幾款超實用的 Python 庫，助力你的開發之旅！
推薦幾款超實用的Python庫，無論你是想實現數據可視化、還是進行機器學習&深度學習，這些神奇的庫都能幫助你事半功倍。
一、數據可視化相關庫
1. yellowbrick
https://www.scikit-yb.org/en/latest/
yellowbrick是Scikit-Learn的強力擴展?？焖俚剡x擇機器學習模型，還能輕松地進行調參，在數據可視化和模型選擇調參的道路上一路暢行。
2. nn_vis
https://github.com/julrog/nn_vis
nn_vis主要是用來處理神經網絡和進行渲染。對那些看起來雜亂無章的表示形式，深入地了解模型的體系結構和各種參數，就仿佛擁有了一雙能看穿復雜網絡的“透視眼”，
3. PyGWalker
https://github.com/Kanaries/pygwalker
PyGWalker在Jupyter Notebook環境中運行的可視化探索式分析工具。簡簡單單的一條命令，就能給咱們生成一個可以交互的圖形界面。能讓我們以類似Tableau/PowerBI的那種超方便的方式，通過拖拽字段就能輕輕松松地進行數據分析。
二、深度學習相關庫
1. PyTea
https://github.com/ropas/pytea
PyTea可以自動檢測PyTorch項目中的張量Shape錯誤。給PyTorch項目安排了一個細心的“檢查員”，能及時發現那些容易被我們忽略的小錯誤，讓我們的項目運行得更加順暢。
2. pytorch-OpCounter
https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter
不僅僅統計各種模型結構的參數以及FLOPS，它還能為那些特殊的運算定制化統計規則。在處理深度學習模型的相關運算統計時，就更加得心應手。
三、機器學習相關庫
1. AutoGL
https://github.com/THUMNLab/AutoGL
AutoGL可以輕松又快速地對圖數據集和任務進行自動化機器學習。能根據任務目標自動地幫我們實現模型構建、篩選技術，就像給我們畫好了一張清晰的“作戰地圖”，讓我們在處理圖數據集和相關任務時更有方向。
2. shap
SHAP（SHapley Additive exPlanations）一種博弈論方法，用來解釋任何機器學習模型的輸出。為了搞清楚單個特征是怎么影響模型的輸出，可以繪制該特征的SHAP值與數據集中所有示例的特征值的關系。要是想知道哪些特征對模型最重要，那就可以繪制每個樣本的每個特征的SHAP值，這樣就能讓我們對模型的理解更加透徹。
怎么樣，這些Python庫是不是都很實用？希望大家在自己的開發項目中能好好利用它們，讓我們的Python之旅更加精彩！
