Python ライブラリは、コードを最初から作成する必要をなくす便利な関数のセットです。現在 137,000 を超える Python ライブラリが存在し、機械学習、データ サイエンス、データ視覚化、画像およびデータ操作アプリケーションなどの開発において重要な役割を果たしています。 Python プログラミング言語について簡単に紹介し、次に最も一般的な Python ライブラリについて詳しく見ていきましょう。

図書館とは何ですか？

ライブラリは、コーディングに必要な時間を短縮するために繰り返し使用できる、事前に結合されたコードのコレクションです。これらは、毎回最初からコードを記述するのではなく、頻繁に使用される事前に作成されたコードにアクセスする場合に特に役立ちます。物理ライブラリと同様に、これらは再利用可能なリソースのコレクションであり、すべてのライブラリにルート ソースがあることを意味します。これは、Python で利用できる多数のオープンソース ライブラリの背後にある基盤です。 

何が Python 図書館?

Python ライブラリは、幅広い機能を提供するモジュールとパッケージのコレクションです。これらのライブラリを使用すると、開発者はコードを最初から作成しなくても、さまざまなタスクを実行できます。これらには、アプリケーションの開発、タスクの自動化、データの操作、数学的計算の実行などに使用できる、事前に作成されたコード、クラス、関数、ルーチンが含まれています。

Python の広範なライブラリのエコシステムは、Web 開発 (例: Django、Flask)、データ分析 (例: pandas、NumPy)、機械学習 (例: TensorFlow、scikit-learn)、画像処理 (例: Pillow、OpenCV) などの多様な領域をカバーしています。 )、科学計算 (SciPy など)、その他多数。この豊富なライブラリは、開発プロセスを簡素化し、複雑な機能を効率的に実装できるため、開発者、研究者、データ サイエンティストの間での Python の人気に大きく貢献しています。

クイックチェック – Python の基礎

トップ30のPythonライブラリリスト

この表には、Python を使用するデータ サイエンティスト、Web 開発者、およびソフトウェア エンジニアにとって不可欠なライブラリが含まれています。各ライブラリには独自の強みがあり、Django や Flask などの Web 開発フレームワークから TensorFlow や PyTorch などの機械学習ライブラリ、Pandas や Matplotlib などのデータ分析および視覚化ツールに至るまで、特定のタスクに合わせて選択されます。

1.Scikit-learn

それは自由なソフトウェアです 機械学習 Python プログラミング言語のライブラリ。これは、分類、回帰、クラスタリング、モデル選択、単純ベイズ、グレードブースティング、K 平均法、前処理などのさまざまなアプリケーションに効果的に使用できます。
Scikit-learnには以下が必要です。

• Python（>=2.7または>=3.3）、
• NumPy（> = 1.8.2）、
• SciPy（> = 0.13.3）。

Spotify は音楽の推奨に Scikit-learn を使用し、分類器の構築に Evernote を使用しています。 NumPy と scipy がすでにインストールされている場合、scikit-learn をインストールする最も簡単な方法は次のとおりです。 ピップ.

2.NuPIC

Numenta Platform for Intelligent Computing（NuPIC）は、HTM学習アルゴリズムを実装し、それらを公開ソースにすることを目的としたプラットフォームです。 これは、新皮質の生物学に基づく将来の機械学習アルゴリズムの基盤です。 クリック こちら GitHubでコードを確認します。

3.ランプ

これは、機械学習モデルのラピッドプロトタイピングに使用されるPythonライブラリです。 ランプ 機能、アルゴリズム、および変換を探索するための単純な宣言型構文を提供します。 これは軽量のパンダベースの機械学習フレームワークであり、既存のPython機械学習および統計ツールとシームレスに使用できます。

4. ナンパイ

科学計算に関しては、 NumPy は Python の基本パッケージの 1 つであり、大規模な多次元配列および行列のサポートと、これらの関数を迅速に実行するための高レベルの数学関数のコレクションを提供します。 NumPy が依存するもの BLAS & ラパック 効率的な線形代数計算のため。 NumPyは、汎用データの効率的な多次元コンテナーとしても使用できます。

さまざまなNumPyインストールパッケージがあります ページ をご覧ください

5.Pipenv

　 2017年にPython用に公式に推奨されたツール – Pipenv は、すべてのパッケージングの世界の最高のものを Python の世界にもたらすことを目的とした、実稼働対応のツールです。基本的な目的は、セットアップが簡単な作業環境をユーザーに提供することです。 「人間のための Python 開発ワークフロー」である Pipenv は、パッケージの不一致を管理するために Kenneth Reitz によって作成されました。 Pipenv をインストールする手順については、こちらをご覧ください。 こちら.

