开源

Keras 是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 之上运行。它的开发重点是实现快速实验。能够以尽可能少的延迟从想法到结果是做好研究的关键。

TensorFlow 是一个端到端的开源机器学习平台。它拥有全面的、灵活的工具、库和社区资源生态系统，使研究人员能够推动 ML 的最先进水平，开发人员可以轻松构建和部署 ML 驱动的应用程序。

一个使用 GPU 和 CPU 的开源深度学习框架，由用于 Python AI 和机器学习开发的基本工具和库组成。

一个强大而通用的库，用于机器学习基础知识，如分类、回归和聚类。它包括有监督和无监督的 ML 算法，以及交叉验证和特征提取等重要功能。scikit-learn 是下载次数最多的机器学习库。

Matplotlib 是最成熟的 Python 数据可视化工具，主要关注二维图（折线图、条形图、散点图、直方图和许多其他图表）。它适用于许多 GUI 界面和文件格式，但在 Web 浏览器中的交互式支持相对有限。

Bokeh 是一个用于现代 Web 浏览器的交互式可视化库。它提供了优雅、简洁的通用图形构建，并在大型或流式数据集上实现了高性能的交互性。Bokeh 可以帮助任何想要快速轻松地制作交互式绘图、仪表板和数据应用程序的人。

Plotly 的 Python 图形库可以制作交互式的、出版质量的图形。它是一个流行的、功能强大的基于浏览器的可视化库，可让您使用 Python 创建交互式的、基于 JavaScript 的绘图。

HoloViz 是一个 Anaconda 项目，旨在通过添加高性能服务器端渲染 (Datashader)、使用交互式基于 Bokeh 的绘图 (hvPlot) 简单地插件式替换静态可视化，以及用于构建大型复杂系统的声明式高级接口 (HoloViews 和 Param)，来简化和改进基于 Python 的可视化。

Panel 是一个开源 Python 库，可让您通过将用户定义的 widget 连接到绘图、图像、表格或文本来创建自定义交互式 Web 应用程序和仪表板。

Dash 是一个高效的 Python 框架，用于构建 Web 应用程序。通过几个简单的模式，Dash 抽象出了构建交互式基于 Web 的应用程序所需的所有技术和协议。

Voilà 将 Jupyter notebooks 转换为独立的 Web 应用程序。与通常的 HTML 转换的 notebooks 不同，每个连接到 Voilà tornado 应用程序的用户都会获得一个专用的 Jupyter 内核，该内核可以执行 Jupyter 交互式 widget 中更改的回调。

Streamlit 是一个开源 Python 库，可以轻松构建用于机器学习和数据科学的美观的自定义 Web 应用程序。它运行在一个简单而强大的应用程序模型上，可让您以惊人的速度构建丰富的 UI。

Pillow（旧版 PIL 库的“友好分支”）是一个 Python 图像处理库，也是一个通用的图像处理工具，支持以多种不同的文件格式打开、操作和保存图像。

scikit-image 是一个开源 Python 软件包，包含图像处理算法的集合，包括分割、几何变换、色彩空间操作和特征检测。它使用 NumPy 数组作为图像对象。

OpenCV (开源计算机视觉库) 是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，具有 C++、Java、Python 和 MATLAB 接口。OpenCV 的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础设施，并加速机器感知在商业产品中的使用。

Numba 是一个高性能 Python 编译器。它使 Python 更快，并优化了 NumPy 数组的性能，达到了 FORTRAN 和 C 的速度，而无需额外的编译步骤。

Dask 是一个 Python 软件包，用于使用并行处理扩展 NumPy 工作流程，以实现多维数据分析，使用户能够存储和处理大于计算机 RAM 的数据。Dask 可以扩展到集群，也可以缩小到单台计算机。Dask 模仿 pandas 和 NumPy API，使其对于 Python 数据科学家来说更加直观。

RAPIDS 数据科学框架是用于完全在 GPU 上运行端到端数据科学管道的库集合。该交互旨在具有与在 Python 中工作相似的外观和感觉，但利用了优化的 NVIDIA® CUDA® 原语和高带宽 GPU 内存。

一个容错集群计算框架和接口，用于编程由加州大学伯克利分校启动的集群。为 Java/Hadoop 生态系统开发，但支持 Python。PySpark 是 Spark 的 Python API。

Apache 的一个开源工作流程自动化工具，用于创建数据工作流程、调度任务和监控结果。它与多个云提供商集成，包括 AWS、Azure 和 Google Cloud。

一个用于各种文件格式和数据服务的数据摄取/加载库，具有分层编目、搜索以及在单个界面下与远程存储平台进行交互的功能。

一个用于符号和统计 NLP 的开源 Python 自然语言工具包。它包括一套用于多种语言的分类、分词、词干提取、标记、解析和语义推理的文本处理库。

一个用于主题建模、文档索引和大型文本体的相似性检索的 Python 库，具有 NLP 算法的高效多核实现。

spaCy 是一个用于 NLP 的开源 Python 库，也是最快的（如果不是最快的）句法分析器之一。spaCy 擅长大规模信息提取任务。它从头开始用经过仔细内存管理的 Cython 编写。

一个开放的神经网络交换，使机器学习模型可以在框架和平台之间移植。微软和 Facebook 于 2017 年启动了这个社区，以创建一个用于可互换模型的开放生态系统。

微软开源开发者正在进行的一个新兴项目。FairLearn 是一个 Python 软件包，用于评估 ML 模型和 AI 系统中的公平性并减轻不公平性。

IBM 开源团队开发的一套全面的开源 Python 指标工具包，用于检查和衡量数据集和 ML 模型中的偏差。它还包括减轻偏差的算法。该工具包由 IBM 的开源团队开发。

一个开源 Python 软件包，可以轻松比较算法的可解释性。它提供了一个“scikit-learn 风格的统一 API”，并包括一个交互式可视化平台和仪表板，以便数据科学家可以轻松比较算法。

LIME 是一个 PyPI 软件包和一个模型无关的可解释性工具。LIME 解释了文本分类器对表格或图像执行的各个预测。该工具内置了对 scikit-learn 分类器的支持。