Python-Bibliotheken sind eine Reihe nützlicher Funktionen, die das Schreiben von Codes von Grund auf überflüssig machen. Heute gibt es über 137,000 Python-Bibliotheken, die eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Datenvisualisierung, Bild- und Datenmanipulation und mehr spielen. Lassen Sie uns kurz die Programmiersprache Python vorstellen und dann direkt in die beliebtesten Python-Bibliotheken eintauchen.

Was ist eine Bibliothek?

Eine Bibliothek ist eine Sammlung vorkombinierter Codes, die iterativ verwendet werden können, um die zum Codieren erforderliche Zeit zu reduzieren. Sie sind besonders nützlich, um auf vorab geschriebene, häufig verwendete Codes zuzugreifen, anstatt sie jedes Mal von Grund auf neu zu schreiben. Ähnlich wie bei physischen Bibliotheken handelt es sich hierbei um eine Sammlung wiederverwendbarer Ressourcen, was bedeutet, dass jede Bibliothek über eine Root-Quelle verfügt. Dies ist die Grundlage für die zahlreichen in Python verfügbaren Open-Source-Bibliotheken. 

Was ist ein Python Bibliothek?

Eine Python-Bibliothek ist eine Sammlung von Modulen und Paketen, die eine breite Palette an Funktionalitäten bieten. Mit diesen Bibliotheken können Entwickler verschiedene Aufgaben ausführen, ohne Code von Grund auf neu schreiben zu müssen. Sie enthalten vorab geschriebenen Code, Klassen, Funktionen und Routinen, die zum Entwickeln von Anwendungen, zum Automatisieren von Aufgaben, zum Bearbeiten von Daten, zum Durchführen mathematischer Berechnungen und mehr verwendet werden können.

Das umfangreiche Bibliotheksökosystem von Python deckt verschiedene Bereiche wie Webentwicklung (z. B. Django, Flask), Datenanalyse (z. B. Pandas, NumPy), maschinelles Lernen (z. B. TensorFlow, scikit-learn) und Bildverarbeitung (z. B. Pillow, OpenCV) ab ), wissenschaftliches Rechnen (z. B. SciPy) und viele andere. Diese Fülle an Bibliotheken trägt wesentlich zur Beliebtheit von Python bei Entwicklern, Forschern und Datenwissenschaftlern bei, da sie den Entwicklungsprozess vereinfacht und komplexe Funktionen effizient implementiert.

Schneller Check - Python-Grundlagen

Liste der 30 besten Python-Bibliotheken

Diese Tabelle enthält Bibliotheken, die für Datenwissenschaftler, Webentwickler und Softwareentwickler, die mit Python arbeiten, unerlässlich sind. Jede Bibliothek hat ihre eigenen Stärken und wird für bestimmte Aufgaben ausgewählt, von Webentwicklungs-Frameworks wie Django und Flask über Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow und PyTorch bis hin zu Datenanalyse- und Visualisierungstools wie Pandas und Matplotlib.

1. Scikit – lernen

Es ist eine kostenlose Software Maschinelles Lernen Bibliothek für die Programmiersprache Python. Es kann effektiv für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Klassifizierung, Regression, Clustering, Modellauswahl, Naive Bayes, Grade-Boosting, K-Mittelwerte und Vorverarbeitung.
Scikit-learn erfordert:

• Python (>= 2.7 oder >= 3.3),
• NumPy (>= 1.8.2),
• SciPy (>= 0.13.3).

Spotify verwendet Scikit-learn für seine Musikempfehlungen und Evernote für die Erstellung seiner Klassifikatoren. Wenn Sie bereits über eine funktionierende Installation von NumPy und Scipy verfügen, ist die Installation von scikit-learn am einfachsten mit Pip.

2. NuPIC

Die Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) ist eine Plattform, die darauf abzielt, einen HTM-Lernalgorithmus zu implementieren und ihn auch zu einer öffentlichen Quelle zu machen. Es ist die Grundlage für zukünftige maschinelle Lernalgorithmen, die auf der Biologie des Neokortex basieren. Klicken hier um ihren Code auf GitHub zu überprüfen.

