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机器学习是一种编程技术，让计算机能够从多种数据中自动学习。过去，开发人员需要手动编写算法来进行机器学习任务。而现在，使用各种Python库，我们能够更高效地完成机器学习任务。这种技术的发展使得机器学习变得更加普遍和易于实施。
机器学习中使用的Python库
Numpy
NumPy是一个强大的Python库，专门用于处理大型多维数组和矩阵。它提供了丰富的高级数学函数，非常适用于机器学习中的基础计算。其中包括线性代数、傅里叶变换和随机数功能等等。
相应代码
import numpy as npx=np.array([[1,2],[3,4]])y=np.array([[5,6],[7,8]])v=np.array([9,10])w=np.array([11,12])print(np.dot(v,w),"n")print(np.dot(x,v),"n")print(np.dot(x,y))
Scipy
SciPy在机器学习爱好者中非常受欢迎，因为它包含优化、线性代数、集成和统计等模块，SciPy对于图像处理也非常有用。
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SciPy库和SciPy堆栈之间存在差异，SciPy是构成SciPy堆栈的核心包之一。
from scipy.misc import imread,imsave,imresizeimg=imread('D:/Programs/cat.jpg')#path of the imageprint(img.dtype,img.shape)img_tint=img*[1,0.45,0.3]imsave('D:/Programs/cat_tinted.jpg',img_tint)img_tint_resize=imresize(img_tint,(300,300))imsave('D:/Programs/cat_tinted_resized.jpg',img_tint_resize)
Scikit-learn
Scikit-learn是用于经典ML算法库之一。它是基于NumPy和SciPy库建立的。Scikit-learn支持大多数有监督和无监督学习算法。Scikit-learn还可用于数据挖掘和数据分析。
from sklearn import datasetsfrom sklearn import metricsfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierdataset=datasets.load_iris()model=DecisionTreeClassifier()model.fit(dataset.data,dataset.target)print(model)expected=dataset.targetpredicted=model.predict(dataset.data)print(metrics.classification_report(expected,predicted))print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))
Theano
机器学习基本上是数学和统计学。Theano是一个流行的Python库，以有效的方式定义、评估和优化涉及多维数组的数学表达式。它是通过优化CPU和GPU的利用率来实现的。它广泛用于单元测试和自我验证，以检测和诊断不同类型的错误。
Theano是一个非常强大的库，无论是大规模计算密集型科学项目，还是个人都能被应用到项目中。
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import theanoimport theano.tensor as Tx=T.dmatrix('x')s=1/(1+T.exp(-x))logistic=theano.function([x],s)logistic([[0,1],[-1,-2]])
TensorFlow
TensorFlow是一个非常流行的高性能数值计算开源库，由谷歌的Google Brain团队开发。顾名思义，Tensorflow是一个涉及定义和运行涉及张量的计算的框架。它可以训练和运行可用于开发多个AI应用程序的深度神经网络。TensorFlow广泛应用于深度学习研究和应用领域。
import tensorflow as tfx1=tf.constant([1,2,3,4])x2=tf.constant([5,6,7,8])result=tf.multiply(x1,x2)sess=tf.Session()print(sess.run(result))sess.close()
Keras
Keras是一个非常流行的Python机器学习库。提供了许多用于探索、组合和过滤数据的内置方法。能够在TensorFlow、CNTK或Theano之上运行。它可以在CPU和GPU上无缝运行。
Keras的优点之一是它可以轻松快速地进行原型设计。Keras让ML初学者真正能够构建和设计神经网络。
PyTorch
PyTorch是一个流行的基于Torch的Python开源机器学习库，用C语言实现，并在Lua中封装。它有很多工具和库可供选择，支持计算机视觉、自然语言处理(NLP)和更多ML程序。它允许开发人员使用GPU加速对张量执行计算，还有助于创建计算图。
import torchdtype=torch.floatdevice=torch.device("cpu")N,D_in,H,D_out=64,1000,100,10x=torch.random(N,D_in,device=device,dtype=dtype)y=torch.random(N,D_out,device=device,dtype=dtype)w1=torch.random(D_in,H,device=device,dtype=dtype)w2=torch.random(H,D_out,device=device,dtype=dtype)learning_rate=1e-6for t in range(500):h=x.mm(w1)h_relu=h.clamp(min=0)y_pred=h_relu.mm(w2)loss=(y_pred-y).pow(2).sum().item()print(t,loss)grad_y_pred=2.0*(y_pred-y)grad_w2=h_relu.t().mm(grad_y_pred)grad_h_relu=grad_y_pred.mm(w2.t())grad_h=grad_h_relu.clone()grad_h[h<0]=0grad_w1=x.t().mm(grad_h)w1-=learning_rate*grad_w1w2-=learning_rate*grad_w2
Pandas
Pandas是一个流行的Python数据分析库。它与机器学习没有直接关系。众所周知，数据集必须在训练前准备好。在这种情况下，Pandas就派上用场了，因为它是专门为数据提取和准备而开发的。它为数据分析提供了高级数据结构和各种工具。它提供了许多用于分组、组合和过滤数据的内置方法。
import pandas as pddata={"country":["Brazil","Russia","India","China","South Africa"],"capital":["Brasilia","Moscow","New Delhi","Beijing","Pretoria"],"area":[8.516,17.10,3.286,9.597,1.221],"population":[200.4,143.5,1252,1357,52.98]}data_table=pd.DataFrame(data)print(data_table)
Matplotlib
Matplotlib是一个非常流行的用于数据可视化的Python库。和Pandas一样，它与机器学习没有直接关系。
但它在可视化方面非常有用，作为2D绘图库，可以创建2D图形和绘图，提供了控制线条样式、字体属性、格式化轴等的功能。
用于数据可视化的各种图形和绘图，即直方图、错误图表、条形聊天等均可以通过Matplotlib实现。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.linspace(0,10,100)plt.plot(x,x,label='linear')plt.legend()plt.show()
以上就是机器学习中最常用的9个Python库的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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