6.TensorFlow

TensorFlow の最も人気のある深層学習フレームワークは、高性能数値計算用のオープンソース ソフトウェア ライブラリです。これは象徴的な数学ライブラリであり、機械学習および深層学習アルゴリズムの Python にも使用されます。 Tensorflow は、Google AI 組織内の Google Brain チームの研究者によって開発されました。現在、研究者は機械学習アルゴリズムに使用し、物理学者は複雑な数学的計算に使用しています。次のオペレーティング システムは TensorFlow をサポートしています: macOS 10.12.6 (Sierra) 以降。 Ubuntu 16.04以降。 Windows 7 以降。 Raspbian 9.0以降。

私たちをチェックしてください TensorflowとKerasの無料コース & TensorFlow Python。 このコースでは、これらXNUMXつのフレームワークを紹介し、これらのフレームワークの使用方法のデモについても説明します。

7.ボブ

スイスのIdiapResearchInstituteで開発されました。 ボブ 無料の信号処理および機械学習ツールボックスです。 ツールボックスは、PythonとC++を組み合わせて作成されています。 画像認識から機械学習アルゴリズムを使用した画像およびビデオ処理まで、Bobには多数のパッケージが用意されており、これらすべてを短時間で非常に効率的に実行できます。

8.PyTorch

2017年にFacebookによって導入され、 パイトーチ は、強力なGPUアクセラレーションを備えたテンソル計算（NumPyなど）とテープベースの自動差分システムでのディープニューラルネットワークの開発という2つの高レベル機能のブレンドをユーザーに提供するPythonパッケージです。 PyTorchは、Pythonと深く統合されるように構築された柔軟性と速度を向上させて、ディープラーニングモデルを実行するための優れたプラットフォームを提供します。

PyTorch を始めてみませんか?これらをチェックしてください PyTorch コース 迅速かつ簡単に開始できるようにします。

9.パイブレイン

パイブレイン のアルゴリズムが含まれています ニューラルネットワーク 初心者レベルの学生が使用できると同時に、最先端の研究にも使用できます。目標は、アルゴリズムをテストおよび比較するための、多くの事前に決定された環境で、シンプルで柔軟でありながら洗練された強力な機械学習アルゴリズムを提供することです。研究者、学生、開発者、講師、あなた、そして私は PyBrain を使用できます。

10。 MILK

Pythonのこの機械学習ツールキットは、SVM、k-NN、ランダムフォレスト、決定木など、さまざまな分類器を使用した教師あり分類に重点を置いています。 これらの分類器のさまざまな組み合わせにより、さまざまな分類システムが提供されます。 教師なし学習の場合、k-meansクラスタリングとアフィニティ伝播を使用できます。 速度と低メモリ使用量に重点が置かれています。 したがって、パフォーマンスに敏感なコードのほとんどはC++です。 それについてもっと読む ページ をご覧ください

11.ケラス

これは、Pythonで記述されたオープンソースのニューラルネットワークライブラリであり、深いニューラルネットワークでの高速実験を可能にするように設計されています。 ディープラーニングがユビキタスになり、 ケラス 作成者によれば、これは機械ではなく人間向けに設計された API であるため、理想的な選択肢となります。 200,000 年 2017 月の時点でユーザーが XNUMX 人を超える Keras は、TensorFlow や Theano よりも業界と研究コミュニティの両方で強力に採用されています。 Keras をインストールする前に、TensorFlow バックエンド エンジンをインストールすることをお勧めします。

12。 ダッシュ

データの探索から実験のモニタリングまで、Dash は分析用 Python バックエンドのフロントエンドのようなものです。この生産的な Python フレームワークは、特にあらゆる Python ユーザーに適したデータ視覚化アプリに最適です。私たちが経験する使いやすさは、広範かつ徹底した努力の結果です。

13.パンダ

これは、オープンソースの BSD ライセンスのライブラリです。 Pandas を使用すると、Python に簡単なデータ構造を提供し、より迅速なデータ分析を行うことができます。データ分析やモデリングなどの操作については、Pandas を使用すると、R などのよりドメイン固有の言語に切り替える必要なく、これらを実行できます。Pandas をインストールする最良の方法は、次のとおりです。 コンダのインストール。

14. スキピー

これは、Pythonの科学計算に使用されるさらに別のオープンソースソフトウェアです。 それとは別に、Scipyはデータ計算、生産性、高性能コンピューティング、および品質保証にも使用されます。 さまざまなインストールパッケージがあります こちら。コア 辛い パッケージは、Numpy、SciPy ライブラリ、Matplotlib、IPython、Sympy、および Pandas です。

