Perpustakaan Python adalah sekumpulan fungsi berguna yang menghilangkan kebutuhan untuk menulis kode dari awal. Ada lebih dari 137,000 perpustakaan python yang ada saat ini, dan mereka memainkan peran penting dalam mengembangkan pembelajaran mesin, ilmu data, visualisasi data, aplikasi manipulasi gambar dan data, dan banyak lagi. Mari kita perkenalkan secara singkat Bahasa Pemrograman Python dan kemudian langsung menyelami perpustakaan Python paling populer.

Apa itu Perpustakaan?

Perpustakaan adalah kumpulan kode yang telah digabungkan sebelumnya yang dapat digunakan secara berulang untuk mengurangi waktu yang diperlukan untuk membuat kode. Mereka sangat berguna untuk mengakses kode-kode yang sudah ditulis sebelumnya dan sering digunakan daripada menulisnya dari awal setiap saat. Mirip dengan perpustakaan fisik, ini adalah kumpulan sumber daya yang dapat digunakan kembali, yang berarti setiap perpustakaan memiliki sumber root. Ini adalah dasar di balik banyaknya perpustakaan sumber terbuka yang tersedia dengan Python. 

Apa itu Ular sanca Perpustakaan?

Pustaka Python adalah kumpulan modul dan paket yang menawarkan berbagai fungsi. Pustaka ini memungkinkan pengembang untuk melakukan berbagai tugas tanpa harus menulis kode dari awal. Mereka berisi kode, kelas, fungsi, dan rutinitas yang telah ditulis sebelumnya yang dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi, mengotomatiskan tugas, memanipulasi data, melakukan perhitungan matematis, dan banyak lagi.

Ekosistem perpustakaan Python yang luas mencakup beragam bidang seperti pengembangan web (misalnya Django, Flask), analisis data (misalnya pandas, NumPy), pembelajaran mesin (misalnya TensorFlow, scikit-learn), pemrosesan gambar (misalnya Pillow, OpenCV ), komputasi ilmiah (misalnya SciPy), dan banyak lainnya. Kekayaan perpustakaan ini memberikan kontribusi signifikan terhadap popularitas Python di kalangan pengembang, peneliti, dan ilmuwan data, karena menyederhanakan proses pengembangan dan mengimplementasikan fungsionalitas kompleks secara efisien.

Pemeriksaan cepat - Yayasan Python

30 Daftar Pustaka Python Teratas

Tabel ini mencakup perpustakaan penting bagi ilmuwan data, pengembang web, dan insinyur perangkat lunak yang bekerja dengan Python. Setiap perpustakaan memiliki kekuatannya sendiri dan dipilih untuk tugas tertentu, mulai dari kerangka pengembangan web seperti Django dan Flask hingga perpustakaan pembelajaran mesin seperti TensorFlow dan PyTorch hingga alat analisis dan visualisasi data seperti Pandas dan Matplotlib.

1. Scikit- belajar

Ini adalah perangkat lunak gratis Mesin belajar perpustakaan untuk bahasa pemrograman Python. Ini dapat digunakan secara efektif untuk berbagai aplikasi yang mencakup klasifikasi, regresi, pengelompokan, pemilihan model, naif Bayes, peningkatan nilai, K-means, dan prapemrosesan.
Scikit-belajar membutuhkan:

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

Spotify menggunakan Scikit-learn untuk rekomendasi musiknya dan Evernote untuk membuat pengklasifikasinya. Jika Anda sudah memiliki instalasi NumPy dan scipy yang berfungsi, cara termudah untuk menginstal scikit-learn adalah dengan menggunakan biji.

2.NuPIC

Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) adalah platform yang bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma pembelajaran HTM dan menjadikannya sumber publik juga. Ini adalah dasar untuk algoritma pembelajaran mesin masa depan berdasarkan biologi neokorteks. Klik di sini untuk memeriksa kode mereka di GitHub.

3. Jalan

Ini adalah pustaka Python yang digunakan untuk pembuatan prototipe cepat model pembelajaran mesin. Lereng menyediakan sintaks deklaratif sederhana untuk menjelajahi fitur, algoritma, dan transformasi. Ini adalah kerangka kerja pembelajaran mesin berbasis panda yang ringan dan dapat digunakan secara mulus dengan pembelajaran mesin python dan alat statistik yang ada.

4. NomorPy

Ketika datang ke komputasi ilmiah, JumlahPy adalah salah satu paket dasar untuk Python, yang menyediakan dukungan untuk array dan matriks multidimensi besar serta kumpulan fungsi matematika tingkat tinggi untuk menjalankan fungsi ini dengan cepat. NumPy mengandalkan BLAS dan LAPACK untuk perhitungan aljabar linier yang efisien. NumPy juga dapat digunakan sebagai wadah multi-dimensi yang efisien dari data generik.