3. Rampe

Es ist eine Python-Bibliothek, die für das schnelle Prototyping von Modellen für maschinelles Lernen verwendet wird. Rampe bietet eine einfache, deklarative Syntax zum Erkunden von Features, Algorithmen und Transformationen. Es ist ein leichtes, auf Pandas basierendes Framework für maschinelles Lernen und kann nahtlos mit vorhandenen Python-Tools für maschinelles Lernen und Statistiken verwendet werden.

4. NumPy

Wenn es um wissenschaftliches Rechnen geht, NumPy ist eines der grundlegenden Pakete für Python und bietet Unterstützung für große mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Sammlung von mathematischen Funktionen auf hoher Ebene, um diese Funktionen schnell auszuführen. NumPy verlässt sich auf BLAS und LAPACK für effiziente lineare Algebra-Berechnungen. NumPy kann auch als effizienter mehrdimensionaler Container für generische Daten verwendet werden.

Die verschiedenen NumPy-Installationspakete sind zu finden .

5. Pipenv

Das 2017 offiziell empfohlenes Tool für Python – Pipenv ist ein produktionsreifes Tool, das darauf abzielt, das Beste aus allen Verpackungswelten in die Python-Welt zu bringen. Der Hauptzweck besteht darin, Benutzern eine Arbeitsumgebung zu bieten, die einfach einzurichten ist. Pipenv, der „Python Development Workflow for Humans“, wurde von Kenneth Reitz zur Verwaltung von Paketdiskrepanzen entwickelt. Die Anweisungen zur Installation von Pipenv finden Sie hier hier.

6. Tensorfluss

Das beliebteste Deep-Learning-Framework von TensorFlow ist eine Open-Source-Softwarebibliothek für leistungsstarke numerische Berechnungen. Es ist eine ikonische Mathematikbibliothek und wird auch für Python in Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning verwendet. Tensorflow wurde von den Forschern des Google Brain-Teams innerhalb der Google AI-Organisation entwickelt. Heute wird es von Forschern für maschinelle Lernalgorithmen und von Physikern für komplexe mathematische Berechnungen verwendet. Die folgenden Betriebssysteme unterstützen TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) oder höher; Ubuntu 16.04 oder höher; Windows 7 oder höher; Raspbian 9.0 oder höher.

Schauen Sie sich unsere Kostenloser Kurs zu Tensorflow und Keras und TensorFlow-Python. Dieser Kurs führt Sie in diese beiden Frameworks ein und führt Sie außerdem durch eine Demo zur Verwendung dieser Frameworks.

7. Bob

Entwickelt am Idiap Research Institute in der Schweiz, Bobs ist eine kostenlose Toolbox für Signalverarbeitung und maschinelles Lernen. Die Toolbox ist in einer Mischung aus Python und C++ geschrieben. Von der Bilderkennung bis hin zur Bild- und Videoverarbeitung mit maschinellen Lernalgorithmen stehen in Bob eine Vielzahl von Paketen zur Verfügung, um all dies mit hoher Effizienz in kurzer Zeit zu ermöglichen.

8. PyTorch

2017 von Facebook eingeführt, PyTorch ist ein Python-Paket, das dem Benutzer eine Mischung aus 2 High-Level-Funktionen bietet – Tensor-Berechnung (wie NumPy) mit starker GPU-Beschleunigung und der Entwicklung von Deep Neural Networks auf einem bandbasierten Auto-Diff-System. PyTorch bietet eine großartige Plattform zum Ausführen von Deep-Learning-Modellen mit erhöhter Flexibilität und Geschwindigkeit, die für eine tiefe Integration mit Python entwickelt wurden.

Möchten Sie mit PyTorch beginnen? Schauen Sie sich diese an PyTorch-Kurse damit Sie schnell und einfach loslegen können.

