Python資料科學及人工智慧常見的模組！

　　Python在資料科學和人工智慧領域非常流行，而且它有很多不同的模組，可以幫助工作人員輕鬆的完成工作，提高效率。但很多人對Python資料科學及人工智慧的模組並不瞭解，接下來我們透過這篇文章為大家詳細講解一下。

　　資料科學：

　　1. Numpy：Numpy是一個在Python中進行數學運算的神奇模組。它能夠讓你處理多維度的陣列類物件，以及各種複雜的，三維的，四維的，五維的，數學運算，非常快。

　　2. Pandas：Pandas非常適合閱讀和處理資料幀和一般的資料。這使得運算元據變得非常容易，它有一個相對陡峭的學習曲線，但它是非常值得的努力。

　　3. MatPlotlib：用於資料視覺化，比如繪製圖表，也適用於機器學習模型。

　　4. NLTK：代表自然語言工具包，它用於執行任何資料處理或文字處理。因此，如果你有文字資料，你想刪除標點符號或者空格，或標記你的資料。

　　5. OpenCV：OpenCV是一個功能強大模組，用於很多不同的事情。它的主要重點是影像和影片資料處理。所以我們可以進行特徵檢測和描述，物體識別，它還內建了機器學習工具，你可以用它來運算元據或處理影像。

　　人工智慧/機器學習

　　1. TensorFlow：TensorFlow是目前為止本節中最強大的模組。您可以使用它來做一些強大的事情，而不必真正理解所有的數學是如何工作的。TensorFlow的好處是它允許你建立神經網路和執行標準的機器學習演算法。

　　2. Keras：Keras是一個模組，實際上是TensorFlow的高階API。這個模組通常更適合剛剛開始這個領域的人。Keras允許更容易地訪問TensorFlow的一些特性，你幾乎可以把它看作是TensorFlow的包裝器。

　　3. Pytorch：PyTorch是一個開源的Python機器學習庫，基於Torch，用於自然語言處理等應用程式。主要有兩個特點：第一種是指令式程式設計，與符號程式設計相反;第二是動態計算繪圖，與靜態計算繪圖相對。

　　4. 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，並且旨在與Python數值科學圖書館NumPy和SciPy。