Python内置了很多第三方库这是人尽皆知的事情，不仅可以拿来即用，而且在各个领域都有专门的第三方库，也正因如此很多人都称Python为无所不能的编程语言。那么Python中机器学习及深度学习库有哪些?本文为大家介绍一下。
1、Numpy
Numpy是python的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，Numpy底层使用C语言编写，数组中直接存储对象，而不是存储对象指针，所以其运算效率远高于纯python代码。
2、OpenCV
OpenCV是一个跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，由一系列C函数和少量C++类构成，同时也提供了python接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
3、Scikit-image
Scikit-image是基于scipy的图像处理库，它将图片作为numpy数组进行处理。
4、PIL
PIL已经成为python事实上的图像处理标准库了，这是由于PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。但是由于PIL仅支持到python2.7.再加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫pillow，支持最新Python3.x，又加入了许多新特性，因此我们可以跳过PIL，直接安装pillow。
5、SimpleCV
SimpleCV是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。使用它，可以访问高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而不必首先了解位深度、文件格式、颜色空间、缓冲区管理、特征值或矩阵等术语。但其对于Python3的支持很差。
6、Mahotas
Mahotas是一个快速计算机视觉算法库，其构建在numpy之上，目前拥有超过100种图像处理和计算机视觉功能，并在不断增长。
7、Ilastik
Ilastik能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务，利用机器学习算法，轻松地分割，分类，跟踪和计算细胞或其他实验数据。大多数操作都是交互的，并不需要机器学习专业知识。
8、Scikit-learn
Scikit-learn是针对Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，K均值和DBSCAN等多种机器学习算法。