Berbagai paket instalasi NumPy dapat ditemukan sini.

5.Pipenv

Grafik alat yang direkomendasikan secara resmi untuk Python pada tahun 2017 – Pipenv adalah alat siap produksi yang bertujuan untuk menghadirkan yang terbaik dari semua dunia pengemasan ke dunia Python. Tujuan utamanya adalah untuk menyediakan lingkungan kerja yang mudah diatur kepada pengguna. Pipenv, “Alur Kerja Pengembangan Python untuk Manusia,” diciptakan oleh Kenneth Reitz untuk mengelola perbedaan paket. Petunjuk untuk menginstal Pipenv dapat ditemukan di sini.

6. Aliran Tensor

Framework deep learning TensorFlow yang paling populer adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka untuk komputasi numerik berperforma tinggi. Ini adalah perpustakaan matematika ikonik dan juga digunakan untuk Python dalam pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam. Tensorflow dikembangkan oleh para peneliti di tim Google Brain dalam organisasi Google AI. Saat ini, ia digunakan oleh para peneliti untuk algoritma pembelajaran mesin dan oleh fisikawan untuk perhitungan matematika yang kompleks. Sistem operasi berikut mendukung TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) atau lebih baru; Ubuntu 16.04 atau lebih baru; Windows 7 atau lebih tinggi; Raspbian 9.0 atau lebih baru.

Periksa kami Kursus Gratis tentang Tensorflow dan Keras dan ular piton TensorFlow. Kursus ini akan memperkenalkan Anda pada dua kerangka kerja ini dan juga akan memandu Anda melalui demo tentang cara menggunakan kerangka kerja ini.

7.Bob

Dikembangkan di Idiap Research Institute di Swiss, Bob adalah kotak peralatan pemrosesan sinyal dan pembelajaran mesin gratis. Toolbox ditulis dalam campuran Python dan C++. Dari pengenalan gambar hingga pemrosesan gambar dan video menggunakan algoritme pembelajaran mesin, sejumlah besar paket tersedia di Bob untuk mewujudkan semua ini dengan sangat efisien dalam waktu singkat.

8.PyTorch

Diperkenalkan oleh Facebook pada tahun 2017, PyTorch adalah paket Python yang memberi pengguna perpaduan 2 fitur tingkat tinggi – komputasi Tensor (seperti NumPy) dengan akselerasi GPU yang kuat dan pengembangan Deep Neural Networks pada sistem auto diff berbasis tape. PyTorch menyediakan platform hebat untuk menjalankan model Deep Learning dengan peningkatan fleksibilitas dan kecepatan yang dibangun untuk diintegrasikan secara mendalam dengan Python.

Ingin memulai dengan PyTorch? Lihat ini Kursus PyTorch untuk membantu Anda memulai dengan cepat dan mudah.

9.PyBrain

Otak Py berisi algoritma untuk jaringan saraf yang dapat digunakan oleh siswa tingkat pemula namun dapat digunakan untuk penelitian mutakhir. Tujuannya adalah untuk menawarkan algoritme yang sederhana, fleksibel namun canggih, dan kuat untuk pembelajaran mesin dengan banyak lingkungan yang telah ditentukan sebelumnya untuk menguji dan membandingkan algoritme Anda. Peneliti, mahasiswa, pengembang, dosen, Anda, dan saya bisa menggunakan PyBrain.

10. SUSU

Toolkit pembelajaran mesin di Python ini berfokus pada klasifikasi terawasi dengan keseluruhan pengklasifikasi yang tersedia: SVM, k-NN, hutan acak, dan pohon keputusan. Berbagai kombinasi pengklasifikasi ini memberikan sistem klasifikasi yang berbeda. Untuk pembelajaran tanpa pengawasan, seseorang dapat menggunakan pengelompokan k-means dan propagasi afinitas. Ada penekanan kuat pada kecepatan dan penggunaan memori yang rendah. Oleh karena itu, sebagian besar kode yang sensitif terhadap kinerja ada di C++. Baca lebih lanjut tentang itu sini.

11. Keras

Ini adalah perpustakaan jaringan saraf open-source yang ditulis dengan Python yang dirancang untuk memungkinkan eksperimen cepat dengan jaringan saraf yang dalam. Dengan pembelajaran yang mendalam menjadi di mana-mana, Keras menjadi pilihan ideal karena API dirancang untuk manusia dan bukan mesin, menurut pembuatnya. Dengan lebih dari 200,000 pengguna pada November 2017, Keras memiliki adopsi yang lebih kuat baik di industri maupun komunitas riset, bahkan di TensorFlow atau Theano. Sebelum menginstal Keras, disarankan untuk menginstal mesin backend TensorFlow.

