代碼編程庫
1、learn-python3
這個存儲庫一共有19本Jupyter筆記本。它涵蓋了字元串和條件之類的基礎知識，然後討論了面向對象編程，以及如何處理異常和一些Python標准庫的特性等。每一個主題都有一個“notebook”鏈接，它會向你介紹該主題和一些示例代碼，當你完成這些內容之後，還有一個練習鏈接，點擊後你就可以做一些測試題。
項目地址：https://github.com/jerry-git/learn-python3
2、learn-python
這個存儲庫還可以作為Python的介紹，幫助你從初級水平上升至中級，這里的中級指的是熟練地使用這種編程語言，而不僅僅是簡單的循環和演算法。該存儲庫是一個Python腳本集合，每個腳本都是一個核心類別的子主題，比如“操作符”、“數據類型”和“控制流”。
你不必完整地學習該課程，正如作者指出的那樣，你還可以將存儲庫用作備忘單，在需要的時候，快速查找，查看文檔，查看代碼，然後運行測試，看代碼是否能正常運行，是否按照代碼准則編寫。
項目地址：https://github.com/trekhleb/learn-python/blob/master/src/control_flow/test_if.py
3、full-speed-python
該存儲庫快速介紹了字元串和列表等基礎知識，然後快速深入到更高級的主題，“類”和“非同步編程”等，作者在寫這本書時採用了一種實用的方法，用代碼示例簡要介紹了每個主題，然後直接跳到練習問題，讓讀者可以自己嘗試。你可以在項目詳情頁下載pdf/epub文件。
項目地址：https://github.com/joaoventura/full-speed-python
關於3個最佳學習Python編程的開源庫，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅱ 好學編程：推薦 10 個 Github 熱門且實用的 Python庫！
本文重點推薦十款廣受歡迎且實用的Python庫，以助編程愛好者提升工作效率。讓我們一起來探索這十款庫的獨特之處：
1、Typer：Typer是FastAPI的升級版，專為構建API服務設計，提供簡單易懂的CLI驗證，並與Click工具無縫結合，簡化功能實現。
2、Rich：賦予CLI界面色彩，提供豐富的文本格式、表格、進度條等功能，支持Python 3.6.1及以上版本，增強終端交互體驗。
3、Dear PyGui：一個功能強大且易於使用的GUI框架，通過即時模式和GPU優化實現動態界面渲染，支持多種操作系統。
4、PrettyErrors：簡化Python錯誤信息展示，以清晰、彩色的樣式標注文件棧蹤跡，過濾冗餘信息，提高調試效率。
5、Diagrams：利用Python代碼繪制圖表與結構圖，藉助Graphviz渲染，適用於雲系統結構可視化。
6、Hydra和OmegaConf：協同工作，簡化配置管理，加速實驗運行速度，支持分布式訓練與雲系統集成。
7、PyTorch Lightning：Facebook推出的高性能AI研究工具，解析PyTorch代碼，實現模型與硬體的高效運行。
8、Hummingbird：微軟研究成果，加速ML模型，提供統一推理API，支持多種模型與格式。
9、HiPlot：Facebook AI發行的互動式可視化工具，分析復雜ML模型與超參數，提供平行圖等圖像方式。
10、Scalene：Python腳本性能分析器，顯示CPU和內存使用情況，提升代碼效率。
除了這十款庫，還有Norfair、Quart、Alibi-detect、Einops等高性能庫，詳情請參閱底部鏈接。
你是否已找到今年使用的理想Python庫？敬請關注好學編程，持續獲取更多編程技巧。
Ⅲ 各種編程語言的深度學習庫整理大全！
各種編程語言的深度學習庫整理大全！
Python1. Theano是一個python類庫，用數組向量來定義和計算數學表達式。它使得在Python環境下編寫深度學習演算法變得簡單。在它基礎之上還搭建了許多類庫。
1.Keras是一個簡潔、高度模塊化的神經網路庫，它的設計參考了Torch，用Python語言編寫，支持調用GPU和CPU優化後的Theano運算。
2.Pylearn2是一個集成大量深度學習常見模型和訓練演算法的庫，如隨機梯度下降等。它的功能庫都是基於Theano之上。
3.Lasagne是一個搭建和訓練神經網路的輕量級封裝庫，基於Theano。它遵循簡潔化、透明化、模塊化、實用化和專一化的原則。
