圖1：根據github star和貢獻評選出的2018頂級python庫。形狀大小與貢獻者數量成正比。
以下為2023年排名前15的python庫（資料截止2023年12月16日）：
1 tensorflow（貢獻者：1757，貢獻：25756，stars：116765）
「tensorflow是乙個使用資料流圖進行數值計算的開源軟體庫。圖形節點表示數**算，而圖形邊緣表示在它們之間流動的多維資料陣列（張量）。這種靈活的體系結構使使用者可以將計算部署到桌面、伺服器或移動裝置中的乙個或多個cpu/gpu，而無需重寫**。 」
2 pandas（貢獻者：1360，貢獻：18441，stars ：17388）
「pandas是乙個python包，、供快速，靈活和富有表現力的資料結構，旨在讓」關係「或」標記「資料使用既簡單又直觀。它的目標是成為用python進行實際，真實資料分析的基礎高階構建塊。」
3 scikit-learn（貢獻者：1218，貢獻者：23509，stars ：32326）
「scikit-learn是乙個基於numpy，scipy和matplotlib的機器學習python模組。它為資料探勘和資料分析提供了簡單而有效的工具。sklearn所有人都可用，並可在各種環境中重複使用。
4 pytorch（貢獻者：861，貢獻：15362，stars：22763）
「pytorch是乙個python包，提供兩個高階功能：
5 matplotlib（貢獻者：778，貢獻：28094，stars ：8362）
「matplotlib是乙個python 2d繪相簿，可以生成各種可用於出版品質的硬拷貝格式和跨平台互動式環境資料。matplotlib可用於python指令碼，python和ipython shell（例如matlab或mathematica），web應用程式伺服器和各種圖形使用者介面工具包。」
6 keras（貢獻者：856，貢者：4936，stars ：36450）
「keras是乙個高階神經網路api，用python編寫，能夠在tensorflow，cntk或theano之上執行。它旨在實現快速實驗，能夠以最小的延遲把想法變成結果，這是進行研究的關鍵。」
7 numpy（貢獻者：714，貢獻：19399，stars：9010）
「numpy是使用python進行科學計算所需的基礎包。它提供了強大的n維陣列物件，複雜的（廣播）功能，整合c / c ++和fortran**的工具以及有用的線性代數，傅利葉變換和隨機數功能。
8 scipy（貢獻者：676，貢獻：20180，stars：5188）
「scipy（發音為」sigh pie「）是數學、科學和工程方向的開源軟體，包含統計、優化、整合、線性代數、傅利葉變換、訊號和影象處理、ode求解器等模組。」
9 apache mxnet（貢獻者：653，貢獻：9060，stars：15812）
「apache mxnet（孵化）是乙個深度學習框架，旨在提高效率和靈活性，讓你可以混合符號和命令式程式設計，以最大限度地提高效率和生產力。 mxnet的核心是乙個動態依賴排程程式，可以動態地自動並行化符號和命令操作。」
10 theano（貢獻者：333，貢獻：28060，stars ：8614）
「theano是乙個python庫，讓你可以有效地定義、優化和評估涉及多維陣列的數學表示式。它可以使用gpu並實現有效的符號區分。」
11 bokeh（貢獻者：334，貢獻：17395，stars ：8649）
「bokeh是乙個用於python的互動式視覺化庫，可以在現代web瀏覽器中實現美觀且有意義的資料視覺呈現。使用bokeh，你可以快速輕鬆地建立互動式圖表、儀表板和資料應用程式。」
12 xgboost（貢獻者：335，貢獻：3557，stars：14389）
「xgboost是乙個優化的分布式梯度增強庫，旨在變得高效、強大、靈活和便攜。它在gradient boosting框架下實現機器學習演算法。xgboost提供了梯度提公升決策樹（也稱為gbdt，gbm），可以快速準確地解決許多資料科學問題，可以在主要的分布式環境（hadoop，sge，mpi）上執行相同的**，並可以解決數十億個示例之外的問題。」
13 gensim（貢獻者：301，貢獻：3687，stars ：8295）
「gensim是乙個用於主題建模、文件索引和大型語料庫相似性檢索的python庫，目標受眾是自然語言處理（nlp）和資訊檢索（ir）社群。」
14 scrapy（貢獻者：297，貢獻：6808，stars ：30507）
「scrapy是一種快速的高階web爬行和web抓取框架，用於抓取**並從其頁面中提取結構化資料。它可用於從資料探勘到監控和自動化測試的各種用途。」
15 caffe（貢獻者：270，貢獻：4152，stars ：26531）
「caffe是乙個以表達、速度和模組化為基礎的深度學習框架，由伯克利人工智慧研究（bair）/伯克利視覺與學習中心（bvlc）和社群貢獻者開發。」
2023年最受歡迎的Python庫，你都用過嗎？
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