【推薦】最常用的Python機器學習及深度學習庫合集！

　　Python內建了很多第三方庫這是人盡皆知的事情，不僅可以拿來即用，而且在各個領域都有專門的第三方庫，也正因如此很多人都稱Python為無所不能的程式語言。那麼Python中機器學習及深度學習庫有哪些?本文為大家介紹一下。

　　1、Numpy

　　Numpy是python的一個擴充套件程式庫，支援大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫，Numpy底層使用C語言編寫，陣列中直接儲存物件，而不是儲存物件指標，所以其運算效率遠高於純python程式碼。

　　2、OpenCV

　　OpenCV是一個跨平臺計算機視覺庫，可以執行在Linux、windows和Mac OS作業系統上。它輕量級而且高效，由一系列C函式和少量C++類構成，同時也提供了python介面，實現了影像處理和計算機視覺方面的很多通用演算法。

　　3、Scikit-image

　　Scikit-image是基於scipy的影像處理庫，它將圖片作為numpy陣列進行處理。

　　4、PIL

　　PIL已經成為python事實上的影像處理標準庫了，這是由於PIL功能非常強大，但API卻非常簡單易用。但是由於PIL僅支援到python2.7.再加上年久失修，於是一群志願者在PIL的基礎上建立了相容的版本，名字叫pillow，支援最新Python3.x，又加入了許多新特性，因此我們可以跳過PIL，直接安裝pillow。

　　5、SimpleCV

　　SimpleCV是一個用於構建計算機視覺應用程式的開源框架。使用它，可以訪問高效能的計算機視覺庫，如OpenCV，而不必首先了解位深度、檔案格式、顏色空間、緩衝區管理、特徵值或矩陣等術語。但其對於Python3的支援很差。

　　6、Mahotas

　　Mahotas是一個快速計算機視覺演算法庫，其構建在numpy之上，目前擁有超過100種影像處理和計算機視覺功能，並在不斷增長。

　　7、Ilastik

　　Ilastik能夠給使用者提供良好的基於機器學習的生物資訊影像分析服務，利用機器學習演算法，輕鬆地分割，分類，跟蹤和計算細胞或其他實驗資料。大多數操作都是互動的，並不需要機器學習專業知識。

　　8、Scikit-learn

　　Scikit-learn是針對Python程式語言的免費軟體機器學習庫。它具有各種分類，迴歸和聚類演算法，包括支援向量機，隨機森林，梯度提升，K均值和DBSCAN等多種機器學習演算法。