12. tanda garis

Dari menjelajahi data hingga memantau eksperimen Anda, Dash seperti ujung depan hingga ujung belakang analitis Python. Kerangka kerja Python yang produktif ini ideal untuk aplikasi visualisasi data, khususnya cocok untuk setiap pengguna Python. Kemudahan yang kita alami adalah hasil usaha yang ekstensif dan menyeluruh.

13. Panda

Ini adalah perpustakaan sumber terbuka dan berlisensi BSD. Pandas memungkinkan penyediaan struktur data yang mudah dan analisis data yang lebih cepat untuk Python. Untuk operasi seperti analisis dan pemodelan data, Pandas memungkinkan pelaksanaannya tanpa perlu beralih ke bahasa yang lebih spesifik untuk domain seperti R. Cara terbaik untuk menginstal Pandas adalah dengan Instalasi Konda.

14. Pedas

Ini adalah perangkat lunak open-source lain yang digunakan untuk komputasi ilmiah dengan Python. Selain itu, Scipy juga digunakan untuk Komputasi Data, produktivitas, komputasi kinerja tinggi, dan jaminan kualitas. Berbagai paket instalasi dapat ditemukan di sini. Inti sip paketnya adalah Numpy, perpustakaan SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy, dan Pandas.

15. Matplotlib

Semua perpustakaan yang telah kita diskusikan mampu melakukan keseluruhan operasi numerik, tetapi ketika menyangkut pembuatan plot dimensi, Matplotlib mencuri perhatian. Pustaka sumber terbuka dengan Python ini banyak digunakan untuk menerbitkan gambar berkualitas dalam berbagai format hard copy dan lingkungan interaktif di seluruh platform. Anda dapat mendesain bagan, grafik, diagram lingkaran, diagram sebar, histogram, diagram kesalahan, dll., hanya dengan beberapa baris kode.

Berbagai paket instalasi dapat ditemukan sini.

16. Teano

Pustaka sumber terbuka ini memungkinkan Anda mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi ekspresi matematika yang melibatkan array multidimensi secara efisien. Untuk volume data yang sangat besar, kode C buatan tangan menjadi lebih lambat. Theano memungkinkan implementasi kode yang cepat. Theano dapat mengenali ekspresi tidak stabil namun menghitungnya dengan algoritma yang stabil itu lebih unggul dari NumPy. Paket Python yang paling dekat dengan Theano adalah Sympy. Jadi mari kita membicarakannya.

17. SimPy

Untuk semua matematika simbolik, SymPy adalah jawabannya. Pustaka Python untuk matematika simbolik ini merupakan bantuan efektif untuk sistem aljabar komputer (CAS) sekaligus menjaga kode sesederhana mungkin agar dapat dipahami dan diperluas. SimPy hanya ditulis dengan Python dan dapat disematkan di aplikasi lain dan diperluas dengan fungsi khusus. Anda dapat menemukan kode sumbernya di GitHub. 

18. Kafe2

Teknologi baru – Caffe2, adalah Kerangka Pembelajaran Mendalam yang Ringan, Modular, dan Dapat Diskalakan. Ini bertujuan untuk memberikan cara yang mudah dan lugas bagi Anda untuk bereksperimen dengan pembelajaran mendalam. Berkat API Python dan C++ di Caffe2, kami dapat membuat prototipe sekarang dan mengoptimalkannya nanti. Anda dapat memulai Caffe2 sekarang dengan langkah demi langkah ini petunjuk pemasangan.

19. lahir laut

Dalam hal visualisasi model statistik seperti peta panas, Seaborn adalah salah satu sumber yang dapat diandalkan. Pustaka Python ini berasal dari Matplotlib dan terintegrasi erat dengan struktur data Pandas. Mengunjungi halaman instalasi untuk melihat bagaimana paket ini dapat diinstal.

20. Hebel

Pustaka Python ini adalah alat untuk pembelajaran mendalam dengan jaringan saraf menggunakan akselerasi GPU dengan CUDA melalui pyCUDA. Saat ini, Hebel mengimplementasikan jaringan saraf feed-forward untuk klasifikasi dan regresi pada satu atau beberapa tugas. Model lain seperti Autoencoder, Convolutional neural nets, dan mesin Restricted Boltzman direncanakan untuk masa depan. Ikuti link untuk menjelajahi Hebel.

