Le librerie Python sono un insieme di funzioni utili che eliminano la necessità di scrivere codici da zero. Oggi sono presenti oltre 137,000 librerie Python che svolgono un ruolo fondamentale nello sviluppo di applicazioni di machine learning, data science, visualizzazione dei dati, manipolazione di immagini e dati e altro ancora. Introduciamo brevemente il linguaggio di programmazione Python e poi immergiamoci direttamente nelle librerie Python più popolari.

Che cos'è una libreria?

Una libreria è una raccolta di codici precombinati che possono essere utilizzati in modo iterativo per ridurre il tempo richiesto per la codifica. Sono particolarmente utili per accedere ai codici precompilati utilizzati di frequente invece di scriverli da zero ogni volta. Similmente alle librerie fisiche, queste sono una raccolta di risorse riutilizzabili, il che significa che ogni libreria ha una fonte root. Questa è la base dietro le numerose librerie open source disponibili in Python. 

Che cosa è un Python Biblioteca?

Una libreria Python è una raccolta di moduli e pacchetti che offrono un'ampia gamma di funzionalità. Queste librerie consentono agli sviluppatori di eseguire varie attività senza dover scrivere codice da zero. Contengono codice, classi, funzioni e routine già scritti che possono essere utilizzati per sviluppare applicazioni, automatizzare attività, manipolare dati, eseguire calcoli matematici e altro ancora.

L'ampio ecosistema di librerie di Python copre diverse aree come lo sviluppo web (ad esempio Django, Flask), l'analisi dei dati (ad esempio Pandas, NumPy), l'apprendimento automatico (ad esempio TensorFlow, scikit-learn), l'elaborazione delle immagini (ad esempio Pillow, OpenCV ), calcolo scientifico (ad esempio SciPy) e molti altri. Questa ricchezza di librerie contribuisce in modo significativo alla popolarità di Python tra sviluppatori, ricercatori e data scientist, poiché semplifica il processo di sviluppo e implementa in modo efficiente funzionalità complesse.

Controllo veloce - Fondamenti di Python

Elenco delle 30 migliori librerie Python

Questa tabella include le librerie essenziali per data scientist, sviluppatori Web e ingegneri del software che lavorano con Python. Ogni libreria ha i suoi punti di forza e viene scelta per compiti specifici, dai framework di sviluppo web come Django e Flask alle librerie di machine learning come TensorFlow e PyTorch fino agli strumenti di analisi e visualizzazione dei dati come Pandas e Matplotlib.

1. Scikit: impara

è un software gratuito machine learning libreria per il linguaggio di programmazione Python. Può essere utilizzato efficacemente per una varietà di applicazioni che includono classificazione, regressione, clustering, selezione di modelli, Bayes ingenuo, potenziamento del grado, medie K e preelaborazione.
Scikit-learn richiede:

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

Spotify utilizza Scikit-learn per i suoi consigli musicali e Evernote per costruire i suoi classificatori. Se hai già un'installazione funzionante di NumPy e scipy, il modo più semplice per installare scikit-learn è utilizzare seme.

2. NuPIC

La Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) è una piattaforma che mira a implementare un algoritmo di apprendimento HTM e renderli anche una fonte pubblica. È la base per futuri algoritmi di apprendimento automatico basati sulla biologia della neocorteccia. Clic qui per controllare il loro codice su GitHub.

3. Rampa

È una libreria Python utilizzata per la prototipazione rapida di modelli di machine learning. Rampa fornisce una sintassi semplice e dichiarativa per esplorare funzionalità, algoritmi e trasformazioni. È un framework di apprendimento automatico leggero basato su panda e può essere utilizzato senza problemi con gli strumenti statistici e di apprendimento automatico Python esistenti.

4. NumPi

Quando si parla di calcolo scientifico, NumPy è uno dei pacchetti fondamentali per Python, fornendo supporto per array e matrici multidimensionali di grandi dimensioni insieme a una raccolta di funzioni matematiche di alto livello per eseguire rapidamente queste funzioni. NumPy fa affidamento su BLAS ed LAPACK per calcoli efficienti di algebra lineare. NumPy può essere utilizzato anche come efficiente contenitore multidimensionale di dati generici.