9. PyBrain

PyBrain enthält Algorithmen für Neuronale Netze die sowohl von Studienanfängern genutzt werden können als auch für die Forschung auf dem neuesten Stand der Technik genutzt werden können. Das Ziel besteht darin, einfache, flexible, aber dennoch ausgefeilte und leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen mit vielen vordefinierten Umgebungen zum Testen und Vergleichen Ihrer Algorithmen anzubieten. Forscher, Studierende, Entwickler, Dozenten, Sie und ich können PyBrain nutzen.

10. MILCH

Dieses Toolkit für maschinelles Lernen in Python konzentriert sich auf die überwachte Klassifizierung mit einer Reihe verfügbarer Klassifikatoren: SVM, k-NN, zufällige Gesamtstrukturen und Entscheidungsbäume. Eine Reihe von Kombinationen dieser Klassifikatoren ergibt unterschiedliche Klassifikationssysteme. Für unüberwachtes Lernen kann man k-Means-Clustering und Affinitätsausbreitung verwenden. Es wird großer Wert auf Geschwindigkeit und geringen Speicherverbrauch gelegt. Daher befindet sich der meiste leistungsabhängige Code in C++. Lesen Sie mehr darüber .

11. Laut

Es ist eine in Python geschriebene Open-Source-Bibliothek für neuronale Netze, die ein schnelles Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen ermöglicht. Da Deep Learning allgegenwärtig wird, Keras ist laut den Entwicklern die ideale Wahl, da es sich um eine API handelt, die für Menschen und nicht für Maschinen entwickelt wurde. Mit über 200,000 Benutzern (Stand November 2017) erfreut sich Keras einer stärkeren Akzeptanz sowohl in der Industrie als auch in der Forschungsgemeinschaft, sogar gegenüber TensorFlow oder Theano. Vor der Installation von Keras wird empfohlen, die TensorFlow-Backend-Engine zu installieren.

12. Strich

Von der Datenerkundung bis zur Überwachung Ihrer Experimente ist Dash wie das Frontend zum analytischen Python-Backend. Dieses produktive Python-Framework ist ideal für Datenvisualisierungs-Apps, die besonders für jeden Python-Benutzer geeignet sind. Die Leichtigkeit, die wir erleben, ist das Ergebnis umfangreicher und umfassender Bemühungen.

13. Pandas

Es handelt sich um eine Open-Source-Bibliothek mit BSD-Lizenz. Pandas ermöglichen die Bereitstellung einer einfachen Datenstruktur und schnelleren Datenanalyse für Python. Für Vorgänge wie Datenanalyse und Modellierung ermöglicht Pandas die Durchführung, ohne dass auf eine domänenspezifischere Sprache wie R umgestiegen werden muss. Pandas lässt sich am besten über installieren Conda-Installation.

14. Würzig

Dies ist eine weitere Open-Source-Software, die für wissenschaftliches Rechnen in Python verwendet wird. Abgesehen davon wird Scipy auch für Datenberechnung, Produktivität, Hochleistungsrechnen und Qualitätssicherung verwendet. Die verschiedenen Installationspakete sind zu finden hier. Der Kern Scharf Pakete sind Numpy, SciPy-Bibliothek, Matplotlib, IPython, Sympy und Pandas.

15. Matplotlib

Alle Bibliotheken, die wir besprochen haben, beherrschen eine ganze Reihe numerischer Operationen, aber wenn es um dimensionales Plotten geht, stiehlt Matplotlib die Show. Diese Open-Source-Bibliothek in Python wird häufig für die plattformübergreifende Veröffentlichung hochwertiger Zahlen in verschiedenen Papierformaten und interaktiven Umgebungen verwendet. Mit nur wenigen Codezeilen können Sie Diagramme, Grafiken, Kreisdiagramme, Streudiagramme, Histogramme, Fehlerdiagramme usw. entwerfen.

Die verschiedenen Installationspakete sind zu finden .

16. Theano

Mit dieser Open-Source-Bibliothek können Sie mathematische Ausdrücke mit mehrdimensionalen Arrays effizient definieren, optimieren und auswerten. Bei einer riesigen Datenmenge werden handgefertigte C-Codes langsamer. Theano ermöglicht schnelle Implementierungen von Code. Theano kann instabile Ausdrücke erkennen und sie dennoch mit stabilen Algorithmen berechnen Es hat die Oberhand über NumPy. Das Theano am nächsten kommende Python-Paket ist Sympy. Also lass uns darüber reden.

