大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python十大机器学习库的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python十大机器学习库的解答，让我们一起看看吧。
python哪些书籍比较好？
Python是一门非常流行的编程语言，因此有很多值得推荐的Python书籍。以下是一些较为经典的Python书籍：
1.《Python编程从入门到实践》：适合初学者阅读，内容覆盖了Python的基础知识、函数、模块、图形化界面等方面，还包括各种实例和项目。
2.《流畅的Python》：适合有一定Python基础的读者阅读，探讨了Python的核心编程概念，讲解了Python高级特性和最佳实践。
3.《Python核心编程》：适合想要深入学习Python的读者阅读，全面介绍了Python的核心知识和应用，包括语言基础、网络编程、GUI编程、数据库编程等方面。
4.《Python Cookbook》：适合已经具备一定Python编程经验的读者阅读，提供大量实用的技巧和示例，涵盖了Python的各个和应用场景。
Python有哪些不常见但好用的库？
python第三方库众多，为我们提供了大量有用而又便捷的模块，这里简单介绍几个不常见，但使用起来非常方便的库，涉及可视化、数据处理、机器学习、金融财经、神经网络等9个方面，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，主要内容如下：
1.可视化：不要一提起可视化库，就是matplotlib，其实除了matplotlib，seaborn和pyecharts这2个可视化库使用起来也非常方便，除了常见绘制的折线图、柱状图、饼状图外，还可以绘制箱型图、热力图、地图、地理坐标系图等，而且代码量更少，非常容易学习，绘制的图形更漂亮、美观：
2.数据处理：这里推荐一个库—pandas，专门用于数据处理分析，提供了大量用于数据处理的函数，对于常见的文件，像csv，excel等，都可以一行代码读写，使用起来非常方便，在金融数据分析和实验数据处理中经常会用到，是数据分析的一个利器：
3.金融财经数据：python专门有一个免费、开源的财经数据库—tushare，实现了股票等金融数据从***集、清洗到加工的全过程，能够为金融分析人员提供快捷、整齐、多样的金融数据，极大的减轻了分析人员获取数据的量，可以投入到更多精力到数据分析中：
4.机器学习：随着机器学习的兴起，越来越多的人都想转入这个领域学习一下，其实python就有一个专门用于机器学习的库—scikit-learn，包括了常见的分类、回归、聚类、降维、模型选择等，对于初学者来说，是一个很不错入门机器学习的库，感兴趣的话，可以研究一下：
5.神经网络：说起神经网络，大部分人都会想起深度学习，首屈一指的就是谷歌的开源学习框架—tensorflow，被广泛的用于图像识别和语音识别等众多领域，对于广大科研人员来说，是一个非常不错的科研工具，除此之外，其实还有Theano和Keras这2个神经网络库，基于tensorflow，使用起来也非常方便：
Python有哪些常用的框架和好用的库推荐？
今天来整理出的一些比较受欢迎的Python开源框架。这些框架包括Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫，科学计算，可视化等。
一、Web框架
Django: Python Web应用开发框架 Django 是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台。它鼓励快速开发，并遵循MVC设计，开发周期短。文档完善、市场占有率最高、招聘职位最多。
Web.py: 轻量级Web框架，虽然简单但是[_a***_]强大。不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。
Web2py：Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google app Engine。
到此，以上就是小编对于python十大机器学习库的问题就介绍到这了，希望介绍关于python十大机器学习库的3点解答对大家有用。
