阿里面试题库整理了 47 个 Python 人工智能库，Python工程师面试题_python统计模型库

//  2.SciPy 库

官网：

https://www.scipy.org/

特点：

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。它用于有效计算 Numpy 矩阵，使 Numpy 和 Scipy 协同工作，高效解决问题。

//  3.Pandas 库

官网：

https://pandas.pydata.org/

特点：

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas 是一个开放源码、BSD许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），可以从各种文件格式比如CSV、JSON、SQL、Excel导入数据。Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

//  4.statsmodels 库

官网：

https://www.statsmodels.org/

特点：

statsmodels 是一个 Python 库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels 包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。包含在 statsmodels 中的一些模型：线性模型，广义线性模型和鲁棒线性模型，线性混合效应模型，方差分析（ANOVA）方法，时间序列过程和状态空间模型，广义的矩量法。

Python

机器学习

//  5.Scikit-Learn 库

官网：

https://scikit-learn.org.cn/

特点：

Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对 Python 编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与 Python 数值科学库 NumPy 和 SciPy 联合使用。

//  6.XGBoost 库

官网：

https://xgboost.ai/

特点：

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在 Boosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行，并且可以解决数十亿个示例之外的问题。

//  7.LightGBM 库

官网：

https://lightgbm.readthedocs.io

特点：

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine） 是微软开源的一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练。LightGBM 提出的主要原因是为了解决 GBDT 在海量数据遇到的问题，让 GBDT 可以更好更快地用于工业实践。其具有以下优点：更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、分布式支持，可以快速处理海量数据。

//  8.CatBoost 库

官网：

https://catboost.ai/

特点：

CatBoost 是由 Yandex 的研究人员和工程师开发的基于梯度提升决策树的机器学习方法，现已开源。CatBoost 在 Yandex 公司内广泛使用，用于排列任务、预测和提出建议。CatBoost 是通用的，可应用于广泛的领域和各种各样的问题。

//  9.Eli5 库

官网：

https://eli5.readthedocs.io

特点：

ELI5 是一个 Python 库，允许使用统一API可视化地调试各种机器学习模型。它内置了对多个ML框架的支持，并提供了一种解释黑盒模型的方法。它有助于调试机器学习分类器并解释它们的预测。

//  10.Theano 库

官网：

https://pypi.org/project/Theano/

特点：

Theano 是一个 Python 库，专门用于定义、优化、求值数学表达式，效率高，适用于多维数组。特别适合做机器学习。一般来说，使用时需要安装 Python 和 Numpy 。

//11.PyBrain库

官网：

https://github.com/pybrain/pybrain/

特点：

PyBrain的概念是将一系列的数据处理的算法封装到被称之为Module的模块中。一个最小的Module通常包含基于机器学习算法的可调整的参数集合。

//12.Shogun库

官网：

https://github.com/shogun-toolbox/shogun

特点：

Shogun是一个开源机器学习库，它提供广泛的高效和统一的机器学习方法，如多种数据表示、算法类和通用工具的组合，用于快速原型设计数据管道。

Python

深度学习

//13.Chainer库

官网：

https://www.cnpython.com/pypi/chainerrl

特点：

ChainerCV是一个基于Chainer用于训练和运行计算机视觉任务的神经网络工具。它涵盖了计算机视觉模型的高质量实现,以及开展计算机视觉研究的必备工具集。

//  14. PyLearn2库

官网：

http://github.com/lisa-lab/pylearn2

特点：

Pylearn2是一个基于Theano的机器学习库,它的大部分功能是基于Theano顶层实现的。这意味着用户可以用数学表达式去编写Pylearn2插件(新模型、算法等)。

//  15.Hebel库

官网：

https://www.oschina.net/p/hebel/

特点：

Hebel 是一个通过 PyCUDA 库使用 GPU CUDA 来加速建立神经网络的深度学习库。它实现了几类最重要的神经网络模型，提供各种激活函数和训练模型。

//  16.Neurolab库

官网：

https://pythonhosted.org/neurolab/

特点：

neurolab是一个简单而强大的Python神经网络库。包含基于神经网络、训练算法和灵活的框架来创建和探索其他神经网络类型。

//  17.TensorFlow 库

官网：

https://www.tensorflow.org/

特点：

TensorFlow 是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库 DistBelief 。Tensorflow 拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。

//  18.PyTorch 库

官网：

https://pytorch.org/

特点：

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch，用于自然语言处理等应用程序。PyTorch 的前身是 Torch ，其底层和 Torch 框架一样，但是使用 Python 重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了 Python接口。它是由 Torch7 团队开发，是一个以 Python 优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。PyTorch 既可以看作加入了GPU支持的 Numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了 Facebook 外，它已经被Twitter、CMU 和 Salesforce 等机构采用。

//  19.Keras 库

官网：

https://keras.io/zh/

特点：

Keras 是一个由 Python 编写的开源人工神经网络库，可以作为 Tensorflow、 Microsoft-CNTK 和 Theano 的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。Keras 在代码结构上由面向对象方法编写，完全模块化并具有可扩展性。Keras 支持现代人工智能领域的主流算法，包括前馈结构和递归结构的神经网络，也可以通过封装参与构建统计学习模型。在硬件和开发环境方面，Keras 支持多操作系统下的多GPU并行计算，可以根据后台设置转化为 Tensorflow、Microsoft-CNTK 等系统下的组件。

//  20.Caffe2库

官网：

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Python开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

---

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。如果你从事以下工作或对以下感兴趣，欢迎戳这里加入程序员的圈子，让我们一起学习成长！

AI人工智能、Android移动开发、AIGC大模型、C C#、Go语言、Java、Linux运维、云计算、MySQL、PMP、网络安全、Python爬虫、UE5、UI设计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、嵌入式物联网、软件测试、数据结构与算法、音视频开发、Flutter、IOS开发、PHP开发、.NET、安卓逆向、云计算

敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

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