Python在人工智能领域有着广泛的应用，以下是一些主要的Python人工智能库：
TensorFlow
由Google开发的开源深度学习框架。
支持构建和训练神经网络模型。
丰富的API和工具，支持多种硬件平台。
PyTorch
由Facebook开发的开源深度学习框架。
动态计算图，便于模型开发和调试。
灵活且易于使用。
Keras
基于TensorFlow的高层神经网络API。
提供简洁的API和工具，易于构建深度学习模型。
Scikit-learn
专门为机器学习任务设计的Python库。
提供分类、回归、聚类、降维等算法。
API简洁易用。
Numpy
Python的数值计算扩展库。
支持多维数组与矩阵运算。
高效的数学函数库。
SciPy
开源Python算法库和数学工具包。
包含优化、线性代数、积分、插值等模块。
NLTK
专门为自然语言处理任务设计的Python库。
提供分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等功能。
XGBoost
优化的分布式梯度增强库。
高效、灵活和便携。
LightGBM
快速、分布式的、高性能的梯度提升框架。
CatBoost
适用于分类问题的开源机器学习库。
独特的算法设计，能够处理大规模数据集。
这些库可以单独使用，也可以相互结合，以满足不同的人工智能任务需求。您可以根据具体的项目需求选择合适的库进行开发和实验