【推薦】最常用的Python機器學習及深度學習庫合集!

老男孩IT教育機構 發表於 2022-11-23
Python Machine Learning 深度學習

  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。


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