È possibile trovare i vari pacchetti di installazione di NumPy

5. Pipenv

I strumento ufficialmente raccomandato per Python nel 2017 – Pipenv è uno strumento pronto per la produzione che mira a portare il meglio di tutti i mondi del packaging nel mondo Python. Lo scopo principale è fornire agli utenti un ambiente di lavoro facile da configurare. Pipenv, il "Python Development Workflow for Humans", è stato creato da Kenneth Reitz per la gestione delle discrepanze dei pacchetti. Le istruzioni per installare Pipenv possono essere trovate qui.

6. Flusso tensore

Il framework di deep learning più popolare di TensorFlow è una libreria software open source per calcoli numerici ad alte prestazioni. È un'iconica libreria matematica e viene utilizzata anche per Python negli algoritmi di machine learning e deep learning. Tensorflow è stato sviluppato dai ricercatori del team Google Brain all'interno dell'organizzazione Google AI. Oggi viene utilizzato dai ricercatori per algoritmi di apprendimento automatico e dai fisici per calcoli matematici complessi. I seguenti sistemi operativi supportano TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) o successivo; Ubuntu 16.04 o successivo; Windows 7 o successivo; Raspbian 9.0 o successivo.

Dai un'occhiata al nostro Corso gratuito su Tensorflow e Keras ed Pitone TensorFlow. Questo corso ti introdurrà a questi due framework e ti guiderà anche attraverso una demo su come utilizzare questi framework.

7. peso

Sviluppato presso l'Idiap Research Institute in Svizzera, Bob è un toolbox gratuito per l'elaborazione del segnale e l'apprendimento automatico. Il toolbox è scritto in un mix di Python e C++. Dal riconoscimento delle immagini all'elaborazione di immagini e video mediante algoritmi di apprendimento automatico, in Bob è disponibile un gran numero di pacchetti per far sì che tutto ciò avvenga con grande efficienza in breve tempo.

8. Torcia

Introdotto da Facebook nel 2017, PyTorch è un pacchetto Python che offre all'utente una combinazione di 2 funzionalità di alto livello: il calcolo del tensore (come NumPy) con una forte accelerazione GPU e lo sviluppo di reti neurali profonde su un sistema di diff automatico basato su nastro. PyTorch fornisce un'ottima piattaforma per eseguire modelli di Deep Learning con maggiore flessibilità e velocità costruita per essere integrata profondamente con Python.

Vuoi iniziare con PyTorch? Dai un'occhiata a questi Corsi PyTorch per aiutarti a iniziare in modo rapido e semplice.

9. PyBrain

PyBrain contiene algoritmi per reti neurali che può essere utilizzato dagli studenti alle prime armi ma può essere utilizzato per ricerche all'avanguardia. L'obiettivo è offrire algoritmi semplici, flessibili ma sofisticati e potenti per l'apprendimento automatico con molti ambienti predeterminati per testare e confrontare i tuoi algoritmi. Ricercatori, studenti, sviluppatori, docenti, tu e io possiamo usare PyBrain.

10. LATTE

Questo toolkit di apprendimento automatico in Python si concentra sulla classificazione supervisionata con una gamma di classificatori disponibili: SVM, k-NN, foreste casuali e alberi decisionali. Una serie di combinazioni di questi classificatori fornisce diversi sistemi di classificazione. Per l'apprendimento non supervisionato, è possibile utilizzare il clustering k-mean e la propagazione dell'affinità. C'è una forte enfasi sulla velocità e sull'utilizzo ridotto della memoria. Pertanto, la maggior parte del codice sensibile alle prestazioni è in C++. Leggi di più a riguardo

11.Keras

È una libreria di reti neurali open source scritta in Python progettata per consentire una rapida sperimentazione con reti neurali profonde. Con il deep learning che sta diventando onnipresente, Keras diventa la scelta ideale in quanto si tratta di un'API progettata per gli esseri umani e non per le macchine, secondo i creatori. Con oltre 200,000 utenti a novembre 2017, Keras ha un'adozione più forte sia nel settore che nella comunità di ricerca, anche rispetto a TensorFlow o Theano. Prima di installare Keras, si consiglia di installare il motore backend TensorFlow.

