2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

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天然说话处理

scikit-learn给常见的机械进修算法公开了一个简洁、一致的接口，可简单地将机械进修带入临盆体系中。该库中集成了有质量的代码和优胜的文档、简单易用处且十分高效，是应用Python进行机械进修的实际施业标准。

又一个SciPy Stack核心软件包以及 Python库，Matplotlib为轻松生成简单而强大年夜的可视化而量身定制。它是一个顶尖的软件（在NumPy，SciPy和Pandas的赞助下），它使Python成为像MatLab或Mathematica如许的科学对象的竞争敌手。

在深度进修方面，Python中最知名和最便的库之一是Keras，它可以在TensorFlow或Theano框架上运行。让我们来看一下它们的一些细节。

9.Theano. (提交数：25870, 供献者数：300)

起首让我们谈谈Theano。

Theano是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实如今所有架构上的高效运行。最初由蒙特利尔大年夜学机械进修组开辟，它重要用于知足机械进修的需求。

效力和稳定性微调包管了即使在数值很小的情况下，如有更精确的结不雅，例如，即使只给出x的最小值，log（1 + x）仍能计算出合理的结不雅。

10. TensorFlow. (提交数: 16785,供献者数: 795)

大年夜数据

TensorFlow来自Google的开辟人员，它是数据流图计算的开源库，为机械进修赓续打磨。它旨在知足谷歌对练习神经收集的高需求，并且是基于神经收集的机械进修体系DistBelief的继任者。然而，TensorFlow并不限制于谷歌的科学应用范围 – 它可以通用于多种多样的实际应用中。

11. Keras. (提交数: 3519,供献者数: 428)

最后我们来看看Keras。它是一个用Python编写的开源的看维用于在高层的接口上构建神经收集。它简单易懂，具有高等可扩大性。Keras应用Theano或TensorFlow作为后端，但微软如今正尽力整合CNTK（微软的认知对象包）作为新的后端。

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