人工智能 Python深度学习库有哪些

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由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。

Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与State-of-the-art的模型，模块化的组件可以方便地拓展到新的模型与学习任务上。

第二：TheanoTheano诞生于2008年，是一个高性能的符号计算及深度学习库，被认为是深度学习库的始祖之一，也被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。

其核心是一个数学表达式的编译器，专门为处理大规模神经网络训练的计算而设计。

Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口学习成本大为降低;其计算稳定性好，可以精准地计算输出值很小的函数;可动态地生成C或者CUDA代码，用来编译成高效的机器代码。

第三：TensorFlowTensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度。

由于底层使用C++语言编写，运行效率得到了保证，并简化线上部署的复杂度。TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图还支持非常自由的算法表达，也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。

第四：KerasKeras是一个高度模块化的神经网络库，使用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。

Keras专精于深度学习，其提供了到目前为止最方便的API，用户仅需将高级的模块拼在一起便可设计神经网络，大大降低了编程开销与理解开销。

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python机器学习方向的第三方库是什么

深度神经网络四大框架，神经网络 深度神经网络。

Python开发工程师必知的十大机器学习库：一、Scikit-Learn在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

二、StatsmodelsStatsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

三、PyMCPyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

四、GensimGensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

五、OrangeOrange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。

六、PyMVPAPyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

七、TheanoTheano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

八、PyLearnPyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

九、HebelHebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!十、NeurolabNeurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

python的应用领域有哪些？

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常用的python库有哪些?

1、Matplotlib：用于创建二维图和图形的底层库，有了它的帮助，你可以构建各种不同的图标，从直方图到散点图再到费笛卡尔坐标图，它都可以与很多流行的绘图库结合使用。

2、Seaborn：包含更适合处理图标的默认设置，此外还有丰富的可视化库，包含一些复杂类型，比如说时间序列、联合分布图等。

3、Plotly：一个很流行的库，可以让你轻松构建复杂的图形，该软件包含用于交互式web应用程，可实现轮廓图、三元图以及三维图等效果。

4、Pydot：纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生产复杂的定向图和无向图，能够显示图形的结构，构建神经网络和基于决策树的算法是非常有效。

5、pyecharts：功能非常强大，支持多达400+地图，支持JupyterNotebook、JupyterLab，可以集成Flask，Sanic，Django等主流Web框架。

6、cufflinks：结合了plotly的强大功能和panda的灵活性，可以方便地进行绘图，避免了数据可视化过程中，对数据存储结构和数据类型进行复杂的麻烦。

python数据分析需要哪些库？

1.NumPy一般我们会将科学领域的库作为清单打头，NumPy是该领域的主要软件库之一。它旨在处理大型的多维数组和矩阵，并提供了很多高级的数学函数和方法，因此可以用它来执行各种操作。

2.SciPy另一个科学计算核心库SciPy，基于NumPy而构建，并扩展了NumPy的功能。SciPy的主要数据结构是多维数组，使用Numpy实现。

该库提供了一些用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务的工具。3.PandasPandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。

该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。

4.StatsModelsStatsmodels是一个Python模块，为统计数据分析提供了很多可能性，例如统计模型估计、运行统计测试等。你可以借助它来实现很多机器学习方法，并探索不同的绘图可能性。

5.MatplotlibMatplotlib是一个用于创建二维图表和图形的低级库。你可以用它来构建各种图表，从直方图和散点图到非笛卡尔坐标图。

此外，很多流行的绘图库都为Matplotlib预留了位置，可与Matplotlib结合在一起使用。6.SeabornSeaborn实际上是基于matplotlib库构建的高级API。

它为处理图表提供了更恰当的默认选项。此外，它还提供了一组丰富的可视化图库，包括时间序列、联合图和小提琴图等复杂的类型。7.PlotlyPlotly是一个可以帮助你轻松构建复杂图形的流行库。

