2019 年 10 大优秀 Python 支持库("2019年度十大精选Python支持库推荐")

一、TensorFlow

TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源机器学习框架，它赞成广泛的机器学习和深度学习模型。TensorFlow 在 2019 年继续巩固了其在 AI 领域的领先地位。

特点：

• 强势的分布式计算赞成
• 丰盈的API和文档
• 易于部署和扩展

安装方法：

pip install tensorflow
    

二、PyTorch

PyTorch 是由 Facebook 开发的另一个流行的深度学习框架，它以其动态计算图和易于使用的接口而受到许多研究人员的喜爱。

特点：

• 动态计算图，易于调试
• 丰盈的预训练模型和工具
• 社区活跃，文档齐全

安装方法：

pip install torch torchvision
    

三、Django

Django 是一个高级的 Python Web 框架，它鼓励飞速开发和干净、实用的设计。Django 在 2019 年继续保持着其作为最受欢迎的 Web 框架之一的地位。

特点：

• 遵循 MVC 设计模式
• 自动化的数据库迁移
• 强势的可靠特性

安装方法：

pip install django
    

四、Flask

Flask 是一个轻量级的 Web 框架，它提供了一个明了、灵活的 Web 应用程序开发环境。Flask 在 2019 年依然受到许多开发者的喜爱。

特点：

• 明了易用，灵活性强
• 插件丰盈，易于扩展
• 社区赞成良好

安装方法：

pip install flask
    

五、Pandas

Pandas 是一个强势的数据分析库，它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，是数据科学领域不可或缺的库。

特点：

• 丰盈的数据操作功能
• 高效的数据处理能力
• 易于与其他数据分析工具集成

安装方法：

pip install pandas
    

六、NumPy

NumPy 是一个基础的科学计算库，它提供了强势的数学运算功能和多维数组对象，是科学计算和数据分析的基础。

特点：

• 高性能的数学运算
• 广泛的应用场景
• 易于与 Python 其他库集成

安装方法：

pip install numpy
    

七、Matplotlib

Matplotlib 是一个用于创建高质量图形的库，它提供了丰盈的绘图接口和工具，是数据可视化的首选工具。

特点：

• 丰盈的绘图功能
• 高度可定制
• 易于与其他数据分析库集成

安装方法：

pip install matplotlib
    

八、Scikit-learn

Scikit-learn 是一个用于数据挖掘和数据分析的库，它提供了明了有效的数据预处理、模型确立和模型评估工具。

特点：

• 丰盈的算法实现
• 良好的文档和示例
• 易于使用和扩展

安装方法：

pip install scikit-learn
    

九、Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，它允许你创建和共享包含代码、方程、可视化和解释性文本的文档。

特点：

• 赞成多种编程语言
• 交互式编程环境
• 易于共享和协作

安装方法：

pip install notebook
    

十、Requests

Requests 是一个明了的 HTTP 库，它允许发送 HTTP 请求变得非常明了和直观。

特点：

• 明了易用
• 赞成多种 HTTP 方法
• 易于处理响应数据

安装方法：

pip install requests
    

以上就是 2019 年度十大精选 Python 赞成库的推荐。这些库在各自的领域都表现出色，为 Python 开发者提供了强势的工具和库赞成，极大地加快落实了 Python 在数据科学、机器学习和 Web 开发等领域的发展中。

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