12. trattino

Dall'esplorazione dei dati al monitoraggio dei tuoi esperimenti, Dash è come il front-end del backend analitico di Python. Questo produttivo framework Python è ideale per le app di visualizzazione dei dati particolarmente adatte a ogni utente Python. La facilità che sperimentiamo è il risultato di uno sforzo ampio ed esauriente.

13. Panda

È una libreria open source con licenza BSD. I panda consentono di fornire una struttura dati semplice e un'analisi dei dati più rapida per Python. Per operazioni come l'analisi e la modellazione dei dati, Pandas consente di eseguirle senza la necessità di passare a un linguaggio più specifico del dominio come R. Il modo migliore per installare Pandas è Installazione Conda.

14. Scipione

Questo è un altro software open source utilizzato per il calcolo scientifico in Python. Oltre a ciò, Scipy viene utilizzato anche per il calcolo dei dati, la produttività, il calcolo ad alte prestazioni e il controllo della qualità. È possibile trovare i vari pacchetti di installazione qui. Il centro SciPy i pacchetti sono Numpy, libreria SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy e Pandas.

15.LibreMatplot

Tutte le librerie di cui abbiamo parlato sono in grado di eseguire una vasta gamma di operazioni numeriche, ma quando si tratta di grafici dimensionali, Matplotlib ruba la scena. Questa libreria open source in Python è ampiamente utilizzata per pubblicare figure di qualità in vari formati cartacei e ambienti interattivi su piattaforme. Puoi progettare diagrammi, grafici, grafici a torta, grafici a dispersione, istogrammi, grafici degli errori, ecc., con solo poche righe di codice.

È possibile trovare i vari pacchetti di installazione

16. Teano

Questa libreria open source consente di definire, ottimizzare e valutare in modo efficiente espressioni matematiche che coinvolgono array multidimensionali. Per un volume enorme di dati, i codici C realizzati artigianalmente diventano più lenti. Theano consente implementazioni rapide del codice. Theano può riconoscere espressioni instabili e tuttavia calcolarle con algoritmi stabili, dando è un vantaggio su NumPy. Il pacchetto Python più vicino a Theano è Sympy. Allora parliamone.

17. Simpia

Per tutta la matematica simbolica, SymPy è la risposta. Questa libreria Python per la matematica simbolica è un aiuto efficace per i sistemi di computer algebra (CAS) mantenendo il codice il più semplice possibile per essere comprensibile e facilmente estensibile. SimPy è scritto solo in Python e può essere incorporato in altre applicazioni ed esteso con funzioni personalizzate. Puoi trovare il codice sorgente su GitHub. 

18. Caffè2

Il nuovo arrivato in città: Caffe2, è un framework di deep learning leggero, modulare e scalabile. Ha lo scopo di fornire un modo semplice e diretto per sperimentare il deep learning. Grazie alle API Python e C++ di Caffe2, possiamo creare subito il nostro prototipo e ottimizzarlo in seguito. Puoi iniziare subito con Caffe2 seguendo questa procedura dettagliata guida d'installazione.

19. Nato marino

Quando si tratta della visualizzazione di modelli statistici come le mappe di calore, Seaborn è tra le fonti affidabili. Questa libreria Python è derivata da Matplotlib ed è strettamente integrata con le strutture dati di Pandas. Visitare il pagina di installazione per vedere come è possibile installare questo pacchetto.

20. Ebel

Questa libreria Python è uno strumento per il deep learning con le reti neurali utilizzando l'accelerazione GPU con CUDA tramite pyCUDA. Al momento, Hebel implementa reti neurali feed-forward per la classificazione e la regressione su una o più attività. Altri modelli come Autoencoder, reti neurali convoluzionali e macchine Restricted Boltzman sono previsti per il futuro. Segui il link per esplorare Hebel.