21. Rantai

Pesaing Hebel, paket Python ini bertujuan untuk meningkatkan fleksibilitas model pembelajaran mendalam. Tiga area fokus utama Chainer meliputi:
sebuah. Sistem transportasi: Pembuat Chainer secara konsisten menunjukkan kecenderungan terhadap mobil berpenggerak otomatis, dan mereka telah melakukan pembicaraan dengan Toyota Motors tentang hal yang sama.

B. Industri manufaktur: Chainer telah digunakan secara efektif untuk robotika dan beberapa alat pembelajaran mesin, dari pengenalan objek hingga optimasi.

c. Perawatan bio-kesehatan: Untuk mengatasi tingkat keparahan kanker, pembuat Chainer telah berinvestasi dalam penelitian berbagai gambar medis untuk diagnosis dini sel kanker.
Instalasi, proyek, dan detail lainnya dapat ditemukan di sini.
Jadi, inilah daftar Library Python umum yang layak untuk diintip dan, jika mungkin, Anda perlu membiasakan diri dengannya. Jika Anda merasa ada perpustakaan yang layak masuk daftar, jangan lupa menyebutkannya di komentar.

22. OpenCV Python

Visi Komputer Sumber Terbuka atau OpenCV digunakan untuk pemrosesan gambar. Ini adalah paket Python yang memantau keseluruhan fungsi yang berfokus pada visi komputer instan. OpenCV menyediakan beberapa fungsi bawaan; dengan bantuan ini, Anda dapat mempelajari Computer Vision. Ini memungkinkan untuk membaca dan menulis gambar secara bersamaan. Objek seperti wajah, pohon, dll., dapat didiagnosis dalam video atau gambar apa pun. Ini kompatibel dengan Windows, OS-X, dan sistem operasi lainnya. Kamu bisa mendapatkannya di sini. 

Untuk mempelajari OpenCV dari dasar, lihat Tutorial OpenCV

23. Teano

Selain sebagai Pustaka Python, Theano juga merupakan kompiler yang mengoptimalkan. Hal ini digunakan untuk menganalisis, menggambarkan, dan mengoptimalkan deklarasi matematika yang berbeda pada waktu yang sama. Itu menggunakan array multi-dimensi, memastikan bahwa kita tidak perlu khawatir tentang kesempurnaan proyek kita. Theano bekerja dengan baik dengan GPU dan memiliki antarmuka yang sangat mirip dengan Numpy. Pustaka membuat komputasi 140x lebih cepat dan dapat digunakan untuk mendeteksi dan menganalisis bug berbahaya apa pun. Kamu bisa mendapatkannya di sini. 

24.NLTK

Natural Language Toolkit, NLTK, adalah salah satu Library NLP Python yang populer. Ini berisi sekumpulan perpustakaan pemrosesan yang menyediakan solusi pemrosesan untuk pemrosesan bahasa numerik dan simbolik hanya dalam bahasa Inggris. Toolkit ini dilengkapi dengan forum diskusi dinamis yang memungkinkan Anda berdiskusi dan mengemukakan masalah apa pun yang berkaitan dengan NLTK.

25. Alkimia SQL

SQLAcademy adalah perpustakaan abstraksi Database untuk Python yang hadir dengan dukungan luar biasa untuk berbagai database dan tata letak. Ini memberikan pola yang konsisten, mudah dimengerti, dan dapat digunakan oleh pemula juga. Ini meningkatkan kecepatan komunikasi antara bahasa Python dan database dan mendukung sebagian besar platform seperti Python 2.5, Jython, dan Pypy. Menggunakan SQLAcademy, Anda dapat mengembangkan skema database dari awal.

26.Bokeh

Pustaka visualisasi data untuk Python, Bokeh memungkinkan visualisasi interaktif. Itu menggunakan HTML dan Javascript untuk menyediakan grafik, sehingga dapat diandalkan untuk berkontribusi pada aplikasi berbasis web. Ini sangat fleksibel dan memungkinkan Anda mengonversi visualisasi yang ditulis di perpustakaan lain seperti ggplot atau matplot lib. Bokeh menggunakan perintah langsung untuk membuat skenario statistik gabungan.

27. Permintaan

Permintaan memungkinkan Anda mengirim permintaan HTTP/1.1 dan menyertakan header, data formulir, file multi-bagian, dan parameter menggunakan kamus dasar Python.
Demikian pula, ini juga memungkinkan Anda mengambil data jawaban.

