解锁人工智能项目开发的关键：Python 基础库详解与进阶学习

“ Python 是一种通用的编程语言，广泛用于人工智能项目开发。它有很多可用的库，可以帮助开发人员构建各种人工智能应用程序，如自然语言处理和机器学习。在本文中，我们将介绍一些最流行的 Python 库，以及它们在人工智能项目开发中的应用。”

最近研究人工智能方面的项目落地，接触到不少Python开源库。一开始也不认识，遇到代码里的开源库，就去问大模型 ChatGPT，Google Bard，Claude。随着项目落地的深入，越觉得需要系统的了解一些开源库。

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Scikit-learn：机器学习

Scikit-learn是一个用于实现机器学习算法的 Python 库。

2007年，年轻开发者David Cournapeau以学生身份推出了scikit-learn。这一开源工具很快赢得了社区的喜爱，多年来持续迭代更新，得到了广泛应用和推崇。

官网：https://scikit-learn.org/stable/

Scikit-learn涵盖了全部关键机器学习算法，涵盖SVM、随机森林、梯度提升、k均值聚类和DBSCAN等。其目标在于与NumPy和SciPy（后续介绍）无缝整合，实现数据清洗、预处理和计算。内含模块可方便地载入数据并分割成训练集与测试集。同时，支持文本和图像数据的特征提取。

Scikit-learn 是所有涉足机器学习领域的从业者的不可或缺工具。不论您是否需实施分类、回归、聚类、模型选择等算法，它都被誉为最优之选。

缺点：Scikit-learn诞生于深度学习盛行之前。尽管它在核心机器学习和数据科学领域表现出色，但在如今大多数应用大型模型的情景中，更多倾向于使用TensorFlow或PyTorch（后续介绍）。

学习资源： 使用 Scikit-Learn 进行 Python 机器学习。

https://www.youtube.com/playlist?list=PL5-da3qGB5ICeMbQuqbbCOQWcS6OYBr5A

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NumPy：处理数字‍‍

NumPy是Python的一个库，用于处理数组和大量同质数据。想象数组如电子表格，数据存储于列和行。

官网：https://numpy.org/

2005年，Travis Oliphant将十多年开发成果整合，创造出名为NumPy的数值计算库。

NumPy主要支持数组操作，可快速处理和操作大量数据集。数组可以是多维的，适用于单列或多行数字。库含线性代数函数模块，亦有绘图功能。NumPy数组中的同质数据有助于高效处理。

适用场景：适合处理和操作数据，进行高级数据科学及机器学习操作。处理数字时，NumPy是必需的。

缺点：由于NumPy数组为同构，不适用于混合数据。处理超过50万列时，性能可能下降。建议在这种情况下使用Python列表。

学习地址： Coursera 的Linear Regression with