随着行业内机器学习的崛起，能够帮用户快速迭代整个过程的工具变得至关重要。Python，机器学习技术领域冉冉升起的一颗新星，往往是带你走向成功的首选。因此，用 Python 实现机器学习的指南是非常必要的。
下文介绍几个基于 Python 的库。作为数据分析师和数据科学家，可以利用他们的杰作来帮助我们完成任务。这些不可思议的库是用 Python 实现机器学习的必备工具。
NumPy
这是一个非常有名的数据分析库。从计算数据分布的中位数，到处理多维数组，NumPy 都可以帮你完成。
Pandas
这是用来处理 CSV 文件的。当然了，你还需要处理一些表格、查看统计数据等，那 Pandas 就是可以满足你的需求的工具。
Matplotlib
把数据存储在 Pandas 的数据框后，你可能需要做一些可视化来理解数据的更多信息。毕竟一图抵千言。
Seaborn
这是另一个可视化工具，但这个工具更侧重于统计结果的可视化，比如直方图、饼图、曲线图或相关性表等。
Scikit-Learn
这是用 Python 实现机器学习的终极工具。所谓用 Python 实现机器学习指的就是这个——Scikit-Learn。所有你需要的从算法到提升的内容都能在这里找到。
Tensorflow 和 Pytorch
针对这两个工具我不会说太多。
