Python内置了很多第三方库这是人尽皆知的事情,不仅可以拿来即用,而且在各个领域都有专门的第三方库,也正因如此很多人都称Python为无所不能的编程语言。那么Python中机器学习及深度学习库有哪些?本文为大家介绍一下。
1、Numpy
Numpy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。
2、OpenCV
OpenCV是一个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。
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。
4、PIL
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python2.7.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Python3.x,又加入了许多新特性,因此我们可以跳过PIL,直接安装pillow。
5、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。
6、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。
7、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,跟踪和计算细胞或其他实验数据。大多数操作都是交互的,并不需要机器学习专业知识。
8、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。
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