今天给大家分享10个常用的Python机器学习库，非常实用，建议收藏！
1. Awkward Array
根据官方介绍，Awkward Array用于嵌套的、大小不一的数据，包括任意长度的列表、记录、混合的类型和缺失数据，使用起来类似NumPy。
看起来像是升级版的NumPy呀。
不同长度的数组可以直接放在一起运算。
并且，官方表示Awkward Array不仅使用起来更简便，在速度和内存上也有量级的优势。
看看是不是可以安排上了～
2. Jupytext
相信大家对Jupyter Notebook都不陌生。
当你有了Jupytext这个小插件就可以将Jupyter Notebook和IDE完美结合，听起来是不是很棒！
从此Jupyter Notebook可以被存储为Markdown文件或多种语言的脚本文件。
Jupytext可以做的事主要有：
Jupyter Notebook的版本控制
在你喜欢的文本编辑器中编辑、合并或重构Notebook
在Notebook上使用Q&A检查
在Python中使用的样子：
此项目在Github上已有5k+star。
3. Gradio
比Streamlit还轻量的UI设计库，Gradio让你轻松在浏览器中“玩转”你的模型，可以直接在浏览器中拖放图片，粘贴文字，录制声音，等等。
只要将launch()函数中的参数设置为share=True，还能得到一个可分享的网址，拿到链接的朋友在电脑和手机端都能打开，活脱脱就是一个小程序。
时常需要做Demo的小伙伴快看起来吧，此项目在Github上已有4.5k+star。
4. Hub
这个Hub在数据管理和数据预处理上可是一把好手。
它可以处理任何类型，任何大小的数据，并且因为数据储存在云端上，所以可以无缝在任何机器上访问。
被压缩为二进制字节的数据可以被存储在任何地方，并且只有在需要的时候才会被获取，所以没有TB级硬盘也可以处理TB级数据。
Hub贴心地提供了重要API，支持数据在常用工具（PyTorch等）上的使用，数据版本控制，数据转换等功能。
此项目在github上已有4.1k+star。
5. AugLy
AugLy是facebook最新推出的数据增强库，同时支持语音，文本，图像和视频类型的数据，包含了100多种增强方式。
数据对于模型训练至关重要，而标注大规模数据十分困难。由于人力资源，和模型特性的限制，数据增强的应用越来越广泛。
AugLy的优点：
处理类型更为全面。其他的数据增强库，例如Albumentations和NVIDIA DALI，主要负责图像相关数据的处理，文字数据不支持。
处理方式十分人性化。AugLy可以将一张图片做成备忘录，在图片/视频上叠加文字/Emojis，转发社交媒体上的截图，还可以帮助你处理诸如拷贝检测、仇恨言论检测或版权侵权等问题。
此项目在Github上已有4.1k+star。
6. Evidently
Evidently是用来监测模型效果的工具，可从Pandas DataFrame或csv文件中生成交互式可视化报告和JSON格式的效果简介。在Jupyter Notebook中可以使用。
目前可以提供6种报告：数据漂移、数值目标漂移、分类目标漂移、回归模型性能、分类模型性能和概率分类模型性能。
此项目在Github上已有1.8k+star。
7. YOLOX
如果你熟悉YOLO的话，那你或许会对旷视今年推出的YOLOX感兴趣。
YOLO就是那个目标检测算法，可以被使用在汽车自动驾驶等前沿技术中。
而YOLOX是YOLO的无锚版本，设计更简单，但性能更好！它的目标是在研究界和工业界之间架起一座桥梁，同时弥合两方之间的差距。
这个Github上的开源项目在短短半年内已获得5.2k+star。
8. LightSeq
正如它的名字一样，LightSeq是一款由字节跳动开发的支持BERT、GPT、Transformer等众多模型的超快推理引擎。
可以看到它的表现，比FasterTransformer还要Fast。
LightSeq支持的模型也是非常全面。
总之就是两个字“好用”。此项目在Github上已有1.9k+star。
9. Greykite
想预测COVID-19的恢复速度吗？那就来看看LinkedIn为了自家时间序列预测需求开发的Greykite吧。
功能全面（多种时间趋势），界面直观，预测速度快和可扩展性强是它最大的亮点。
被应用在上面的三大算法：
Silverkite (Greykite’s flagship algorithm)
Facebook Prophet
Auto Arima
感兴趣的话就去研究看看吧，此项目在Github上已有1.4k+star。
10. Jina and Finetuner
如今，在搜索引擎等应用上，语义识别的地位越来越高，因为它可以有效避免字词匹配的局限。
不过语义识别涉及的神经网络可能会让很多人感到头大，Jina和Finetuner可以帮你解决这些问题。
Jina是一个神经搜索框架，使任何人都能在几分钟内建立可扩展的深度学习搜索应用程序。
Finetuner配合Jina帮助你对神经网络进行调参，以获得神经搜索任务的最佳结果。
Jina和Finetuner适合没什么经验，又想尝试的朋友。
以上就是本次分享的全部内容，想学习更多Python技巧，欢迎持续关注六星源课堂！
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
大约一年前，我决定确保每个包含非唯一文本的Flash通知都将从模块中的方法中获取文本。我这样做的最初原因是为了避免一遍又一遍地输入相同的字符串。如果我想更改措辞，我可以在一个地方轻松完成，而且一遍又一遍地重复同一件事而出现拼写错误的可能性也会降低。我最终得到的是这样的:moduleMessagesdefformat_error_messages(errors)errors.map{|attribute,message|"Error:#{attribute.to_s.titleize}#{message}."}enddeferror_message_could_not_find(obje
这似乎非常适得其反，因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby-mysqlgem问题(gem本身发生段错误，一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作，等等)。我只是在浪费时间吗？我应该转向不同的脚本语言吗？ 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少，但是当我开始使用Ruby时，我是在Windows上，我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此，在主要使用Windows多年之后，开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix，这次是Linux。Rub
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Pythonconditionalassignmentoperator对于这样一个简单的问题表示歉意，但是谷歌搜索||=并不是很有帮助；)Python中是否有与Ruby和Perl中的||=语句等效的语句？例如:foo="hey"foo||="what"#assignfooifit'sundefined#fooisstill"hey"bar||="yeah"#baris"yeah"另外，类似这样的东西的通用术语是什么？条件分配是我的第一个猜测，但Wikipediapage跟我想的不太一样。
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi？还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
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