17. SymPy

Bei aller symbolischen Mathematik ist SymPy die Antwort. Diese Python-Bibliothek für symbolische Mathematik ist ein effektives Hilfsmittel für Computeralgebrasysteme (CAS) und hält den Code gleichzeitig so einfach wie möglich, um verständlich und leicht erweiterbar zu sein. SimPy ist ausschließlich in Python geschrieben und kann in andere Anwendungen eingebettet und um benutzerdefinierte Funktionen erweitert werden. Den Quellcode finden Sie auf GitHub. 

18. Kaffee2

Der Neue in der Stadt – Caffe2, ist ein leichtes, modulares und skalierbares Deep-Learning-Framework. Ziel ist es, Ihnen eine einfache und unkomplizierte Möglichkeit zu bieten, mit Deep Learning zu experimentieren. Dank der Python- und C++-APIs in Caffe2 können wir unseren Prototyp jetzt erstellen und ihn später optimieren. Mit dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung können Sie jetzt mit Caffe2 beginnen Installationsanleitung.

19. Seegeboren

Wenn es um die Visualisierung von statistischen Modellen wie Heatmaps geht, gehört Seaborn zu den zuverlässigen Quellen. Diese Python-Bibliothek wird von Matplotlib abgeleitet und ist eng in Pandas Datenstrukturen integriert. Besuche den Installationsseite um zu sehen, wie dieses Paket installiert werden kann.

20. Hebel

Diese Python-Bibliothek ist ein Tool für Deep Learning mit neuronalen Netzen unter Verwendung von GPU-Beschleunigung mit CUDA bis pyCUDA. Derzeit implementiert Hebel vorwärtsgerichtete neuronale Netze für die Klassifizierung und Regression bei einer oder mehreren Aufgaben. Weitere Modelle wie Autoencoder, Convolutional Neural Nets und Restricted Boltzman Machines sind für die Zukunft geplant. Folge dem Link Hebel erkunden.

21. Ketter

Als Konkurrent von Hebel zielt dieses Python-Paket darauf ab, die Flexibilität von Deep-Learning-Modellen zu erhöhen. Die drei Hauptschwerpunkte von Chainer umfassen:
a. Transportsystem: Die Hersteller von Chainer haben immer wieder eine Vorliebe für automatisch fahrende Autos gezeigt und haben darüber auch Gespräche mit Toyota Motors geführt.

B. Fertigungsindustrie: Chainer wurde effektiv für die Robotik und mehrere Tools für maschinelles Lernen eingesetzt. von der Objekterkennung bis zur Optimierung.

c. Bio-Gesundheitsvorsorge: Um mit der Schwere von Krebs fertig zu werden, haben die Macher von Chainer in die Erforschung verschiedener medizinischer Bilder investiert Früherkennung von Krebszellen.
Die Installation, Projekte und weitere Details finden Sie hier.
Hier finden Sie eine Liste der gängigen Python-Bibliotheken, die es wert sind, einen Blick darauf zu werfen und sich, wenn möglich, damit vertraut zu machen. Wenn Sie der Meinung sind, dass es eine Bibliothek gibt, die es verdient, in die Liste aufgenommen zu werden, Vergessen Sie nicht, es in den Kommentaren zu erwähnen.

22. OpenCV-Python

Open Source Computer Vision bzw OpenCV dient der Bildbearbeitung. Es handelt sich um ein Python-Paket, das Gesamtfunktionen überwacht, die sich auf Instant Computer Vision konzentrieren. OpenCV bietet mehrere integrierte Funktionen; Mit dieser Hilfe können Sie Computer Vision erlernen. Es ermöglicht das gleichzeitige Lesen und Schreiben von Bildern. Objekte wie Gesichter, Bäume usw. können in jedem Video oder Bild diagnostiziert werden. Es ist mit Windows, OS-X und anderen Betriebssystemen kompatibel. Du kannst es bekommen hier. 

