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）

Posted 2022-10-05 我爱Python数据挖掘

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了盘点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）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

目前，随着人工智能的大热，吸引了诸多行业对于人工智能的关注，同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮，虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍，但是像所有学科一样，我们并不需要从头开始”造轮子“，可以通过使用丰富的人工智能框架来快速构建人工智能模型，从而入门人工智能的潮流。

人工智能指的是一系列使机器能够像人类一样处理信息的技术；机器学习是利用计算机编程从历史数据中学习，对新数据进行预测的过程；神经网络是基于生物大脑结构和特征的机器学习的计算机模型；深度学习是机器学习的一个子集，它处理大量的非结构化数据，如人类的语音、文本和图像。因此，这些概念在层次上是相互依存的，人工智能是最广泛的术语，而深度学习是最具体的：

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方式①、添加微信号：dkl88191，备注：来自CSDN+技术交流
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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。

常用机器学习及深度学习库介绍

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()

可以参考OpenCV图像处理基础（变换和去噪），了解更多 OpenCV 图像处理操作。

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()

4、 Python Imaging Library(PIL)

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()

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。可以参考https://www.ilastik.org/documentation/basics/installation.html进行安装使用。

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以上是关于盘点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）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章 
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