整理了27个Python人工智能库,建议收藏~

Posted 代码输入中...

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了整理了27个Python人工智能库,建议收藏~相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

超级无敌干货,第一时间送达!!!

为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解,以选择能够满足自己需求的库进行学习,对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。

1、Numpy

NumPy(Numerical Python) 是  Python 的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库, Numpy 底层使用 C语言 编写,数组中直接存储对象,而不是存储对象指针,所以其运算效率远高于 纯Python代 码。

我们可以在示例中对比下 纯Python 与使用 Numpy库 在计算列表sin值的速度对比:

import numpy as np
import math
import random
import time

start = time.time()
for i in range(10):
    list_1 = list(range(1,10000))
    for j in range(len(list_1)):
        list_1[j] = math.sin(list_1[j])
print("使用纯Python用时s".format(time.time()-start))

start = time.time()
for i in range(10):
    list_1 = np.array(np.arange(1,10000))
    list_1 = np.sin(list_1)
print("使用Numpy用时s".format(time.time()-start))

从如下运行结果,可以看到使用 Numpy 库的速度快于纯 Python 编写的代码:

使用纯Python用时0.017444372177124023s
使用Numpy用时0.001619577407836914s

2、OpenCV

OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时也提供了  Python 接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

下面代码尝试使用一些简单的滤镜,包括图片的平滑处理、高斯模糊等:

import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('h89817032p0.png')
kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25
dst = cv.filter2D(img,-1,kernel)
blur_1 = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
blur_2 = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222),plt.imshow(dst[:,:,::-1]),plt.title('Averaging')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Gaussian')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Bilateral')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

3、Scikit-image

scikit-image 是基于 scipy 的图像处理库,它将图片作为 numpy 数组进行处理。

例如,可以利用 scikit-image 改变图片比例, scikit-image 提供了 rescale 、 resize 以及 downscale_local_mean 等函数。

from skimage import data, color, io
from skimage.transform import rescale, resize, downscale_local_mean

image = color.rgb2gray(io.imread('h89817032p0.png'))

image_rescaled = rescale(image, 0.25, anti_aliasing=False)
image_resized = resize(image, (image.shape[0] // 4, image.shape[1] // 4),
                       anti_aliasing=True)
image_downscaled = downscale_local_mean(image, (4, 3))
plt.figure(figsize=(20,20))
plt.subplot(221),plt.imshow(image, cmap='gray'),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222),plt.imshow(image_rescaled, cmap='gray'),plt.title('Rescaled')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223),plt.imshow(image_resized, cmap='gray'),plt.title('Resized')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224),plt.imshow(image_downscaled, cmap='gray'),plt.title('Downscaled')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

Scikit-image

Python Imaging Library(PIL) 已经成为  Python 事实上的图像处理标准库了,这是由于, PIL 功能非常强大,但API却非常简单易用。

但是由于PIL仅支持到  Python 2.7 ,再加上年久失修,于是一群志愿者在  PIL 的基础上创建了兼容的版本,名字叫  Pillow ,支持最新  Python 3.x ,又加入了许多新特性,因此,我们可以跳过  PIL ,直接安装使用  Pillow 。

5、Pillow

使用 Pillow 生成字母验证码图片:

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter

import random

# 随机字母:
def rndChar():
    return chr(random.randint(65, 90))

# 随机颜色1:
def rndColor():
    return (random.randint(64, 255), random.randint(64, 255), random.randint(64, 255))

# 随机颜色2:
def rndColor2():
    return (random.randint(32, 127), random.randint(32, 127), random.randint(32, 127))

# 240 x 60:
width = 60 * 6
height = 60 * 6
image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))
# 创建Font对象:
font = ImageFont.truetype('/usr/share/fonts/wps-office/simhei.ttf', 60)
# 创建Draw对象:
draw = ImageDraw.Draw(image)
# 填充每个像素:
for x in range(width):
    for y in range(height):
        draw.point((x, y), fill=rndColor())
# 输出文字:
for t in range(6):
    draw.text((60 * t + 10, 150), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())
# 模糊:
image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
image.save('code.jpg', 'jpeg')

6、SimpleCV

SimpleCV 是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。使用它,可以访问高性能的计算机视觉库,如 OpenCV,而不必首先了解位深度、文件格式、颜色空间、缓冲区管理、特征值或矩阵等术语。但其对于 Python3 的支持很差很差,在 Python3.7 中使用如下代码:

from SimpleCV import Image, Color, Display
# load an image from imgur
img = Image('http://i.imgur.com/lfAeZ4n.png')
# use a keypoint detector to find areas of interest
feats = img.findKeypoints()
# draw the list of keypoints
feats.draw(color=Color.RED)
# show the  resulting image. 
img.show()
# apply the stuff we found to the image.
output = img.applyLayers()
# save the results.
output.save('juniperfeats.png')

会报如下错误,因此不建议在 Python3 中使用:

SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print('unit test')?

