站长资讯网本篇文章给大家带来了关于python的相关知识，其中主要介绍了机器学习、深度学习库总结，其中包含了大量的实例，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。
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前言
目前，随着人工智能的大热，吸引了诸多行业对于人工智能的关注，同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮，虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍，但是像所有学科一样，我们并不需要从头开始”造轮子“，可以通过使用丰富的人工智能框架来快速构建人工智能模型，从而入门人工智能的潮流。
人工智能指的是一系列使机器能够像人类一样处理信息的技术；机器学习是利用计算机编程从历史数据中学习，对新数据进行预测的过程；神经网络是基于生物大脑结构和特征的机器学习的计算机模型；深度学习是机器学习的一个子集，它处理大量的非结构化数据，如人类的语音、文本和图像。因此，这些概念在层次上是相互依存的，人工智能是最广泛的术语，而深度学习是最具体的：
为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解，以选择能够满足自己需求的库进行学习，对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。
python常用机器学习及深度学习库介绍
1、 Numpy
NumPy(Numerical Python)是 Python的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，Numpy底层使用C语言编写，数组中直接存储对象，而不是存储对象指针，所以其运算效率远高于纯Python代码。
我们可以在示例中对比下纯Python与使用Numpy库在计算列表sin值的速度对比：
import numpy as npimport mathimport randomimport time start = time.time()for i in range(10): list_1 = list(range(1,10000)) for j in range(len(list_1)): list_1[j] = math.sin(list_1[j])print("使用纯Python用时{}s".format(time.time()-start))start = time.time()for i in range(10): list_1 = np.array(np.arange(1,10000)) list_1 = np.sin(list_1)print("使用Numpy用时{}s".format(time.time()-start))
从如下运行结果，可以看到使用 Numpy 库的速度快于纯 Python 编写的代码：
使用纯Python用时0.017444372177124023s 使用Numpy用时0.001619577407836914s
2、 OpenCV
OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
下面代码尝试使用一些简单的滤镜，包括图片的平滑处理、高斯模糊等：
import numpy as npimport cv2 as cvfrom matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread('h89817032p0.png')kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25dst = cv.filter2D(img,-1,kernel)blur_1 = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)blur_2 = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)plt.figure(figsize=(10,10))plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title('Original')plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(222),plt.imshow(dst[:,:,::-1]),plt.title('Averaging')plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(223),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Gaussian')plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(224),plt.imshow(blur_1[:,:,::-1]),plt.title('Bilateral')plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()
可以参考OpenCV图像处理基础（变换和去噪），了解