15.Matplotlib

これまで説明してきたライブラリはすべて、あらゆる範囲の数値演算が可能ですが、次元プロットに関して言えば、Matplotlib が優れています。この Python のオープンソース ライブラリは、さまざまなハードコピー形式やプラットフォームにわたる対話型環境で高品質の図を公開するために広く使用されています。わずか数行のコードで、チャート、グラフ、円グラフ、散布図、ヒストグラム、エラー チャートなどをデザインできます。

さまざまなインストールパッケージがあります ページ をご覧ください

16.テアノ

このオープンソース ライブラリを使用すると、多次元配列を含む数式を効率的に定義、最適化、評価できます。。膨大な量のデータの場合、手作りの C コードは遅くなります。 Theano を使用すると、コードを迅速に実装できます。 Theano は不安定な式を認識し、安定したアルゴリズムで計算することができます。 NumPy よりも優れています。 Theano に最も近い Python パッケージは Sympy です。 それで、それについて話しましょう。

17.シンパイ

すべての記号数学に対する答えは SymPy です。この記号数学用の Python ライブラリは、理解しやすく拡張しやすいようにコードを可能な限り単純に保ちながら、計算機代数システム (CAS) を効果的に支援します。 SimPy は Python のみで書かれており、他のアプリケーションに埋め込んだり、カスタム関数で拡張したりできます。ソースコードは次の場所にあります。 GitHubの。 

18. カフェ2

街の新しい少年 – Caffe2 は、軽量、モジュール式、スケーラブルな深層学習フレームワークです。ディープラーニングを実験するための簡単かつ簡単な方法を提供することを目的としています。 Caffe2 の Python および C++ API のおかげで、今すぐプロトタイプを作成し、後で最適化することができます。このステップバイステップに従って、今すぐ Caffe2 を始めることができます。 インストールガイド。

19.シーボーン

ヒートマップのような統計モデルの視覚化に関しては、Seabornは信頼できる情報源のXNUMXつです。 このPythonライブラリはMatplotlibから派生しており、Pandasデータ構造と緊密に統合されています。 訪問 インストールページ このパッケージのインストール方法を確認してください。

20.ヘベル

このPythonライブラリは、pyCUDAを介したCUDAでのGPUアクセラレーションを使用したニューラルネットワークでのディープラーニングのためのツールです。 現在、Hebelは、XNUMXつまたは複数のタスクの分類と回帰のためにフィードフォワードニューラルネットワークを実装しています。 オートエンコーダー、畳み込みニューラルネット、制限付きボルツマンマシンなどの他のモデルは、将来的に計画されています。 フォローする ヘベルを探索します。

21.チェイナー

HebelのライバルであるこのPythonパッケージは、深層学習モデルの柔軟性を高めることを目的としています。 チェイナーのXNUMXつの主要な重点分野は次のとおりです。
a。 交通機関： Chainerのメーカーは一貫して自動運転車に傾斜を示しており、トヨタ自動車とも同様の交渉を行っている。

b.製造業: Chainer はロボット工学やいくつかの機械学習ツールに効果的に使用されています。 オブジェクト認識から最適化まで。

c。 バイオヘルスケア： 癌の重症度に対処するために、Chainerのメーカーはさまざまな医療画像の研究に投資してきました。 がん細胞の早期診断。
インストール、プロジェクト、その他の詳細はここでご覧いただけます。
ここでは、一般的な Python ライブラリのリストを示します。これらは、覗いて、可能であればよく理解しておく価値があります。リストに載せるに値するライブラリがあると思われる場合は、 コメントでそれを言及することを忘れないでください。

22. OpenCV Python

オープンソースのコンピュータビジョンまたは OpenCV 画像処理に使用されます。これは、インスタント コンピューター ビジョンに焦点を当てた全体的な機能を監視する Python パッケージです。 OpenCV にはいくつかの組み込み関数が用意されています。これを利用して、コンピューター ビジョンを学ぶことができます。イメージの読み取りと書き込みを同時に行うことができます。顔、木などのオブジェクトは、あらゆるビデオまたは画像内で診断できます。 Windows、OS-X、その他のオペレーティング システムと互換性があります。がんばって こちら. 

OpenCV を基礎から学ぶには、以下を参照してください。 OpenCV チュートリアル

23.テアノ

Theanoは、Pythonライブラリであるだけでなく、最適化コンパイラでもあります。 これは、さまざまな数学的宣言を同時に分析、記述、および最適化するために使用されます。 多次元配列を利用しているため、プロジェクトの完成度について心配する必要はありません。 TheanoはGPUでうまく機能し、Numpyと非常によく似たインターフェイスを備えています。 このライブラリは計算を140倍高速化し、有害なバグの検出と分析に使用できます。 がんばって こちら. 

