微信小程序开发发现Python中最好的机器学习库，以简化您的数据分析和预测建模，非常适合初学者和专家。
在当今科技主导的世界里，一切都围绕着数据。企业利用数据做出明智的业务决策并了解客户。随着人工智能(AI)和机器学习的兴起，企业现在使用数据进行预测、优化运营、检测欺诈等等。
你可能想知道，机器学习到底是什么？机器学习是计算机从数据中学习以开发人工智能的过程。数据科学家通常是构建和维护这些机器学习模型的专业人员。
对于许多人来说，模型开发的首选语言是Python，因为它简单且具有广泛的库支持。在本文中，微信小程序开发将介绍和探索用于机器学习的9大Python库。
Python是一种流行的语言，常用于编写Web应用程序、进行数据分析和科学研究以及构建机器学习模型。它由一位名叫GuidovanRossum的人开发，于1991年2月首次发布。从那时起，Python开发一直在扩展，现在既提供了灵活性，又保持了其简单性。
为什么使用Python进行机器学习和自然语言处理？
数据科学界积极使用Python来满足机器学习(ML)和NLP需求。Python成为任何机器学习模型的首选语言的原因包括：
语法简洁明了：Python使用起来非常简单—以至于它通常是新开发人员、研究人员和刚开始职业生涯的数据科学家的首选语言。它的语法简洁明了，并且具有用清晰的英语编写的内置方法，使其更易于遵循和理解。用于ML和NLP的Python库也以相同的简单性和易用性编写，使专业人士和初学者可以快速上手。
广泛支持数值计算：Python的ML和NLP库提供内置数据结构、数学函数和机器学习算法，使数值计算变得简单而有效。
活跃的社区支持和资源：Python周围有一个蓬勃发展的社区，提供大量支持和资源。该社区提供指导、解答问题、制作最新文档等，使每个人都能获得成功使用Python的ML和NLP库所需的资源。
丰富的ML和NLP库：Python拥有许多知名且强大的ML和NLP库。无论您是探索数据科学的初学者，还是深入研究高级AI项目的经验丰富的研究人员，无论您有什么项目或计划，Python都很可能有一个库来支持您和您的项目需求。
有了这些好处，微信小程序开发很容易看出为什么Python是机器学习和NLP开发的首选语言，以及为什么在机器学习库方面，Python表现出色。
您是否知道30%的专业人士更喜欢使用Python进行开发，并且90%的时间涉及数据时都会使用Python？
如果您和微信小程序开发一样兴奋，那么让微信小程序开发开始学习一些可用的最佳机器学习Python库吧！
在开始之前，让微信小程序开发先了解一下Python中的库到底是什么。库是一组有用的Python方法，可帮助您实现目标。例如，如果您需要一个Python情绪分析库，那么该库很可能包含执行情绪分析所需的一切。
有各种各样的Python机器学习库可用，包括适合初学者的选项（如Scikit-Learn）以及更高级的库。让微信小程序开发来看看Python中排名前9的机器学习库。
Scikit-Learn是一个著名的免费Python机器学习库。它也被称为“Sklearn”，是一个开源Python库。这个库之所以成为首选，是有原因的。它非常适合刚接触机器学习的初学者，因为它提供了预构建的模型，甚至像Iris这样的数据集来帮助您快速入门。它还为预处理和交叉验证等功能提供广泛支持，使其成为高级专业人士的首选。
TensorFlow也是百度Brain团队发明的免费机器学习Python库。自2015年发布以来，它已成为创建深度学习模型的著名Python框架。该库的主要目的是帮助用户构建AI和深度学习应用程序。Tensorflow通常被认为难以学习和使用，因为它需要对深度学习思想有扎实的理解。
Keras是一个开源Python库，也是由百度开发的。Keras如此受欢迎的原因在于它与TensorFlow紧密集成。这是一个基于TensorFlow构建的简洁的神经网络Python库。Keras提供模块化和用户友好的设计，使其比TensorFlow稍微更易于使用。最后，这个库的目的是允许用户对深度学习应用程序进行原型设计、实验和生产。
PyTorch是一个基于Torch库并用Python编写的开源深度学习框架。Torch库是一个用Lua编写的ML和科学计算框架。该框架由Facebook的AI研究实验室创建。PyTorch通常用于图像识别和语言处理等深度学习应用。
Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库。这是行业专家和初学者都会使用的另一个工具。它提供了有用的数据结构（如Dataframes）和帮助用户处理数据的函数。这使用户可以更轻松地准备数据以进行数据分析、模型训练和测试。
NumPy是一个数值计算库，可用于数据科学和机器学习工作。该库具有有用的数组对象和数学函数，可帮助进行科学计算和数据分析。NumPy还可以与其他Python库很好地配合使用。
Matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展NumPy的绘图库。此库可用于创建有用的数据分析、模型输出等可视化效果。许多人将此库与NumPy库一起使用来创建用于可视化目的的数组。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库。用户可以制作更美观、更复杂的可视化效果。与Matplotlib相比，他们能够用更少的代码完成此操作。该库还可以与Pandas无缝协作，因此对于使用Pandas的项目来说非常理想。
Theano是一个Python库，它允许您定义、优化和高效评估涉及多维数组的数学表达式。它对于需要快速处理大量数据的机器学习和深度学习应用程序非常有用。这是一个符号数学库，这意味着它首先将您的数学表达式编译成合法的C代码。这使得Theano的运行速度比直接在Python中评估表达式要快得多。
Python凭借其简单性、广泛的库支持和活跃的社区，巩固了其作为机器学习和自然语言处理领域领先编程语言的地位。如果您正在考虑一个机器学习项目或想聘请一家机器学习开发公司，那么从微信小程序开发在本文中提到的9大Python库开始绝对不会错。在为您的项目选择库时，请记住项目要求、数据大小和复杂性。
