

NumPy的主要特點：

• 數組可以是一維的，也可以是多維的
• 協助實現跨平臺功能
• 帶有同構陣列
• 提供陣列廣播
• 通用數據的多維容器

NumPy的實際應用：

• 災害管理
• 機械振動
• 概率與統計

2. Pandas — 數據分析庫

Pandas 是另一個用于處理機器學習解決方案的頂級 Python 庫。該庫在分析和操作數據方面提供幫助，并允許您管理多維數據、時間序列等的概念。這個開源庫可以訪問和操作來自多個來源的數據，如 CSV、SQL 數據庫、JSON 文件和 Excel。高級庫附帶了 Series 和 DataFrames，有助于數據表示和操作。

Pandas的主要特點：

• 管理、瀏覽和操作數據
• 對齊數據并為其編制索引
• 可以處理數據中的缺失值
• 支持多種文件格式
• 對數據集執行數學運算

Pandas在現實生活中的應用：

• Netflix 推薦
• 股票預測
• 銀行業的流失率

3. Matplotlib — 在 Python 中開發交互式可視化

這個 Python 庫有助于數據可視化，用于創建繪圖、圖形和圖表。廣泛的繪圖可用性使其非常適合與不同的 Python 庫一起使用，包括 Pandas、NumPy、SciPy 等。它是開源的，可用于在 AI 開發項目中構建靜態和動態可視化。如果您知道如何使用 MATLAB，您可以輕松使用 Matplotlib，因為它提供了類似的用戶界面。

Matplotlib的主要特點：

• 開發子圖網格的語義方式
• 可以設置軸框的縱橫比
• 指定圖例文本標簽的顏色
• 可以直接使用字符串或函數作為字符串格式化程序的輸入
• 使用自定義裝飾器包裝函數

Matplotlib 的實際應用：

• 房價分析
• 信用違約風險分析
• 分析氣候

4. SciPy — 用于陣列優化的嵌入式模塊

SciPy（Scientific Python）是一個基于NumPy的開源庫。它有助于涉及海量數據集的技術和科學計算。該庫帶有用于數據操作和可視化的高級命令，并且非常適合處理圖像。您可以使用 Scipy 在科學分析和工程領域進行圖像處理。它為您提供用于數組優化、線性代數等的嵌入式模塊。

SciPy的主要特點：

• 用于優化、線性代數、積分等的模塊。
• 適用于信號和圖像處理
• 廣泛的數學函數
• 特殊函數包括立方根、指數、朗伯特等。

SciPy的實際應用：

• 數據科學項目
• 游戲開發
• 科學和數值計算

5. Scikit-Learn — 支持監督和無監督 ML

Scikit-Learn 最初是 SciPy 庫的第三方擴展。但是，現在它是一個成熟的 Python 庫，具有廣泛的聚類、回歸和分類算法。它主要與 NumPy 和 SciPy 等其他庫結合使用。專門的 Python 開發人員可以出于各種目的操作此庫，例如分析客戶行為、預測疾病等。

Scikit-Learn的主要特點：

• 用于優化、線性代數、積分等的模塊。
• 適用于信號和圖像處理
• 廣泛的數學函數
• 特殊函數包括立方根、指數、朗伯特等。

Scikit-Learn的實際應用：

• 被 Spotify 使用
• 心臟病預測
• 分析客戶購買行為

6. TensorFlow — 由 Google 開發

TensorFlow 是用于 AI 和 ML 應用程序的最佳 Python 庫之一。借助高級庫，您可以在開發項目中利用深度神經網絡、自然語言處理、偏微分方程等。使用 TensorFlow AI 庫構建獨特的響應式應用程序，在臺式機、PC、智能手機等設備上提供最佳性能是可行的。

TensorFlow 的主要特點：

• 允許快速、更輕松的計算
• 由深度神經網絡提供支持
• 兼容各種計算平臺
• 并行神經網絡訓練
• 支持高級 API

TensorFlow 的實際應用：

• 語音/圖像識別
• 自動駕駛汽車
• 情緒分析

7. PyTorch — 適用于 NLP 和計算機視覺

PyTorch 是用于 AI 的 Python 庫之一，它在更短的時間內獲得了極大的普及。與大多數其他 AI 庫不同，它同時支持 GPU 和 CPU 計算。PyTorch 有助于開發可在運行時修改的計算圖。

該庫在處理簡單、輕量級或復雜的繁重圖形時提供高速性能。此外，它還具有機器學習編譯器 Glow，用于增強深度神經網絡的性能。

PyTorch的主要特點：

• 模式之間的無縫轉換
• 動態圖計算
• 自動區分
• 張量是通用的 n 維數組
• 豐富的強大 API 集

PyTorch 的實際應用：

• 物體檢測
• 生成式應用程序
• 圖像分類 上一級