python机器学习库,二、NumPy

1. scikitlearn：这是Python中最常用的机器学习库之一，供给了很多的算法和东西，包含分类、回归、聚类、降维等。它依据NumPy、SciPy和Matplotlib等库，易于运用和扩展。

2. TensorFlow：由Google开发，是一个开源的机器学习结构，首要用于深度学习。它支撑多种编程言语，包含Python、C 等，而且供给了强壮的核算才能和灵敏性。

3. PyTorch：由Facebook开发，是一个开源的机器学习库，首要用于深度学习。它具有动态核算图和灵敏的编程接口，深受研讨人员的喜欢。

4. Keras：是一个高档神经网络API，能够在TensorFlow、CNTK和Theano上运转。它规划得十分用户友爱，适宜快速构建和迭代模型。

5. XGBoost：是一个盛行的梯度进步决策树库，广泛用于数据科学比赛和实践运用中。它供给了高效的并行核算才能和可扩展性。

6. LightGBM：由Microsoft开发，是一个依据决策树的梯度进步结构，具有高效性和可扩展性。它特别适用于大规模数据集和散布式核算环境。

7. CatBoost：由Yandex开发，是一个依据决策树的梯度进步结构，具有高效性和可扩展性。它特别适用于处理类别特征。

8. GPy：是一个依据Python的贝叶斯非参数回归库，供给了各种高斯进程模型和算法。它特别适用于处理接连数据。

9. MLlib：是Apache Spark的机器学习库，供给了各种机器学习算法和东西，包含分类、回归、聚类、协同过滤等。它特别适用于大规模数据处理和散布式核算环境。

10. Caffe：是一个盛行的深度学习结构，首要用于图画分类和辨认。它具有高效的核算才能和可扩展性。

这些库各有特色，能够依据你的详细需求挑选适宜的库进行运用。一起，这些库也在不断地更新和开展，主张重视它们的官方文档和社区动态，以获取最新的信息和资源。

二、NumPy

NumPy是一个强壮的Python根底科学核算库，供给了多维数组目标和操作东西。它是很多机器学习库的根底，如Pandas、SciPy等。NumPy支撑大型多维数组和矩阵运算，便利进行数据预处理和特征提取。

三、Pandas

Pandas是一个数据剖析库，用于处理结构化多维数据和时刻序列概念。它供给了高效的数据结构和数据剖析东西，如DataFrame、Series等。Pandas能够便利地进行数据清洗、兼并、挑选等操作，是数据预处理的重要东西。

四、SciPy

SciPy是依据NumPy的科学核算库，供给了多种科学东西，如优化、积分、插值等。SciPy在机器学习中的运用首要体现在数据预处理、特征提取等方面。

五、Matplotlib

Matplotlib是一个根底二维图表和绘图库，广泛用于数据可视化。它支撑多种图表类型和交互功用，如散点图、柱状图、折线图等。Matplotlib能够协助咱们直观地展现数据，便于剖析和了解。

六、Seaborn

Seaborn是依据Matplotlib的高档可视化库，专心于核算图形和款式。Seaborn供给了丰厚的可视化功用，如箱线图、小提琴图、热力求等。它能够协助咱们更直观地展现数据散布和联系。

七、Scikit-learn

Scikit-learn是一个简略而高效的机器学习库，内置了常用的机器学习算法和东西。它支撑多种分类、回归、聚类算法，如SVM、决策树、kNN等。Scikit-learn供给了易用接口，适宜初学者学习和研讨机器学习算法。

八、TensorFlow

TensorFlow是谷歌开发的开源深度学习结构，支撑散布式核算和灵敏架构。它供给了丰厚的API，便利构建和练习深度学习模型。TensorFlow在图画辨认、自然言语处理等范畴有着广泛的运用。

九、PyTorch

PyTorch是Facebook开发的深度学习结构，具有动态核算图和灵敏易用的特色。PyTorch供给了丰厚的API，便利构建和练习深度学习模型。它在核算机视觉、自然言语处理等范畴有着广泛的运用。

十、Keras

Keras是一个高档神经网络API，能够运转在TensorFlow、Theano和CNTK之上。Keras供给了用户友爱的接口，便利构建和练习神经网络。它适用于初学者和研讨人员，能够快速完成深度学习模型。

十一、XGBoost

XGBoost是一个高效梯度进步决策树库，具有高性能和易用性。它广泛运用于数据发掘和机器学习比赛中，如Kaggle比赛。XGBoost在分类、回归使命中表现出色。

十二、LightGBM

LightGBM是微软开发的梯度进步决策树库，具有高性能和易用性。它采用了依据直方图的办法，进步了决策树的练习速度。LightGBM在分类、回归使命中表现出色。

Python机器学习库丰厚多样，为研讨者供给了快捷的东西。本文介绍了部分常用的Python机器学习库，期望对读者有所协助。在实践运用中，能够依据自己的需求挑选适宜的库，进步机器学习项目的功率。