在 Python 中，常用的人工智能框架有 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Keras 等：

1. TensorFlow： TensorFlow是由Google开发的开源框架，支持使用数据流图对计算进行建模。它提供了丰富的机器学习算法和深度学习模型，广泛应用于各种人工智能任务，包括图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等。

2. PyTorch：PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发。它提供了动态计算图和强大的自动求导功能，使得模型的定义和训练非常灵活且容易理解。PyTorch在学术界和工业界都有广泛应用，支持各种深度学习任务。

3. Keras： Keras是一个高级神经网络API，可用于快速构建和原型化深度学习模型。它可以在多个后端运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK。Keras提供了丰富的模型层和训练工具，可以方便地进行模型设计和实验。

4. Scikit-learn： Scikit-learn是一个开源的机器学习框架，提供了常见的机器学习算法和工具。它具有简单易用的API和广泛的文档支持，适合入门级和中级的机器学习任务。

除了以上框架，还有MXNet、Caffe、Theano等也是常用的人工智能框架。选择框架取决于具体的任务需求、算法复杂度和个人喜好。

线性回归预测和ARIMA模型预测是两种不同的时间序列预测方法，适用于不同类型的数据和预测目标。

1. 线性回归预测是一种基于统计学的预测方法，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。线性回归适用于预测数值型数据，特别是当数据之间存在较强的线性关系时。线性回归的优点是模型简单、易于理解，但缺点是对于非线性关系的数据预测效果较差。

2. ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）是一种基于时间序列数据的预测方法，它通过分析历史数据中的自相关性和移动平均性来预测未来值。ARIMA模型适用于预测时间序列数据，特别是当数据之间存在较强的自相关性和平稳性时。ARIMA模型的优点是可以捕捉时间序列数据中的季节性、趋势和周期性，但缺点是对于非平稳数据需要进行差分处理，且模型参数选择较为复杂。

哪个更好取决于具体的应用场景和数据类型。如果数据之间存在较强的线性关系，且目标是预测数值型数据，那么线性回归预测可能更好。如果数据是时间序列数据，且存在自相关性和平稳性，那么ARIMA模型可能更好。

Python人工智能的框架有很多种。其中比较受欢迎和广泛应用的有TensorFlow、PyTorch、Keras和Scikit-learn等。这些框架都提供了丰富的功能和工具，方便开发者进行机器学习和深度学习相关的任务。

TensorFlow是目前最流行的深度学习框架之一，由Google开发。它提供了一个强大的计算图模型，并且有丰富的神经网络层和优化算法，被广泛用于图像识别、自然语言处理等任务。

PyTorch是由Facebook开发的深度学习框架，其动态计算图的设计让开发者能更直观地定义和调试模型。PyTorch在深度学习研究领域非常受欢迎，许多最新的研究工作都是基于该框架完成的。

Keras是一个高级的神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK等后端上。它的设计简单易用，适用于快速实现和测试想法。Keras可以方便地进行模型的构建、训练和评估，并且拥有许多现成的预训练模型。

Scikit-learn是一个通用的机器学习框架，提供了一系列的机器学习算法和工具包。它的设计简单易用，并且对数据预处理、特征工程和模型评估等步骤都提供了完善的支持，被广泛应用于分类、回归、聚类等问题。

除了上述框架，还有一些其他的Python人工智能框架，如CNTK、MXNet等，它们都有自己的特点和优势，根据具体的需求和应用可以选择不同的框架来使用。