该库适用于交互式Web应用程序，它提供了很多很棒的可视化效果，包括轮廓图形、三元图和3D图表。8.BokehBokeh库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可伸缩的可视化图形。

该库提供了多种图形、样式、链接图形式的交互能力、添加小部件、定义回调以及更多有用的功能。9.PydotPydot是一个用于生成面向复杂图形和非面向复杂图形的库。

它作为面向Graphviz的一个接口，使用Python编写。我们可以借助它来显示图形的结构，这在构建神经网络和基于决策树的算法时经常会用到。

python是什么

简单来说，Python是一种面向对象的解释型计算机编程原因，由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明。

Python通常应用在各种领域，是一种通用性语言，无论网站、游戏开发、机器人、人工智能、大数据还是云计算都可以用到Python原因。

Python具有很多库，很方便做人工智能，比如说numpy,scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的;正因为具有这些，让Python成为了人工智能领域主流语言，得到广泛的支持和应用。

而且懂Python的人都知道，Python的语法是非常简单清晰的，入门门槛较低，对于初学者来说十分友好，很容易掌握。

Python还是一门面向中小学生的编程语言，被称为胶水原因，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

使用Python可以快速生成程序的原型，对其中有要求的部分，用合适的语言进行改写，比如说3D游戏中的图形渲染模块，就可以利用其它语言进行改写，然后封装为Python可调用的扩展类库。

python 有哪些神经网络的包

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1.Scikit-learnScikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，GradientBoosting，聚类算法和DBSCAN。

2017年10大流行Python库有哪些

1、NumPyNumPy是构建科学计算stack的最基础的包。它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。

该库还提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以提升性能，从而加快执行速度。2、SciPySciPy是一个工程和科学软件库，包含线性代数、优化、集成和统计的模块。

SciPy库的主要功能建立在NumPy的基础之上，它通过其特定的子模块提供高效的数值例程操作。SciPy的所有子模块中的函数都有详细的文档，这也是一个优势。

3、PandasPandas是一个Python包，旨在通过「标记(labeled)」和「关系(relational)」数据进行工作，简单直观。

Pandas是datawrangling的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。

4、SeabornSeaborn主要关注统计模型的可视化;这种可视化包括热度图(heatmap)，可以总结数据但也描绘总体分布。Seaborn基于Matplotlib，并高度依赖于它。

5、BokehBokeh是一个很好的可视化库，其目的是交互式可视化，不过这个库独立于Matplotlib，它通过现代浏览器以数据驱动文档()的风格呈现。

6、ScikitsScikits是SciPyStack的附加软件包，专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。其中最突出的一个是scikit-learn。

该软件包构建于SciPy之上，并大量使用其数学操作，是使用Python进行机器学习的实际上的行业标准。

7、TheanoTheano是一个Python包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。该库是经过编译的，使其在所有架构上能够高效运行。

这个库最初由蒙特利尔大学机器学习组开发，主要是为了满足机器学习的需求。8、KerasKeras是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用Python编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。

Keras极其容易上手，而且可以进行快速的原型设计，足以用于严肃的建模。9、GensimGensim是一个用于Python的开源库，实现了用于向量空间建模和主题建模的工具。

Gensim实现了诸如分层Dirichlet进程(HDP)、潜在语义分析(LSA)和潜在Dirichlet分配(LDA)等算法，还有tf-idf、随机投影、word2vec和document2vec，以便于检查一组文档(通常称为语料库)中文本的重复模式。

10、ScrapyScrapy是用于从网络检索结构化数据的爬虫程序的库。它现在已经发展成了一个完整的框架，可以从API收集数据，也可以用作通用的爬虫。

该库在接口设计上遵循著名的Don』tRepeatYourself原则——提醒用户编写通用的可复用的代码，因此可以用来开发和扩展大型爬虫。

Python的主要应用领域有哪些

python主要应用领域：1、云计算：PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。

2、WEB前端开发python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。

python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智能应用基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。

原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

5、大数据分析Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。

参考资料：百度百科_Python。