Python AI相关库介绍及使用指南
Python 是人工智能（AI）领域中最受欢迎的编程语言之一，拥有丰富的库和工具，支持从机器学习到深度学习、自然语言处理到计算机视觉的各种应用。本文将介绍几种常用的 Python AI 库，并展示其基本用法。
1. NumPy
NumPy 是 Python 中进行数值计算的基础库，提供了支持大型多维数组和矩阵运算的功能，并包含了大量数学函数。
安装：
pip install numpy
基本用法：
import numpy as np
# 创建一个数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建一个 2x3 的矩阵
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 矩阵相乘
c = np.dot(a, b.T)
print(c)
2. Pandas
Pandas 是一个数据处理和分析库，提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理表格数据。
安装：
pip install pandas
基本用法：
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# 数据筛选
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)
3. Scikit-Learn
Scikit-Learn 是一个用于机器学习的库，包含了各种分类、回归、聚类算法，以及数据预处理和模型评估工具。
安装：
pip install scikit-learn
基本用法：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {
accuracy:.2f}')
4. TensorFlow
TensorFlow 是一个广泛使用的深度学习框架，适用于构建和训练神经网络模型。
安装：
pip install tensorflow
基本用法：
import tensorflow as tf
# 构建一个简单的全连接神经网络
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 加载数据
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)
5. PyTorch
PyTorch 是另一个流行的深度学习库，以其动态计算图和直观的 API 受到许多研究人员和开发者的喜爱。
安装：
pip install torch torchvision
基本用法：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# 数据加载和预处理
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
