近期，某国外网友编制心目中2021年发布或者流行的最佳Python列表，绝大多数和数据科学、机器学习工作相关，如下：

          可有效地、连续地在内存中存储数据，并使用已编译的矢量化代码对其进行操作。

         一个 Jupyter 插件，可解决浏览器编写代码丢失，以及版本控制和协作等问题。

        可便捷构建ML 模型演示。

         一个数据增强库，支持 100 多种音频、图像、文本和视频增强类型。

       使用一种称为弱监督的技术帮助您解决标签稀缺的问题。

       一种帮助在验证期间评估 ML 模型并在生产中对其进行监控的工具。

        Jina是一个神经搜索框架，它使任何人都可以在几分钟内构建可扩展的深度学习搜索应用程序。伴随着 Jina，Finetuner允许您对神经网络表示进行微调，以获得神经搜索任务的最佳结果。

       这是一种具有简单 API 的数据集格式，可以帮助您处理任何类型的数据集，而无需担心它的存储位置和大小。

       关于上面这些库的详细介绍，请参阅：https://tryolabs.com/blog/2021/12/21/top-python-libraries-2021

       那么，对于中国的机器学习科研者、爱好者们，在2021年，令你印象最深刻的Python ML库是什么呢？欢迎评论区写下您的2021年最佳，并辅以简洁的说明，包括库的功能特点、你的推荐理由等。我们将从中挑选优质评论，参加“每周评论有礼”活动评选。

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