本文目录一览：
- 1、Python数据分析库有哪些
- 2、最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
- 3、人工智能 Python深度学习库有哪些
- 4、常用Python机器学习库有哪些
- 5、python机器学习方向的第三方库是什么
- 6、13个最常用的Python深度学习库介绍
Python数据分析库有哪些
Python数据分析必备的第三方库：
1、Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。
2、Numpy
Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。
3、Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。
4、SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
SciPy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。
5、Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6、Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
7、Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
人工智能 Python深度学习库有哪些
由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：
第一：Caffe
Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。
Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与State-of-the-art的模型，模块化的组件可以方便地拓展到新的模型与学习任务上。
第二：Theano
Theano诞生于2008年，是一个高性能的符号计算及深度学习库，被认为是深度学习库的始祖之一，也被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。其核心是一个数学表达式的编译器，专门为处理大规模神经网络训练的计算而设计。
Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口学习成本大为降低;其计算稳定性好，可以精准地计算输出值很小的函数;可动态地生成C或者CUDA代码，用来编译成高效的机器代码。
第三：TensorFlow
TensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度。由于底层使用C++语言编写，运行效率得到了保证，并简化线上部署的复杂度。
TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图还支持非常自由的算法表达，也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。
第四：Keras
Keras是一个高度模块化的神经网络库，使用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。
Keras专精于深度学习，其提供了到目前为止最方便的API，用户仅需将高级的模块拼在一起便可设计神经网络，大大降低了编程开销与理解开销。
常用Python机器学习库有哪些
Python作为一门理想的集成语言，将各种技术绑定在一起，除了为用户提供更方便的功能之外，还是一个理想的粘合平台，在开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接，以便用C、C++实现更高效的算法。
使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。
2、Orange3
Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。
用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。
3、XGBoost
XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。
4、NuPIC
NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。
python机器学习方向的第三方库是什么
Python开发工程师必知的十大机器学习库：
一、Scikit-Learn
在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。
二、Statsmodels
Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。
三、PyMC
PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。
四、Gensim
Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。
五、Orange
Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。
六、PyMVPA
PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。
七、Theano
Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。
八、PyLearn
PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。
九、Hebel
Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!
十、Neurolab
Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。
13个最常用的Python深度学习库介绍
13个最常用的Python深度学习库介绍
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。
在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。
这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。
这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。
其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy和Blocks等）。
另外的我只是在一些特别的任务中用过（比如nolearn和他们的Deep Belief Network implementation）。
这篇文章的目的是向你介绍这些库。我建议你认真了解这里的每一个库，然后在某个具体工作情境中你就可以确定一个最适用的库。
我想再次重申，这份名单并不详尽。此外，由于我是计算机视觉研究人员并长期活跃在这个领域，对卷积神经网络（细胞神经网络）方面的库会关注更多。
我把这个深度学习库的列表分为三个部分。
第一部分是比较流行的库，你可能已经很熟悉了。对于这些库，我提供了一个通俗的、高层次的概述。然后，针对每个库我详细解说了我的喜欢之处和不喜欢之处，并列举了一些适当的应用案例。
第二部分进入到我个人最喜欢的深度学习库，也是我日常工作中使用最多的，包括：Keras、mxnet和sklearn-theano等。
最后，我对第一部分中不经常使用的库做了一个“福利”板块，你或许还会从中发现有用的或者是在第二板块中我还没有尝试过但看起来很有趣的库。
接下来就让我们继续探索。
针对初学者：
Caffe
提到“深度学习库”就不可能不说到Caffe。事实上，自从你打开这个页面学习深度学习库，我就敢打保票你肯定听说Caffe。
那么，究竟Caffe是什么呢？
Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）建立的深度学习框架。它是模块化的，速度极快。而且被应用于学术界和产业界的start-of-the-art应用程序中。
事实上，如果你去翻阅最新的深度学习出版物（也提供源代码），你就很可能会在它们相关的GitHub库中找到Caffe模型。
虽然Caffe本身并不是一个Python库，但它提供绑定到Python上的编程语言。我们通常在新领域开拓网络的时候使用这些绑定。
我把Caffe放在这个列表的原因是它几乎被应用在各个方面。你可以在一个空白文档里定义你的模型架构和解决方案，建立一个JSON文件类型的.prototxt配置文件。Caffe二进制文件提取这些.prototxt文件并培训你的网络。Caffe完成培训之后，你可以把你的网络和经过分类的新图像通过Caffe二进制文件，更好的就直接通过Python或MATLAB的API。
虽然我很喜欢Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片），但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。
主要的原因是，在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。更重要的是， Caffe不能用编程方式调整超参数！由于这两个原因，在基于Python的API中我倾向于对允许我实现终端到终端联播网的库倾斜（包括交叉验证和调整超参数）。
Theano
在最开始我想说Theano是美丽的。如果没有Theano，我们根本不会达到现有的深度学习库的数量（特别是在Python）。同样的，如果没有numpy，我们就不会有SciPy、scikit-learn和 scikit-image,，同样可以说是关于Theano和深度学习更高级别的抽象。
非常核心的是，Theano是一个Python库，用来定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 Theano通过与numpy的紧密集成，透明地使用GPU来完成这些工作。
虽然可以利用Theano建立深度学习网络，但我倾向于认为Theano是神经网络的基石，同样的numpy是作为科学计算的基石。事实上，大多数我在文章中提到的库都是围绕着Theano，使自己变得更加便利。
不要误会我的意思，我爱Theano，我只是不喜欢用Theano编写代码。
在Theano建设卷积神经网络就像只用本机Python中的numpy写一个定制的支持向量机（SVM），当然这个对比并不是很完美。
你可以做到吗？
当然可以。
它值得花费您的时间和精力吗？
嗯，也许吧。这取决于你是否想摆脱低级别或你的应用是否需要。
就个人而言，我宁愿使用像Keras这样的库，它把Theano包装成更有人性化的API，同样的方式，scikit-learn使机器学习算法工作变得更加容易。
TensorFlow
与Theano类似，TensorFlow是使用数据流图进行数值计算的开源库（这是所有神经网络固有的特征）。最初由谷歌的机器智能研究机构内的Google Brain Team研究人员开发，此后库一直开源，并提供给公众。
相比于Theano ，TensorFlow的主要优点是分布式计算，特别是在多GPU的环境中（虽然这是Theano正在攻克的项目）。
除了用TensorFlow而不是Theano替换Keras后端，对于TensorFlow库我并没有太多的经验。然而在接下来的几个月里，我希望这有所改变。
Lasagne
Lasagne是Theano中用于构建和训练网络的轻量级库。这里的关键词是轻量级的，也就意味着它不是一个像Keras一样围绕着Theano的重包装的库。虽然这会导致你的代码更加繁琐，但它会把你从各种限制中解脱出来，同时还可以让您根据Theano进行模块化的构建。
