GitHub - ml-tooling/best-of-ml-python 项目介绍：优秀机器学习 Python 库排名列表

技术背景

在机器学习领域，Python 凭借其丰富的库和简洁的语法，成为了最受欢迎的编程语言之一。然而，随着开源项目的不断涌现，开发者很难快速找到适合自己需求的优质库。ml-tooling/best-of-ml-python 项目应运而生，它每周更新一份优秀机器学习 Python 库的排名列表，为开发者提供了一个便捷的参考。该列表包含了 920 个优秀的开源项目，总星数达 500 万，分为 34 个类别，所有项目都根据项目质量得分进行排名。

实现步骤

项目获取

可以通过访问项目的 GitHub 仓库（https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python）来获取最新的排名列表。

项目评估

项目的质量得分是基于从 GitHub 和不同包管理器自动收集的各种指标计算得出的，这些指标包括星数、贡献者数量、分支数量、问题数量、更新时间、下载次数等。

项目筛选与使用

根据自己的需求，从列表中筛选出合适的库。例如，如果需要进行数据可视化，可以查看“Data Visualization”类别下的库；如果需要进行自然语言处理，可以查看“Text Data & NLP”类别下的库。

核心代码

以下是一些常见库的安装代码示例：

机器学习框架 - TensorFlow

# 从 GitHub 克隆项目
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
# 使用 pip 安装
pip install tensorflow
# 使用 conda 安装
conda install -c conda-forge tensorflow

数据可视化 - Matplotlib

# 从 GitHub 克隆项目
git clone https://github.com/matplotlib/matplotlib
# 使用 pip 安装
pip install matplotlib
# 使用 conda 安装
conda install -c conda-forge matplotlib

自然语言处理 - Transformers

# 从 GitHub 克隆项目
git clone https://github.com/huggingface/transformers
# 使用 pip 安装
pip install transformers
# 使用 conda 安装
conda install -c conda-forge transformers

最佳实践

选择合适的库

在选择库时，不仅要考虑库的排名，还要考虑其功能、性能、社区支持等因素。例如，对于深度学习任务，TensorFlow 和 PyTorch 是非常流行的选择；对于数据可视化，Matplotlib 和 Plotly 是不错的选择。

关注项目状态

注意项目的状态，如是否活跃、是否有更新等。一些项目可能已经停止维护，使用这些项目可能会遇到兼容性问题或安全隐患。

参考文档和示例

在使用库之前，仔细阅读其文档和示例代码，了解其使用方法和注意事项。大多数库都提供了详细的文档和示例，这有助于快速上手。

常见问题

项目质量得分是如何计算的？

项目质量得分是基于从 GitHub 和不同包管理器自动收集的各种指标计算得出的，但具体的计算方法并未公开。

列表中的库是否都适用于我的项目？

不一定。列表中的库涵盖了各种不同的领域和任务，需要根据自己的项目需求进行筛选。

如何为列表添加或更新项目？

可以通过打开问题、提交拉取请求或直接编辑 projects.yaml 文件来添加或更新项目。项目维护者欢迎社区的贡献。