Python AI相关库介绍及使用指南

Python AI相关库介绍及使用指南

Python 是人工智能（AI）领域中最受欢迎的编程语言之一，拥有丰富的库和工具，支持从机器学习到深度学习、自然语言处理到计算机视觉的各种应用。本文将介绍几种常用的 Python AI 库，并展示其基本用法。

1. NumPy

NumPy 是 Python 中进行数值计算的基础库，提供了支持大型多维数组和矩阵运算的功能，并包含了大量数学函数。

安装：

pip install numpy

基本用法：

import numpy as np

# 创建一个数组
a = np.array([1,2,3,4,5])# 创建一个 2x3 的矩阵
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 矩阵相乘
c = np.dot(a, b.T)print(c)

2. Pandas

Pandas 是一个数据处理和分析库，提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理表格数据。

安装：

pip install pandas

基本用法：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data ={
   'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35]}
df = pd.DataFrame(data)# 数据筛选
filtered_df = df[df['Age']>30]print(filtered_df)

3. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一个用于机器学习的库，包含了各种分类、回归、聚类算法，以及数据预处理和模型评估工具。

安装：

pip install scikit-learn

基本用法：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f'Accuracy: {
     accuracy:.2f}')

4. TensorFlow

TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，适用于构建和训练神经网络模型。

安装：

pip install tensorflow

基本用法：

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的全连接神经网络
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])# 加载数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test)= mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train /255.0, x_test /255.0# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

5. PyTorch

PyTorch 是另一个流行的深度学习库，以其动态计算图和直观的 API 受到许多研究人员和开发者的喜爱。

安装：

pip install torch torchvision

基本用法：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 数据加载和预处理
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))