4.Blocks也是一個基於Theano的幫助搭建神經網路的框架。
2. Caffe是深度學習的框架，它注重於代碼的表達形式、運算速度以及模塊化程度。它是由伯克利視覺和學習中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社區成員共同開發。谷歌的DeepDream項目就是基於Caffe框架完成。這個框架是使用BSD許可證的C++庫，並提供了Python調用介面。
3. nolearn囊括了大量的現有神經網路函數庫的封裝和抽象介面、大名鼎鼎的Lasagne以及一些機器學習的常用模塊。
4. Genism也是一個用Python編寫的深度學習小工具，採用高效的演算法來處理大規模文本數據。
5. Chainer在深度學習的理論演算法和實際應用之間架起一座橋梁。它的特點是強大、靈活、直觀，被認為是深度學習的靈活框架。
6. deepnet是基於GPU的深度學習演算法函數庫，使用Python語言開發，實現了前饋神經網路（FNN）、受限玻爾茲曼機（RBM）、深度信念網路（DBN）、自編碼器（AE）、深度玻爾茲曼機（DBM）和卷積神經網路（CNN）等演算法。
7. Hebel也是深度學習和神經網路的一個Python庫，它通過pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它實現了最重要的幾類神經網路模型，提供了多種激活函數和模型訓練方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一個基於MShadow開發的快速、簡潔的分布式深度學習框架。它是一個輕量級、易擴展的C++/CUDA神經網路工具箱，提供友好的Python/Matlab介面來進行訓練和預測。
9. DeepPy是基於NumPy的深度學習框架。
10. DeepLearning是一個用C++和Python共同開發的深度學習函數庫。
11. Neon是Nervana System 的深度學習框架，使用Python開發。
Matlab
1. ConvNet 卷積神經網路是一類深度學習分類演算法，它可以從原始數據中自主學習有用的特徵，通過調節權重值來實現。
2. DeepLearnToolBox是用於深度學習的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念網路（DBN）、棧式自編碼器（stacked AE）、卷積神經網路（CNN）等演算法。
3. cuda-convet是一套卷積神經網路（CNN）代碼，也適用於前饋神經網路，使用C++/CUDA進行運算。它能對任意深度的多層神經網路建模。只要是有向無環圖的網路結構都可以。訓練過程採用反向傳播演算法（BP演算法）。
4. MatConvNet是一個面向計算機視覺應用的卷積神經網路（CNN）Matlab工具箱。它簡單高效，能夠運行和學習最先進的機器學習演算法。
CPP
1. eblearn是開源的機器學習C++封裝庫，由Yann LeCun主導的紐約大學機器學習實驗室開發。它用基於能量的模型實現卷積神經網路，並提供可視化交互界面（GUI）、示例以及示範教程。
2. SINGA是Apache軟體基金會支持的一個項目，它的設計目標是在現有系統上提供通用的分布式模型訓練演算法。
3. NVIDIA DIGITS是用於開發、訓練和可視化深度神經網路的一套新系統。它把深度學習的強大功能用瀏覽器界面呈現出來，使得數據科學家和研究員可以實時地可視化神經網路行為，快速地設計出最適合數據的深度神經網路。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷積神經網路的一個統一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科學計算函數庫。它主要用於產品中，也就是說函數的設計需求是運算速度快、存儲空間最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商業級別的開源分布式深度學習類庫，用Java和Scala編寫。它的設計目的是為了在商業環境下使用，而不是作為一款研究工具。