Um OpenCV von Grund auf zu erlernen, schauen Sie sich das an OpenCV-Tutorial

23. Theano

Theano ist nicht nur eine Python-Bibliothek, sondern auch ein optimierender Compiler. Es dient zur gleichzeitigen Analyse, Beschreibung und Optimierung unterschiedlicher mathematischer Aussagen. Es verwendet mehrdimensionale Arrays und stellt sicher, dass wir uns keine Sorgen um die Perfektion unserer Projekte machen müssen. Theano funktioniert gut mit GPUs und hat eine Schnittstelle, die Numpy sehr ähnlich ist. Die Bibliothek macht die Berechnung 140-mal schneller und kann verwendet werden, um schädliche Fehler zu erkennen und zu analysieren. Du kannst es bekommen hier. 

24. NLTK

Das Natural Language Toolkit, NLTK, ist eine der beliebtesten Python-NLP-Bibliotheken. Es enthält eine Reihe von Verarbeitungsbibliotheken, die Verarbeitungslösungen für die numerische und symbolische Sprachverarbeitung ausschließlich in Englisch bereitstellen. Das Toolkit enthält ein dynamisches Diskussionsforum, in dem Sie alle Probleme im Zusammenhang mit NLTK diskutieren und ansprechen können.

25. SQLAlchemie

SQLAcademy ist eine Datenbankabstraktionsbibliothek für Python, die erstaunliche Unterstützung für eine Reihe von Datenbanken und Layouts bietet. Es bietet konsistente Muster, ist leicht verständlich und kann auch von Anfängern verwendet werden. Es verbessert die Kommunikationsgeschwindigkeit zwischen Python-Sprache und Datenbanken und unterstützt die meisten Plattformen wie Python 2.5, Jython und Pypy. Mit SQLAcademy können Sie Datenbankschemata von Grund auf neu entwickeln.

26.Bokeh

Bokeh ist eine Datenvisualisierungsbibliothek für Python und ermöglicht eine interaktive Visualisierung. Es nutzt HTML und Javascript zur Bereitstellung von Grafiken und ist somit zuverlässig für die Erstellung webbasierter Anwendungen. Es ist äußerst flexibel und ermöglicht die Konvertierung von Visualisierungen, die in anderen Bibliotheken wie ggplot oder matplot lib geschrieben wurden. Bokeh nutzt einfache Befehle, um zusammengesetzte statistische Szenarien zu erstellen.

27 Anfragen

Mit Requests können Sie HTTP/1.1-Anfragen senden und mithilfe grundlegender Python-Wörterbücher Header, Formulardaten, mehrteilige Dateien und Parameter einschließen.
Ebenso können Sie die Antwortdaten abrufen.

28. Pyglet

Pyglet wurde für die Erstellung optisch ansprechender Spiele und anderer Anwendungen entwickelt. Unterstützt werden Fensterfunktionen, die Verarbeitung von Benutzeroberflächenereignissen, Joysticks, OpenGL-Grafiken, das Laden von Bildern und Filmen sowie die Wiedergabe von Sounds und Musik. Linux, OS X und Windows unterstützen alle Pyglet.

29. LichtGBM

Eine der besten und bekanntesten Bibliotheken für maschinelles Lernen, Gradient Boosting, unterstützt Programmierer bei der Erstellung neuer Algorithmen durch die Verwendung von Entscheidungsbäumen und anderen neu formulierten Grundmodellen. Dadurch können spezialisierte Bibliotheken genutzt werden, um diese Methode schnell und effektiv umzusetzen.

30 Eli5

Die von Python entwickelte Eli5-Bibliothek für maschinelles Lernen hilft bei der Bewältigung des Problems häufig ungenauer Modellvorhersagen für maschinelles Lernen. Es kombiniert Visualisierung, Debugging aller Machine-Learning-Modelle und die Verfolgung aller algorithmischen Arbeitsprozesse.

