在Ubuntu中選擇Python機器學習庫，需結合任務類型和需求：
- 基礎/傳統機器學習：選scikit-learn，支持分類、回歸、聚類等，簡單易用，適合中小規模數據集。
- 深度學習：
- TensorFlow：靈活性高，支持分布式訓練和GPU加速，適合復雜模型及生產部署。
- PyTorch：動態計算圖，適合快速原型設計和研究，社區活躍。
- 特定場景：
- 自然語言處理（NLP）：選Hugging Face Transformers（預訓練模型）、spaCy（工業級NLP）。
- 計算機視覺（CV）：選OpenCV（圖像處理）、scikit-image（科學計算）。
- 大規模數據/高效訓練：選XGBoost/LightGBM（梯度提升框架，支持并行計算）。
安裝時建議使用虛擬環境（如venv或conda）隔離依賴，避免沖突。