3. Encog是一個機器學習的高級框架，涵蓋支持向量機、人工神經網路、遺傳編程、貝葉斯網路、隱馬可夫模型等，也支持遺傳演算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript編寫，是一個完全在瀏覽器內完成訓練深度學習模型（主要是神經網路）的封裝庫。不需要其它軟體，不需要編譯器，不需要安裝包，不需要GPU，甚至不費吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款廣泛適用於各種機器學習演算法的科學計算框架。它使用容易，用快速的腳本語言LuaJit開發，底層是C/CUDA實現。Torch基於Lua編程語言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度學習框架，受C++框架Caffe的啟發。Mocha中通用隨機梯度求解程序和通用模塊的高效實現，可以用來訓練深度/淺層（卷積）神經網路，可以通過（棧式）自編碼器配合非監督式預訓練（可選）完成。它的優勢特性包括模塊化結構、提供上層介面，可能還有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一種面向對象的編程語言，面向對大規模數值和圖形應用感興趣的廣大研究員、實驗員和工程師們。它擁有機器學習的函數庫，其中包含豐富的深度學習庫。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用於深度神經網路模型生成的領域特定語言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#編寫的.NET機器學習框架，包括音頻和圖像處理的類庫。它是產品級的完整框架，用於計算機視覺、計算機音頻、信號處理和統計應用領域。
R
1. darch包可以用來生成多層神經網路（深度結構）。訓練的方法包括了對比散度的預訓練和眾所周知的訓練演算法（如反向傳播法或共軛梯度法）的細調。
2. deepnet實現了許多深度學習框架和神經網路演算法，包括反向傳播(BP)、受限玻爾茲曼機(RBM)、深度信念網路(DBP)、深度自編碼器(Deep autoencoder)等等。
Ⅳ 好學編程：Python基礎提升推薦！40個常用第三方庫
Python是一門功能強大且廣泛應用的編程語言，擁有豐富的第三方庫生態系統，可為開發者提供各種功能和工具。本文介紹Python3中的常用第三方庫，按分類羅列，無論你是初學者還是有經驗的開發者，這些庫都能幫助提高開發效率與擴展功能。
文本處理：Nltk、Spacy、TextBlob、Gensim、PyPDF2
Nltk：廣泛使用的自然語言處理工具包，提供豐富的語料庫和函數，用於文本分類、標記、分塊、詞性標注、語義分析等任務。
Spacy：工業級自然語言處理庫，提供高性能文本處理和分析功能，支持分詞、詞性標注、命名實體識別、句法分析等，具有出色的速度和內存效率。
TextBlob：簡單易用的文本處理和情感分析庫，基於Nltk和Pattern，提供分詞、詞性標注、情感分析、文本翻譯等，簡化文本處理過程。
Gensim：用於主題建模和文本相似性計算的庫，提供簡單且高效的API，從大量文本數據中提取主題和計算文本之間的相似性。
PyPDF2：處理PDF文件的庫，提供合並、分割、提取文本和圖像等操作功能。
網路與Web開發：Requests、Flask、Django、Scrapy、Tornado
Requests：簡單而優雅的HTTP庫，用於發送各種類型的HTTP請求，提供簡潔API，使HTTP請求操作變得方便。
Flask：輕量級Web框架，適用於構建小型和中型Web應用，具有簡單、靈活和易擴展的特點。
Django：全功能Web框架，適用於大型復雜Web應用，提供ORM、表單處理、認證系統等強大功能，高效開發和管理Web應用。
Scrapy：高效可擴展的網路爬蟲框架，用於抓取和提取結構化數據，提供豐富功能和工具，輕松構建和管理爬蟲。
Tornado：非同步Web框架和網路庫，適用於高並發Web應用和實時應用，採用非阻塞IO模型，具有出色性能和擴展性。
資料庫與數據存儲：sqlAlchemy、psycopg2、pymongo、redis-py、sqlite3
SQLAlchemy：資料庫ORM工具，簡化資料庫操作和管理，支持多種資料庫後端，提供高級查詢語言和表達能力。
psycopg2：PostgreSQL資料庫連接和操作驅動程序，提供高性能和穩定連接，支持SQL查詢和事務管理。
pymongo：MongoDB資料庫連接和操作驅動程序，提供簡單靈活API，使數據清洗、轉換和分析操作變得容易。
