全球的开发人员都喜欢使用 Python，因为它带有几个基于 AI 的库。根据 Statista 的数据，用于 AI 的 Python 正在成为趋势，并被用于 36% 的基于机器学习的开发项目。一些用于 AI 和 ML 的顶级 Python 库是 Numpy、Pandas、Matplotlib、SciPy 等。

1. NumPy — 开源数值库

大多数 AI 开发人员将 NumPy 视为开发一系列解决方案的最佳 Python 库。使用 Python 库 NumPy 开发 AI 可让您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里叶变换、随机数、声波、图像和各种其他二进制函数。

NumPy的主要特点：

• 数组可以是一维的，也可以是多维的
• 协助实现跨平台功能
• 带有同构阵列
• 提供阵列广播
• 通用数据的多维容器

NumPy的实际应用：

• 灾害管理
• 机械振动
• 概率与统计

2. Pandas — 数据分析库

Pandas 是另一个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、时间序列等的概念。这个开源库可以访问和操作来自多个来源的数据，如 CSV、SQL 数据库、JSON 文件和 Excel。高级库附带了 Series 和 DataFrames，有助于数据表示和操作。

Pandas的主要特点：

• 管理、浏览和操作数据
• 对齐数据并为其编制索引
• 可以处理数据中的缺失值
• 支持多种文件格式
• 对数据集执行数学运算

Pandas在现实生活中的应用：

• Netflix 推荐
• 股票预测
• 银行业的流失率

3. Matplotlib — 在 Python 中开发交互式可视化

这个 Python 库有助于数据可视化，用于创建绘图、图形和图表。广泛的绘图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，您可以轻松使用 Matplotlib，因为它提供了类似的用户界面。

Matplotlib的主要特点：

• 开发子图网格的语义方式
• 可以设置轴框的纵横比
• 指定图例文本标签的颜色
• 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
• 使用自定义装饰器包装函数

Matplotlib 的实际应用：

• 房价分析
• 信用违约风险分析
• 分析气候

4. 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。它有助于涉及海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 在科学分析和工程领域进行图像处理。它为您提供用于数组优化、线性代数等的嵌入式模块。

SciPy的主要特点：

• 用于优化、线性代数、积分等的模块。
• 适用于信号和图像处理
• 广泛的数学函数
• 特殊函数包括立方根、指数、朗伯特等。

SciPy的实际应用：

• 数据科学项目
• 游戏开发
• 科学和数值计算

5. Scikit-Learn — 支持监督和无监督 ML

Scikit-Learn 最初是 SciPy 库的第三方扩展。但是，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：

• 用于优化、线性代数、积分等的模块。
• 适用于信号和图像处理
• 广泛的数学函数
• 特殊函数包括立方根、指数、朗伯特等。

Scikit-Learn的实际应用：

• 被 Spotify 使用
• 心脏病预测
• 分析客户购买行为

6. TensorFlow — 由 Google 开发

TensorFlow 是用于 AI 和 ML 应用程序的最佳 Python 库之一。借助高级库，您可以在开发项目中利用深度神经网络、自然语言处理、偏微分方程等。使用 TensorFlow AI 库构建独特的响应式应用程序，在台式机、PC、智能手机等设备上提供最佳性能是可行的。

TensorFlow 的主要特点：

• 允许快速、更轻松的计算
• 由深度神经网络提供支持
• 兼容各种计算平台
• 并行神经网络训练
• 支持高级 API

TensorFlow 的实际应用：

• 语音/图像识别
• 自动驾驶汽车
• 情绪分析

7. PyTorch — 适用于 NLP 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极大的普及。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，它还具有机器学习编译器 Glow，用于增强深度神经网络的性能。

PyTorch的主要特点：

• 模式之间的无缝转换
• 动态图计算
• 自动区分
• 张量是通用的 n 维数组
• 丰富的强大 API 集

PyTorch 的实际应用：

• 物体检测
• 生成式应用程序
• 图像分类 上一级