Python機器學習庫，看看你用過幾個?

　　目前，Python已經超越了許多程式語言，成為三大程式語言之一，而且在熱門的機器學習領域，Python也是最常用的語言之一。之所以在機器學習領域有著優異的表現，得益於Python擁有大量與機器學習相關的庫，這篇文章為大家介紹10個Python機器學習庫，看看你用過幾個?

　　1.Pipenv

　　Pipenv是Kenneth Reitz的業餘專案，旨在將其他軟體包整合到Python裡。它不需要安裝virtualenv, virtualenvwrapper，不用管理requirements.txt檔案，並且不用確保依賴版本的可復現性。透過Pipenv，你可以在Pipfile中指定依賴項。該工具可生成一個Pipfile.lock檔案，使你的構建更具確定性，避免產生難以查詢的Bug。

　　2.PyTorch

　　PyTorch是Facebook深度學習框架，源於Torch框架，同時改善了Torch框架，基於python語言，由於實現了動態計算圖正規化，PyTorch已經成為眾多研究人員的*選框架之一，可以計算梯度，而且非常快，可擴充套件性強。

　　3.Caffe2

　　Caffe2支援分散式訓練、部署，新的CPU和支援CUDA的硬體。PyTorch可能更適合做研究，而Caffe2更加適合大規模部署，就像在Facebook上看到的那樣。另外，你可以在PyTorch裡構建並訓練模型，同時用Caffe2部署。

　　4.Pendulum

　　Pendulum的優勢之一在於，它是Python標準datetime替代品，因此你可以輕鬆地將其與現有的程式碼整合，並且在你需要的時候才使用它的功能。Pendulum的作者特別注意時間分割槽的處理，預設在每個例項中時間分割槽是可用的，並且以UTC計時。你也可以獲得擴充套件timedelta來簡化datetime的計算。

　　5.Dash

　　Dash是一個可構建Web應用，尤其是資料視覺化Web應用的純Python開源庫。它建立在Flask、Plotly和 React之上，並提供這幾個框架的函式抽象介面，從而開發者不必學習這些框架，高效開發。這些應用程式可在瀏覽器和移動裝置中使用。

　　6.PyFlux

　　PyFlux是專門針對時間序列開發的Python開源庫。時間序列研究是統計學和經濟學的子領域，其目的是用於描述時間序列的行為，同時也預測時序未來的行為狀態。

　　7.Fire

　　Fire是一個開源庫，可以為任何Python專案自動生成一個命令列介面。你幾乎不需要編寫任何程式碼或者檔案，你只需要呼叫一個Fire方法並把它傳遞給你想要的命令列介面：一個函式、一個物件、一個類、一個庫，甚至不傳遞任何引數。

　　8.imbalanced-learn

　　imbalanced-learn是一個Python庫，它提供了相關的技術來解決資料不平衡的問題。另外，它和scikit-learn相容，並且是scikit-learn-contrib專案的一部分，非常有用。

　　9.FlashText

　　FlashText證明瞭演演算法和資料結構設計的重要性，即使對於簡單的問題，更好的演演算法也能夠輕鬆超越在快 CPU上執行的樸素實現。

　　10.Luminoth

　　Luminoth是一個用TensorFlow和Sonnet構建的開源的計算機視覺Python工具包。它可直接支援物體檢測，背後支援的模型是Faster R-CNN。