redis-py：Redis資料庫連接和操作驅動程序，提供簡單API，執行常見Redis操作，如鍵值對設置、數據獲取和事務。
sqlite3：Python內置資料庫操作庫，連接和操作SQLite資料庫，提供簡單API，適用於小型和嵌入式資料庫應用。
數據分析與科學計算：NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy、scikit-learn
NumPy：Python中用於數值計算的核心庫，提供高效多維數組對象和豐富數學函數，簡化數值計算和數據處理過程。
pandas：數據分析與處理的強大庫，高效數據結構和操作功能，方便數據清洗、轉換和分析。
Matplotlib：數據可視化庫，提供豐富繪圖工具和API，使數據可視化變得更簡單和美觀。
SciPy：科學計算庫，提供多種數學、科學和工程計算功能和工具，解決科學計算問題。
scikit-learn：機器學習庫，提供機器學習演算法和工具，用於數據挖掘、模型訓練和預測分析任務，簡化機器學習流程。
圖像處理與計算機視覺：OpenCV、Pillow、scikit-image、PyTorch、TensorFlow
OpenCV：廣泛使用的計算機視覺庫，提供圖像處理和計算機視覺演算法，如圖像濾波、邊緣檢測、物體識別等。
Pillow：圖像處理庫，提供圖像操作、格式轉換、增強功能，易於安裝和使用。
scikit-image：圖像處理庫，提供多種圖像處理演算法和工具，如濾波、邊緣檢測、圖像分割等，基於NumPy數組，與其他科學計算庫集成。
PyTorch：深度學習庫，提供靈活的張量操作和高級神經網路模型，廣泛用於計算機視覺任務，如圖像分類、目標檢測、圖像生成。
TensorFlow：機器學習和深度學習庫，提供豐富工具和演算法，廣泛用於圖像識別、目標檢測、圖像生成等任務，具有強大計算圖和自動求導功能。
自動化與測試：Selenium、Pytest、unittest、Mock、Coverage
Selenium：Web自動化測試庫，提供豐富的API和工具，模擬用戶與瀏覽器交互，支持多種瀏覽器，進行各種Web操作和驗證。
Pytest：簡單強大測試框架，使編寫和運行測試變得簡單有效，支持自動發現測試用例、豐富斷言和測試報告。
unittest：Python標准庫之一，提供功能齊全單元測試框架，支持測試用例組織、斷言和測試報告。
Mock：測試庫，提供強大工具替代測試過程中的依賴項，模擬函數、類和對象，為測試提供所需行為和狀態。
Coverage：代碼覆蓋率測量工具，幫助開發人員確定測試用例是否覆蓋代碼所有部分，生成詳細報告顯示執行和未執行代碼。
安全與加密：cryptography、bcrypt、PyJWT、oauthlib、PyCryptodome
cryptography：加密與解密庫，提供各種加密演算法和工具，保護數據安全性，支持對稱加密、非對稱加密、哈希演算法等。
bcrypt：密碼哈希庫，安全存儲和驗證密碼，使用隨機鹽和可調整計算強度，防止密碼猜測和暴力破解。
PyJWT：JSON Web令牌庫，生成、簽名和驗證JSON Web令牌，基於JWT標准，提供安全身份驗證和授權機制。
oauthlib：OAuth庫，處理OAuth認證流程和協議，提供OAuth1和OAuth2實現，支持客戶端和伺服器端認證和授權。
PyCryptodome：加密與解密庫，提供各種加密演算法和工具，包括對稱加密、非對稱加密、哈希演算法等。
其他常用庫：datetime、logging、argparse、configparser、asyncio
datetime：日期與時間處理庫，提供日期、時間、時間間隔和日期時間操作計算功能。
logging：日誌記錄庫，提供靈活日誌記錄功能，可將日誌輸出至控制台、文件或其他目標。
argparse：命令行參數解析庫，提供簡單和靈活命令行參數解析功能，處理不同參數類型和選項。
configparser：配置文件解析庫，提供簡單和靈活方式讀取和寫入配置文件，配置應用行為。
asyncio：非同步編程庫，提供基於事件循環和協程編程模型，編寫高效非同步代碼。
以上是Python3中常用第三方庫的分類羅列，每個分類包含多個庫供選擇。還有更多其他優秀庫未在此一一列舉，可根據需求進一步探索。
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