python編程開發可以說是目前比較熱門的一項編程開發語言了，而今天我們就一起來了解一下，關于python編程都有哪些常見的python庫可以使用。

1、TensorFlow

“TensorFlow是一個使用數據流圖進行數值計算的開源軟件庫。圖形節點表示數學運算，而圖形邊緣表示在它們之間流動的多維數據陣列(張量)。這種靈活的體系結構使用戶可以將計算部署到桌面、服務器或移動設備中的一個或多個CPU/GPU，而無需重寫代碼。”

2、pandas

“pandas是一個Python包，、供快速，靈活和富有表現力的數據結構，旨在讓”關系“或”標記“數據使用既簡單又直觀。它的目標是成為用Python進行實際，真實數據分析的基礎高級構建塊。”

3、scikit-learn

“scikit-learn是一個基于NumPy，SciPy和matplotlib的機器學習Python模塊。它為數據挖掘和數據分析提供了簡單而有效的工具。SKLearn所有人都可用，并可在各種環境中重復使用。

4、PyTorch

“PyTorch是一個Python包，提供兩個高級功能：

具有強大的GPU加速度的張量計算(如NumPy)

基于磁帶的自動編程系統構建的深度神經網絡

你可以重復使用自己喜歡的Python軟件包，如NumPy，SciPy和Cython，以便在需要時擴展PyTorch。”

5、Matplotlib

“Matplotlib是一個Python2D繪圖庫，可以生成各種可用于出版品質的硬拷貝格式和跨平臺交互式環境數據。Matplotlib可用于Python腳本，Python和IPythonshell(例如MATLAB或Mathematica)，Web應用程序服務器和各種圖形用戶界面工具包。”

6、Keras

“Keras是一個高級神經網絡API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。它旨在實現快速實驗，能夠以小的延遲把想法變成結果，這是進行研究的關鍵。”

7、NumPy

“NumPy是使用Python進行科學計算所需的基礎包。它提供了強大的N維數組對象，復雜的(廣播)功能，集成C/C++和Fortran代碼的工具以及有用的線性代數，傅里葉變換和隨機數功能。

8、SciPy

“SciPy(發音為”SighPie“)是數學、科學和工程方向的開源軟件，包含統計、優化、集成、線性代數、傅立葉變換、信號和圖像處理、ODE求解器等模塊。”

9ApacheMXNet

“ApacheMXNet(孵化)是一個深度學習框架，旨在提高效率和靈活性，讓你可以混合符號和命令式編程，以大限度地提高效率和生產力。MXNet的核心是一個動態依賴調度程序，可以動態地自動并行化符號和命令操作。”

10、Theano

“Theano是一個Python庫，讓你可以有效地定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。它可以使用GPU并實現有效的符號區分。”

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總結

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