吐血整理！绝不能错过的24个Python库(5)
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pyAudioAnalysis是一个用于音频特征提取、分类和分段的Python库，涵盖广泛的音频分析任务，例如：
可以使用以下代码进行安装：
用于图像处理的Python库 如果想要在数据科学行业有一番成就，那么必须学习如何使用图像数据。随着系统能够收集越来越多的数据(主要得益于计算资源的进步)，图像处理越来越无处不在。 因此，请确保熟悉以下三个Python库中的至少一个。 19. OpenCV-Python 传送门： https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_intro/py_intro.html 谈到图像处理，OpenCV首先浮现在脑海中。OpenCV-Python是用于图像处理的Python API，结合了OpenCV C ++ API和Python语言的最佳特性。主要用于解决计算机视觉问题。 OpenCV-Python使用了上文提到的NumPy。所有OpenCV阵列结构都与NumPy数组相互转换。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成变得更加容易。
在系统中安装OpenCV-Python：
以下是两个关于如何在Python中使用OpenCV的流行教程：
20. Scikit-image 传送门：https://scikit-image.org/ Scikit-image是另一个用于图像处理的python库，是用于执行多个不同图像处理任务的算法集合。可用于图像分割、几何变换、色彩空间操作、分析、过滤，形态学、特征检测等等。 在安装scikit-image前，请先安装以下软件包：
这就是在机器上安装scikit-image的方法：
21. Pillow 传送门：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/ Pillow是PIL(Python Imaging Library)的新版本。它是从PIL派生出来的，在一些Linux发行版(如Ubuntu)中被用作原始PIL的替代。 Pillow提供了几种执行图像处理的标准程序：
安装Pillow：
查看以下关于在计算机视觉中使用Pillow的AI漫画： 《AI漫画：Z.A.I.N —— 第二期：使用计算机视觉进行面部识别》传送门： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/06/ai-comic-zain-issue-2-facial-recognition-computer-vision/ 用于数据库的Python库 学习如何从数据库存储、访问和检索数据是数据科学家必备的技能。但是如何在不首先检索数据的情况下做到建模呢? 接下来介绍两个与SQL相关的Python库。 22. psycopg 传送门：http://initd.org/psycopg/
Psycopg是Python编程语言中最流行的PostgreSQL(高级开源代码关系数据库)适配器。Psycopg的核心是完全实现Python DB API 2.0规范。 目前的psycopg2实现支持：
以下是安装psycopg2的方法：
23. SQLAlchemy 传送门：https://www.sqlalchemy.org/ SQL是最流行的数据库语言。SQLAlchemy是pythonSQL工具包和对象关系映射器，它为应用程序开发人员提供了SQL的全部功能，且极具灵活性。
SQL旨在实现高效、高性能的数据库访问。SQLAlchemy将数据库视为关系代数引擎，而不仅仅是表的集合。 要安装SQLAlchemy，可以使用以下代码行：
用于部署的Python库 你知道哪些模型部署?部署模型意味着将最终模型放入最终应用程序(技术上称为生产环境)。 24. Flask 传送门：http://flask.pocoo.org/docs/1.0/ （编辑：ASP站长网） |
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