28. Anak Babi

Pyglet dirancang untuk membuat game dan aplikasi lain yang menarik secara visual. Windowing, pemrosesan peristiwa antarmuka pengguna, joystick, grafik OpenGL, memuat gambar dan film, serta memutar suara dan musik semuanya didukung. Linux, OS X, dan Windows semuanya mendukung Pyglet.

29. CahayaGBM

Salah satu perpustakaan pembelajaran mesin terbaik dan paling terkenal, peningkatan gradien, membantu pemrogram dalam membuat algoritme baru dengan menggunakan pohon keputusan dan model dasar lainnya yang diformulasi ulang. Hasilnya, perpustakaan khusus dapat digunakan untuk mengimplementasikan metode ini dengan cepat dan efektif.

30. Eli5

Pustaka pembelajaran mesin Eli5 yang dibuat dengan Python membantu mengatasi masalah prediksi model pembelajaran mesin yang sering kali tidak akurat. Ini menggabungkan visualisasi, debugging semua model pembelajaran mesin, dan pelacakan semua proses kerja algoritmik.

Pustaka Python Penting untuk Ilmu Data

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

Berikut adalah daftar Pustaka Python yang menarik dan penting yang akan membantu semua Ilmuwan Data di luar sana. Jadi, mari kita mulai dengan 20 perpustakaan paling penting yang digunakan dalam Python-

tergores- Ini adalah kerangka kerja kolaboratif untuk mengekstraksi data yang diperlukan dari situs web. Ini adalah alat yang cukup sederhana dan cepat.

sup indah- Ini adalah perpustakaan populer lainnya yang digunakan dalam Python untuk mengekstraksi atau mengumpulkan informasi dari situs web, yaitu digunakan untuk web scraping.

model statistik- Seperti namanya, Statsmodels adalah pustaka Python yang menyediakan banyak peluang, seperti analisis dan estimasi model statistik, melakukan uji statistik, dll. Statsmodels memiliki fungsi untuk analisis statistik untuk mencapai hasil kinerja tinggi saat memproses kumpulan data statistik besar.

XGBoost- Pustaka ini diimplementasikan dalam algoritme pembelajaran mesin di bawah kerangka Gradient Boosting. Ini memberikan implementasi kinerja tinggi dari pohon keputusan yang didorong oleh gradien. XGBoost portabel, fleksibel, dan efisien. Ini memberikan implementasi peningkatan gradien yang sangat optimal, skalabel, dan cepat.

Plot-Perpustakaan ini digunakan untuk merencanakan grafik dengan mudah. Ini bekerja sangat baik dalam aplikasi web interaktif. Dengan ini, kita dapat membuat berbagai jenis bagan dasar seperti garis, pai, sebar, peta panas, plot kutub, dan sebagainya. Kita dapat dengan mudah membuat grafik visualisasi apa pun yang ingin kita gunakan Plotly.

Pidot- Pydot digunakan untuk menghasilkan grafik berorientasi kompleks dan tidak berorientasi. Ini khusus digunakan saat mengembangkan algoritma berdasarkan jaringan saraf dan pohon keputusan.

Gensim- Ini adalah pustaka Python untuk pemodelan topik dan pengindeksan dokumen, yang berarti ia mampu mengekstrak topik mendasar dari sejumlah besar teks. Itu dapat menangani file teks besar tanpa memuat seluruh file ke dalam memori.

PyOD- Seperti namanya, ini adalah toolkit Python untuk mendeteksi outlier dalam data multivariat. Ini menyediakan akses ke berbagai algoritma deteksi outlier. Deteksi outlier, juga dikenal sebagai deteksi anomali, mengacu pada identifikasi item, peristiwa, atau observasi langka yang berbeda dari distribusi umum suatu populasi.

Ini membawa kita ke bagian akhir blog tentang Perpustakaan Python teratas. Kami berharap Anda mendapatkan manfaat yang sama. Jika Anda memiliki pertanyaan lebih lanjut, silakan tinggalkan di komentar di bawah, dan kami akan menghubungi Anda sesegera mungkin.

Jalur di bawah ini akan memandu Anda untuk menjadi ilmuwan data yang mahir.

FAQ Pustaka Python

Bacaan lebih lanjut

1. Apa itu TensorFlow? Perpustakaan Pembelajaran Mesin Dijelaskan
2. Scikit Learn in Machine Learning, Definisi dan Contoh
3. Tutorial Pembelajaran Mesin Untuk Pemula Lengkap | Pelajari Pembelajaran Mesin dengan Python
4. Tutorial Ilmu Data Untuk Pemula | Pelajari Tutorial Lengkap Ilmu Data
5. Tutorial Python Untuk Pemula – Panduan Lengkap | Belajar Python dengan Mudah

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/