21. Catena

Un concorrente di Hebel, questo pacchetto Python mira ad aumentare la flessibilità dei modelli di deep learning. Le tre aree di interesse chiave di Chainer includono:
un. Sistema di trasporto: I produttori di Chainer hanno costantemente mostrato un'inclinazione verso le auto a guida automatica, e sono stati in trattative con Toyota Motors sulla stessa cosa.

B. Industria manifatturiera: Chainer è stato utilizzato efficacemente per la robotica e diversi strumenti di apprendimento automatico, dal riconoscimento degli oggetti all'ottimizzazione.

c. Bio-assistenza sanitaria: Per affrontare la gravità del cancro, i creatori di Chainer hanno investito nella ricerca di varie immagini mediche per il diagnosi precoce delle cellule tumorali.
L'installazione, i progetti e altri dettagli li trovate qui.
Quindi ecco un elenco delle comuni librerie Python a cui vale la pena dare un'occhiata e, se possibile, familiarizzare. Se ritieni che ci sia qualche biblioteca che merita di essere nella lista, non dimenticare di menzionarlo nei commenti.

22. OpenCV Python

Visione artificiale open source o OpenCV viene utilizzato per l'elaborazione delle immagini. È un pacchetto Python che monitora le funzioni generali focalizzate sulla visione artificiale istantanea. OpenCV fornisce diverse funzioni integrate; con l'aiuto di questo, puoi imparare la visione artificiale. Permette sia di leggere che di scrivere immagini allo stesso tempo. Oggetti come volti, alberi, ecc. possono essere diagnosticati in qualsiasi video o immagine. È compatibile con Windows, OS-X e altri sistemi operativi. Puoi prenderlo qui. 

Per imparare OpenCV dalle basi, dai un'occhiata al Esercitazione OpenCV

23. Teano

Oltre ad essere una libreria Python, Theano è anche un compilatore di ottimizzazione. Viene utilizzato per analizzare, descrivere e ottimizzare diverse dichiarazioni matematiche contemporaneamente. Fa uso di array multidimensionali, assicurandoci che non dobbiamo preoccuparci della perfezione dei nostri progetti. Theano funziona bene con le GPU e ha un'interfaccia abbastanza simile a Numpy. La libreria rende il calcolo 140 volte più veloce e può essere utilizzata per rilevare e analizzare eventuali bug dannosi. Puoi prenderlo qui. 

24.NLTK

Il Natural Language Toolkit, NLTK, è una delle popolari librerie PNL Python. Contiene una serie di librerie di elaborazione che forniscono soluzioni di elaborazione per l'elaborazione del linguaggio numerico e simbolico solo in inglese. Il toolkit viene fornito con un forum di discussione dinamico che ti consente di discutere e sollevare eventuali problemi relativi a NLTK.

25. SQLAlchimia

SQLAcademy è una libreria di astrazione di database per Python che viene fornita con un supporto straordinario per una gamma di database e layout. Fornisce modelli coerenti, è facile da capire e può essere utilizzato anche dai principianti. Migliora la velocità di comunicazione tra il linguaggio Python e i database e supporta la maggior parte delle piattaforme come Python 2.5, Jython e Pypy. Utilizzando SQLAcademy, puoi sviluppare schemi di database da zero.

26.Bokeh

Una libreria di visualizzazione dei dati per Python, Bokeh consente la visualizzazione interattiva. Fa uso di HTML e Javascript per fornire grafica, rendendolo affidabile per il contributo di applicazioni basate sul web. È altamente flessibile e consente di convertire la visualizzazione scritta in altre librerie come ggplot o matplot lib. Bokeh utilizza comandi semplici per creare scenari statistici compositi.

27 Richieste

Requests ti consente di inviare richieste HTTP/1.1 e includere intestazioni, dati di moduli, file multiparte e parametri utilizzando dizionari Python di base.
Allo stesso modo, consente anche di recuperare i dati della risposta.

28. Maialino

Pyglet è progettato per creare giochi visivamente accattivanti e altre applicazioni. Sono supportati la creazione di finestre, l'elaborazione di eventi dell'interfaccia utente, i joystick, la grafica OpenGL, il caricamento di immagini e filmati e la riproduzione di suoni e musica. Linux, OS X e Windows supportano tutti Pyglet.

