Python机器学习常用库，你用过哪几个?

　　众所周知，python拥有很多丰富的第三方库，可以为我们的工作提供更多的帮助，这也是为什么大家会学习python的原因之一。那么你知道Python机器学习常用库有哪些吗?你用过几个?

　　1、Pipenv：是 Kenneth Reitz 的业余项目，主要目的就是将其他软件包整合到python中。该工具可以生成一个Pipfile.lock 文件，让你构建更确定性，避免产生难以查找的BUG。

　　2、PyTorch：Facebook深度学习框架，源于Torch 框架，基于python语言，实现动态计算图范式，已经成为众多研究人员首选框架之一，可拓展性强。

　　3、Caffe2：支持分布式训练、部署，新的CPU和支持CUDA的硬件，更适合做研究，适合大规模部署。

　　4、Pendulum：是python标准 datetime 替代品，你可以轻松地将与与现代的代码集成，并且在你需要的时候才可以使用它的功能。

　　5、Dash：一个可构建web应用，尤其是数据可视化web应用纯python开源库，建立在Flask、Plotly 和 React 之上，提供这几个框架的函数抽象接口，做到高效开发。

　　6、PyFlux：专门针对时间序列开发的 Python 开源库，时间序列研究是统计学和经济学的子领域，可用于描述时间序列的行为。

　　7、Fire：一个开源库，可以为任何python项目自动生成一个命令行界面。

　　8、imbalanced-learn：提供相关技术来解决数据不平衡的问题，另外，它和 scikit-learn 兼容，非常有用。

　　9、FlashText：证明了算法和数据结构设计的重要性，即便面对简单的问题，更好的算法也可以轻松地超越在快 CPU 上运行的朴素实现。

　　10.Luminoth：用于TensorFlow 和 Sonnet 构建的开源的计算机视觉 Python 工具包。