Python 有许多内置的第三方库，这是众所周知的事情。不仅可以开箱即用，而且在各个领域都有专门的第三方库，这也是为什么很多人称Python是万能编程的原因。那么Python中的机器学习和深度学习库有哪些呢？本文将向您介绍它们。

　　1.Numpy

　　Numpy是python的扩展程序库，支持大量的维数组和矩阵运算。此外，它还提供了大量用于数组运算的数学函数库。Numpy底层是用C语言编写的，对象直接存储在数组中，而不是对象指针，所以它的运行效率比纯python代码要高很多。

　　2. OpenCV

　　OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在 Linux、windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻巧高效。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类组成。它还提供了一个python接口并实现了图像处理和计算机视觉中的许多通用算法。

　　3.Scikit图像

　　Scikit-image 是一个基于 scipy 的图像处理库，可以将图像处理为 numpy 数组。

　　4.PIL

　　PIL已经成为python事实上的图像处理标准库，因为PIL非常强大，但是API非常简单易用。但是因为PIL只支持python2.7。另外，长期年久失修，所以有一群志愿者基于PIL创建了一个兼容版本，取名pillow，支持最新的Python3.x，增加了很多新特性，所以我们可以跳过PIL，安装pillow直接地。

　　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，您可以访问 OpenCV 等高性能计算机视觉库，而无需先了解位深度、文件格式、色彩空间、缓冲区管理、特征值或矩阵等术语。但它对 Python3 的支持很差。

　　6. Mahotas

　　Mahotas 是一个建立在 numpy 之上的快速计算机视觉算法库，目前拥有超过 100 个图像处理和计算机视觉功能，并且还在不断增长。

　　7.Ilastik

　　Ilastik 可以为用户提供良好的基于机器学习的生物信息学图像分析服务，利用机器学习算法轻松分割、分类、跟踪和计数细胞或其他实验数据。大多数操作都是交互式的，不需要机器学习专业知识。

　　8.Scikit-学习

　　Scikit-learn 是 Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有多种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、K-means 和 DBSCAN 等多种机器学习算法。

　　以上是小编为大家整理的Python中机器学习及深度学习库合集内容，深度学习库比较多，需要我们多花费时间进行了解和熟悉，并找出其中适合自己的一两款。

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