最后，让我们看看 Keras

[tanjimaju200]

张量流
首先，我们来谈谈 Tensor Flow。它来自 Google 的开发人员。它是一个为机器学习而开发的开源库。最初，它是为了满足 Google 环境对训练神经网络的高需求而开发的，是 DistBelief（一种用于训练神经网络的 ML 系统）的后继者。最近，Tensor Flow 被广泛应用于现实世界的应用中。

Tensor Flow 的主要特性是多层节点系统，它能够在大型数据集上快速训练神经网络。Tensor Flow 对象检测目前为 Google 的语音识别和图片对象识别提供支持。

西阿诺
Theano 是一个定义类似于 NumPy 的多 塞浦路斯手机号码列表 维数组以及数学运算和表达式的包。它最初由蒙特利尔大学的机器学习小组开发，主要用于满足机器学习的需求。此外，该库经过编译，使其能够在所有架构上高效运行。

需要注意的是，Theano 在底层操作上与 NumPy 紧密集成。该库还优化了 GPU 和 CPU 的使用，使数据密集型计算的性能更快。

喀拉拉
。它是一个用于在界面的高层构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。Keras 的总体思路是基于层的，其他一切都是围绕它们构建的。数据以张量的形式准备，第一层负责张量的输入，最后一层负责输出，模型建立在两者之间。

结论
我试图涵盖初学者需要学习的数据科学的所有内容。从安装和基本数据结构到机器学习和深度学习的高性能库。这些库被许多数据科学家视为首选。

当然，这并不是库的完整列表，还有更多值得探索的特定任务。我试图在这篇文章中涵盖更普遍的内容。要了解提取数据的过程，您还应该了解使用 Python 进行网页抓取的过程。

如果您想更深入地了解用于数据科学的 Python，有很多Python 教程，但我建议您参加Digital Vidya 的Python 编程课程。此外，如果您有任何其他有用且方便的库，请在评论中告诉我们的用户。

此外，您还可以在这里找到与所有库相关的 Python 数据科学备忘单。

快乐学习。

[yadaysrdone]

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