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1、NumPy：通用的数组处理软件包，提供高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具，用于科学计算的基本python软件包。NumPy的核心功能是ndarray，代表n维数组数据结构。
2、Scipy：免费开源的python库，用于科学计算和技术计算。包含用于优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、FFT、信号及图像处理、ODE求解器以及科学工程中其他常见任务的模块。Scipy使用的基本数据结构是NumPy模块提供的多维数组。
3、Tensorflow：是一种免费开源的软件库，用于针对各种任务的数据流和可微分编程。是谷歌Brain的第二代系统，TensorFlow可以在多个CPU和GPU上运行，同时TensorFlow可在64位的Linux、macOS、Windows和移动计算平台上使用。
4、Pytorch：一种基于Torch库的开源机器学习库，用于计算机视觉和自然语言处理等应用，主要由Facebook的AI研究实验室开发。拥有更完善的python接口，主要侧重于开发，还有C++接口。
5、Keras：一种用python编写的开源神经网络库，能够在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、R、Theano或PlaidML上运行。致力于易于使用、模块化和可扩展。
到此，关于“有哪些常用的机器学习python库”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！