Wichtige Python-Bibliotheken für Data Science

Beigesteuert von: Shveta Rajpal
LinkedIn Profil: https://www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/

Hier ist eine Liste interessanter und wichtiger Python-Bibliotheken, die für alle Datenwissenschaftler da draußen hilfreich sein werden. Beginnen wir also mit den 20 wichtigsten Bibliotheken, die in Python verwendet werden.

Kratz- Es handelt sich um ein kollaboratives Framework zum Extrahieren der erforderlichen Daten von Websites. Es ist ein recht einfaches und schnelles Werkzeug.

SchöneSuppe- Dies ist eine weitere beliebte Bibliothek, die in Python zum Extrahieren oder Sammeln von Informationen von Websites verwendet wird, also zum Web-Scraping.

Statistikmodelle- Wie der Name schon sagt, ist Statsmodels eine Python-Bibliothek, die viele Möglichkeiten bietet, z. B. statistische Modellanalyse und -schätzung, Durchführung statistischer Tests usw. Sie verfügt über eine Funktion zur statistischen Analyse, um bei der Verarbeitung großer statistischer Datensätze leistungsstarke Ergebnisse zu erzielen.

XGBoost- Diese Bibliothek ist in maschinellen Lernalgorithmen unter dem Gradient Boosting-Framework implementiert. Es bietet eine leistungsstarke Implementierung von Gradienten-verstärkten Entscheidungsbäumen. XGBoost ist portabel, flexibel und effizient. Es bietet hochoptimierte, skalierbare und schnelle Implementierungen der Gradientenverstärkung.

Plotly-Diese Bibliothek wird zum einfachen Zeichnen von Diagrammen verwendet. Dies funktioniert sehr gut in interaktiven Webanwendungen. Damit können wir verschiedene Arten von Basisdiagrammen erstellen, z. B. Linien-, Kreis-, Streudiagramme, Wärmekarten, Polardiagramme usw. Wir können ganz einfach ein Diagramm jeder Visualisierung zeichnen, die wir verwenden möchten Plot.

Pydot- Pydot wird zum Generieren komplexorientierter und nichtorientierter Diagramme verwendet. Es wird insbesondere bei der Entwicklung von Algorithmen verwendet, die auf neuronalen Netzen und Entscheidungsbäumen basieren.

Gensim- Es handelt sich um eine Python-Bibliothek zur Themenmodellierung und Dokumentindizierung, was bedeutet, dass sie in der Lage ist, die zugrunde liegenden Themen aus einer großen Textmenge zu extrahieren. Es kann große Textdateien verarbeiten, ohne die gesamte Datei in den Speicher zu laden.

PyOD- Wie der Name schon sagt, handelt es sich um ein Python-Toolkit für Ausreißer in multivariaten Daten erkennen. Es bietet Zugriff auf eine breite Palette von Algorithmen zur Ausreißererkennung. Die Erkennung von Ausreißern, auch Anomalieerkennung genannt, bezieht sich auf die Identifizierung seltener Elemente, Ereignisse oder Beobachtungen, die von der allgemeinen Verteilung einer Population abweichen.

Damit sind wir am Ende des Blogs über die besten Python-Bibliotheken angelangt. Wir hoffen, dass auch Sie davon profitieren. Wenn Sie weitere Fragen haben, können Sie diese gerne unten in den Kommentaren hinterlassen. Wir werden uns dann so schnell wie möglich bei Ihnen melden.

Der folgende Weg führt Sie zu einem kompetenten Datenwissenschaftler.

Häufig gestellte Fragen zu Python-Bibliotheken

Weiterführende Literatur

1. Was ist TensorFlow? Die Bibliothek für maschinelles Lernen erklärt
2. Scikit Learn in maschinellem Lernen, Definition und Beispiel
3. Tutorial für maschinelles Lernen für absolute Anfänger | Lernen Sie maschinelles Lernen mit Python
4. Data Science-Tutorial für Anfänger | Lernen Sie Data Science Complete Tutorial
5. Python-Tutorial für Anfänger – Ein vollständiger Leitfaden | Python leicht lernen

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/