7、Mahotas

Mahotas 是一个快速计算机视觉算法库,其构建在  Numpy 之上,目前拥有超过100种图像处理和计算机视觉功能,并在不断增长。

使用  Mahotas 加载图像,并对像素进行操作:

import numpy as np
import mahotas
import mahotas.demos

from mahotas.thresholding import soft_threshold
from matplotlib import pyplot as plt
from os import path
f = mahotas.demos.load('lena', as_grey=True)
f = f[128:,128:]
plt.gray()
# Show the data:
print("Fraction of zeros in original image: 0".format(np.mean(f==0)))
plt.imshow(f)
plt.show()

Mahotas

8、Ilastik

Ilastik 能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务,利用机器学习算法,轻松地分割,分类,跟踪和计数细胞或其他实验数据。大多数操作都是交互式的,并不需要机器学习专业知识。

9、Scikit-learn

Scikit-learn 是针对  Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和 DBSCAN 等多种机器学习算法。

使用 Scikit-learn 实现 KMeans 算法:

import time

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin
from sklearn.datasets import make_blobs

# Generate sample data
np.random.seed(0)

batch_size = 45
centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]]
n_clusters = len(centers)
X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7)

# Compute clustering with Means

k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10)
t0 = time.time()
k_means.fit(X)
t_batch = time.time() - t0

# Compute clustering with MiniBatchKMeans

mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size,
                      n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0)
t0 = time.time()
mbk.fit(X)
t_mini_batch = time.time() - t0

# Plot result
fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9)
colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06']

# We want to have the same colors for the same cluster from the
# MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per
# closest one.
k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_
order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_,
                                  mbk.cluster_centers_)
mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order]

k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers)
mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers)

# KMeans
for k, col in zip(range(n_clusters), colors):
    my_members = k_means_labels == k
    cluster_center = k_means_cluster_centers[k]
    plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w',
            markerfacecolor=col, marker='.')
    plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col,
            markeredgecolor='k', markersize=6)
plt.title('KMeans')
plt.xticks(())
plt.yticks(())

plt.show()

10、SciPy

SciPy 库提供了许多用户友好和高效的数值计算,如数值积分、插值、优化、线性代数等。

SciPy 库定义了许多数学物理的特殊函数,包括椭圆函数、贝塞尔函数、伽马函数、贝塔函数、超几何函数、抛物线圆柱函数等等。

from scipy import special
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def drumhead_height(n, k, distance, angle, t):
    kth_zero = special.jn_zeros(n, k)[-1]
    return np.cos(t) * np.cos(n*angle) * special.jn(n, distance*kth_zero)

theta = np.r_[0:2*np.pi:50j]
radius = np.r_[0:1:50j]
x = np.array([r * np.cos(theta) for r in radius])
y = np.array([r * np.sin(theta) for r in radius])
z = np.array([drumhead_height(1, 1, r, theta, 0.5) for r in radius])


fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes(rect=(0, 0.05, 0.95, 0.95), projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='RdBu_r', vmin=-0.5, vmax=0.5)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_xticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
ax.set_yticks(np.arange(-1, 1.1, 0.5))
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

11、NLTK

NLTK 是构建Python程序以处理自然语言的库。它为50多个语料库和词汇资源(如  WordNet )提供了易于使用的接口,以及一套用于分类、分词、词干、标记、解析和语义推理的文本处理库、工业级自然语言处理  (Natural Language Processing, NLP) 库的包装器。

NLTK被称为  “a wonderful tool for teaching, and working in, computational linguistics using Python” 。

import nltk
from nltk.corpus import treebank

# 首次使用需要下载
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')
nltk.download('treebank')

sentence = """At eight o'clock on Thursday morning Arthur didn't feel very good."""
# Tokenize
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
tagged = nltk.pos_tag(tokens)

# Identify named entities
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)

# Display a parse tree
t = treebank.parsed_sents('wsj_0001.mrg')[0]
t.draw()

12、spaCy

spaCy 是一个免费的开源库,用于  Python 中的高级 NLP。它可以用于构建处理大量文本的应用程序;也可以用来构建信息提取或自然语言理解系统,或者对文本进行预处理以进行深度学习。

  import spacy

  texts = [
      "Net income was $9.4 million compared to the prior year of $2.7 million.",
      "Revenue exceeded twelve billion dollars, with a loss of $1b.",
  ]

  nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
  for doc in nlp.pipe(texts, disable=["tok2vec", "tagger", "parser", "attribute_ruler", "lemmatizer"]):
      # Do something with the doc here
      print([(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents])

nlp.pipe 生成 Doc 对象,因此我们可以对它们进行迭代并访问命名实体预测:

[('$9.4 million', 'MONEY'), ('the prior year', 'DATE'), ('$2.7 million', 'MONEY')]
[('twelve billion dollars', 'MONEY'), ('1b', 'MONEY')]

 代码量太大了,偷个懒就不写啦~ 全部已经打包好了,需要的点击下载拿走哦!!!↓

人工智能库与资料腾讯文档-在线文档https://docs.qq.com/doc/DT1p2Q2JvbXhZTU9P

以上是关于整理了27个Python人工智能库,建议收藏~的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

盘点27个机器学习深度学习库最频繁使用的 Python 工具包(内含大量示例,建议收藏)

整理了100个Python精选库,建议收藏

整理了100个Python精选库,建议收藏

收藏!27 个 Python 人工智能类库

整理了25个Python文本处理案例,收藏!

2023最新整理!全网最全Python标准库总结(学习宝典,建议收藏)