29. LuceGBM

Una delle librerie di machine learning migliori e più conosciute, il gradient boosting, aiuta i programmatori nella creazione di nuovi algoritmi utilizzando alberi decisionali e altri modelli di base riformulati. Di conseguenza, è possibile utilizzare biblioteche specializzate per implementare questo metodo in modo rapido ed efficace.

30 Eli5

La libreria di machine learning Eli5 creata da Python aiuta ad affrontare il problema delle previsioni dei modelli di machine learning che sono spesso imprecise. Combina la visualizzazione, il debug di tutti i modelli di machine learning e il monitoraggio di tutti i processi di lavoro algoritmici.

Importanti librerie Python per la scienza dei dati

Contributo di: Shveta Rajpal
Profilo LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/

Ecco un elenco di librerie Python interessanti e importanti che saranno utili per tutti i data scientist là fuori. Quindi, iniziamo con le 20 librerie più importanti utilizzate in Python-

graffiante- È un framework collaborativo per l'estrazione dei dati richiesti dai siti Web. È uno strumento abbastanza semplice e veloce.

Bella zuppa- Questa è un'altra libreria popolare utilizzata in Python per estrarre o raccogliere informazioni dai siti Web, ovvero per il web scraping.

modelli statistici- Come suggerisce il nome, Statsmodels è una libreria Python che offre molte opportunità, come l'analisi e la stima di modelli statistici, l'esecuzione di test statistici, ecc. Ha una funzione per l'analisi statistica per ottenere risultati ad alte prestazioni durante l'elaborazione di grandi set di dati statistici.

XGBoost- Questa libreria è implementata negli algoritmi di apprendimento automatico nell'ambito del framework Gradient Boosting. Fornisce un'implementazione ad alte prestazioni di alberi decisionali con gradiente. XGBoost è portatile, flessibile ed efficiente. Fornisce implementazioni altamente ottimizzate, scalabili e veloci dell'aumento del gradiente.

Trama-Questa libreria viene utilizzata per tracciare facilmente i grafici. Funziona molto bene nelle applicazioni web interattive. Con questo, possiamo creare diversi tipi di grafici di base come linee, torta, dispersione, mappe di calore, grafici polari e così via. Possiamo facilmente tracciare un grafico di qualsiasi visualizzazione che possiamo pensare di utilizzare Plotly.

pydot- Pydot viene utilizzato per generare grafici orientati al complesso e non orientati. Viene utilizzato soprattutto durante lo sviluppo di algoritmi basati su reti neurali e alberi decisionali.

Gensim- È una libreria Python per la modellazione degli argomenti e l'indicizzazione dei documenti, il che significa che è in grado di estrarre gli argomenti sottostanti da un grande volume di testo. Può gestire file di testo di grandi dimensioni senza caricare l'intero file in memoria.

PyOD- Come suggerisce il nome, è un toolkit Python per rilevamento di valori anomali nei dati multivariati. Fornisce l'accesso a un'ampia gamma di algoritmi di rilevamento dei valori anomali. Il rilevamento dei valori anomali, noto anche come rilevamento delle anomalie, si riferisce all'identificazione di elementi, eventi o osservazioni rari che differiscono dalla distribuzione generale di una popolazione.

Questo ci porta alla fine del blog sulle principali librerie Python. Ci auguriamo che anche tu tragga beneficio dallo stesso. Se hai ulteriori domande, non esitare a lasciarle nei commenti qui sotto e ti risponderemo al più presto.

Il percorso seguente ti guiderà a diventare un esperto data scientist.

Domande frequenti sulle librerie Python

Ulteriori letture

1. Cos'è TensorFlow? Spiegazione della libreria di apprendimento automatico
2. Scikit Learn in Machine Learning, definizione ed esempio
3. Tutorial di apprendimento automatico per principianti assoluti | Impara l'apprendimento automatico con Python
4. Esercitazione sulla scienza dei dati per principianti | Impara il tutorial completo sulla scienza dei dati
5. Python Tutorial per principianti – Una guida completa | Impara Python facilmente

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
• PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
• Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
• Fonte: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/