简而言之：Lasagne的功能是Theano的低级编程和Keras的高级抽象之间的一个折中。
我最喜欢的：
Keras
如果我必须选出一个最喜欢的深度学习Python库，我将很难在Keras和mxnet中做出抉择——但最后，我想我会选Keras。
说真的，Keras的好处我说都说不完。
Keras是一个最低限度的、模块化的神经网络库，可以使用Theano或TensorFlow作为后端。Keras最主要的用户体验是，从构思到产生结果将会是一个非常迅速的过程。
在Keras中架构网络设计是十分轻松自然的。它包括一些state-of-the-art中针对优化（Adam，RMSProp）、标准化（BatchNorm）和激活层（PReLU，ELU，LeakyReLU）最新的算法。
Keras也非常注重卷积神经网络，这也是我十分需要的。无论它是有意还是无意的，我觉得从计算机视觉的角度来看这是非常有价值的。
更重要的是，你既可以轻松地构建基于序列的网络（其中输入线性流经网络）又可以创建基于图形的网络（输入可以“跳过”某些层直接和后面对接）。这使得创建像GoogLeNet和SqueezeNet这样复杂的网络结构变得容易得多。
我认为Keras唯一的问题是它不支持多GPU环境中并行地训练网络。这可能会也可能不会成为你的大忌。
如果我想尽快地训练网络，那么我可能会使用mxnet。但是如果我需要调整超参数，我就会用Keras设置四个独立的实验（分别在我的Titan X GPUs上运行）并评估结果。
mxnet
我第二喜欢的深度学习Python库无疑就是mxnet（重点也是训练图像分类网络）。虽然在mxnet中站立一个网络可能需要较多的代码，但它会提供给你惊人数量的语言绑定（C ++、Python、R、JavaScript等）。
Mxnet库真正出色的是分布式计算，它支持在多个CPU / GPU机训练你的网络，甚至可以在AWS、Azure以及YARN集群。
它确实需要更多的代码来设立一个实验并在mxnet上运行（与Keras相比），但如果你需要跨多个GPU或系统分配训练，我推荐mxnet。
sklearn-theano
有时候你并不需要终端到终端的培养一个卷积神经网络。相反，你需要把CNN看作一个特征提取器。当你没有足够的数据来从头培养一个完整的CNN时它就会变得特别有用。仅仅需要把你的输入图像放入流行的预先训练架构，如OverFeat、AlexNet、VGGNet或GoogLeNet，然后从FC层提取特征（或任何您要使用的层）。
总之，这就是sklearn-theano的功能所在。你不能用它从头到尾的训练一个模型，但它的神奇之处就是可以把网络作为特征提取器。当需要评估一个特定的问题是否适合使用深度学习来解决时，我倾向于使用这个库作为我的第一手判断。
nolearn
我在PyImageSearch博客上用过几次nolearn，主要是在我的MacBook Pro上进行一些初步的GPU实验和在Amazon EC2 GPU实例中进行深度学习。
Keras把 Theano和TensorFlow包装成了更具人性化的API，而nolearn也为Lasagne做了相同的事。此外，nolearn中所有的代码都是与scikit-learn兼容的，这对我来说绝对是个超级的福利。
我个人不使用nolearn做卷积神经网络（CNNs），但你当然也可以用（我更喜欢用Keras和mxnet来做CNNs）。我主要用nolearn来制作Deep Belief Networks (DBNs)。
DIGITS
DIGITS并不是一个真正的深度学习库（虽然它是用Python写的）。DIGITS（深度学习GPU培训系统）实际上是用于培训Caffe深度学习模式的web应用程序（虽然我认为你可以破解源代码然后使用Caffe以外其他的后端进行工作，但这听起来就像一场噩梦）。
如果你曾经用过Caffe，那么你就会知道通过它的终端来定义.prototxt文件、生成图像数据、运行网络并监管你的网络训练是相当繁琐的。 DIGITS旨在通过让你在浏览器中执行这些任务来解决这个问题。
此外，DIGITS的用户界面非常出色，它可以为你提供有价值的统计数据和图表作为你的模型训练。另外，你可以通过各种输入轻松地可视化网络中的激活层。最后，如果您想测试一个特定的图像，您可以把图片上传到你的DIGITS服务器或进入图片的URL，然后你的Caffe模型将会自动分类图像并把结果显示在浏览器中。干净利落！
Blocks
说实话，虽然我一直想尝试，但截至目前我的确从来没用过Blocks（这也是我把它包括在这个列表里的原因）。就像许多个在这个列表中的其他库一样，Blocks建立在Theano之上，呈现出一个用户友好型的API。
deepy
如果让你猜deepy是围绕哪个库建立的，你会猜什么？
没错，就是Theano。
我记得在前一段时间用过deepy（做了初始提交），但在接下里的大概6-8个月我都没有碰它了。我打算在接下来的博客文章里再尝试一下。
pylearn2
虽然我从没有主动地使用pylearn2，但由于历史原因，我觉得很有必要把它包括在这个列表里。 Pylearn2不仅仅是一般的机器学习库（地位类似于scikit-learn），也包含了深度学习算法的实现。
对于pylearn2我最大的担忧就是（在撰写本文时），它没有一个活跃的开发者。正因为如此，相比于像Keras和mxnet这样的有积极维护的库，推荐pylearn2我还有些犹豫。
Deeplearning4j
这本应是一个基于Python的列表，但我想我会把Deeplearning4j包括在这里，主要是出于对他们所做事迹的无比崇敬——Deeplearning4j为JVM建立了一个开源的、分布式的深度学习库。
如果您在企业工作，你可能会有一个塞满了用过的Hadoop和MapReduce服务器的储存器。也许这些你还在用，也许早就不用了。
你怎样才能把这些相同的服务器应用到深度学习里？
事实证明是可以的——你只需要Deeplearning4j。
总计
以上就是本文关于13个最常用的Python深度学习库介绍的全部内容