24.NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK) は、人気のある Python NLP ライブラリの 1 つです。これには、英語のみで数値および記号言語処理の処理ソリューションを提供する一連の処理ライブラリが含まれています。ツールキットには、NLTK に関連する問題について議論したり提起したりできる動的なディスカッション フォーラムが付属しています。

25.SQL錬金術

SQLAcademyは、Python用のデータベース抽象化ライブラリであり、さまざまなデータベースとレイアウトの驚異的なサポートが付属しています。 一貫したパターンを提供し、理解しやすく、初心者でも使用できます。 Python言語とデータベース間の通信速度を向上させ、Python 2.5、Jython、Pypyなどのほとんどのプラットフォームをサポートします。 SQLAcademyを使用すると、データベーススキームを最初から開発できます。

26.ボケ

Python 用のデータ視覚化ライブラリである Bokeh を使用すると、インタラクティブな視覚化が可能になります。 HTML と JavaScript を使用してグラフィックスを提供するため、Web ベースのアプリケーションに貢献できる信頼性の高いものになります。柔軟性が高く、ggplot や matplot lib などの他のライブラリで記述されたビジュアライゼーションを変換できます。 Bokeh は、簡単なコマンドを使用して複合統計シナリオを作成します。

27. つながり申請

リクエストを使用すると、HTTP/1.1 リクエストを送信し、基本的な Python 辞書を使用してヘッダー、フォーム データ、マルチパート ファイル、およびパラメーターを含めることができます。
同様に、回答データを取得することもできます。

28. ピグレット

Pyglet は、視覚的に魅力的なゲームやその他のアプリケーションを作成するために設計されています。ウィンドウ操作、ユーザー インターフェイス イベントの処理、ジョイスティック、OpenGL グラフィックス、写真やムービーの読み込み、サウンドや音楽の再生がすべてサポートされています。 Linux、OS X、Windows はすべて Pyglet をサポートしています。

29. ライトGBM

最もよく知られた機械学習ライブラリの 1 つである勾配ブースティングは、デシジョン ツリーやその他の再定式化された基本モデルを使用して、プログラマが新しいアルゴリズムを作成するのに役立ちます。その結果、特殊なライブラリを使用して、このメソッドを迅速かつ効果的に実装できます。

30. Eli5

Python で構築された Eli5 機械学習ライブラリは、不正確なことが多い機械学習モデルの予測の問題に対処するのに役立ちます。視覚化、すべての機械学習モデルのデバッグ、すべてのアルゴリズム作業プロセスの追跡を組み合わせます。

データサイエンスのための重要なPythonライブラリ

寄稿者：Shveta Rajpal
LinkedInのプロフィール： https://www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/

これは、そこにいるすべてのデータサイエンティストに役立つ、興味深く重要なPythonライブラリのリストです。 それでは、Pythonで使用される20の最も重要なライブラリから始めましょう-

スクレイピー Web サイトから必要なデータを抽出するための共同フレームワークです。これは非常にシンプルで高速なツールです。

美しいスープ- これは、Web サイトから情報を抽出または収集するために Python で使用されるもう 1 つの人気のあるライブラリです。つまり、Web スクレイピングに使用されます。

統計モデル- 名前が示すように、Statsmodelsは、統計モデルの分析と推定、統計テストの実行など、多くの機会を提供するPythonライブラリです。統計分析の機能を備えており、大規模な統計データセットを処理しながら高性能の結果を実現します。

XGブースト- このライブラリは、GradientBoostingフレームワークの下で機械学習アルゴリズムに実装されています。 勾配ブースティング決定木の高性能実装を提供します。 XGBoostはポータブルで、柔軟性があり、効率的です。 高度に最適化され、スケーラブルで、高速な勾配ブースティングの実装を提供します。

プロット-このライブラリはグラフを簡単にプロットするために使用されます。これは対話型 Web アプリケーションで非常にうまく機能します。これを使用すると、折れ線グラフ、円グラフ、散布図、ヒート マップ、極プロットなどのさまざまな種類の基本的なグラフを作成できます。を使用すると、考えられるあらゆる視覚化のグラフを簡単にプロットできます。 プロット.

パイドット- Pydot は、複雑指向グラフと非指向グラフを生成するために使用されます。これは、ニューラル ネットワークとデシジョン ツリーに基づくアルゴリズムを開発する際に特に使用されます。

ゲンシム- これは、トピック モデリングとドキュメントのインデックス作成のための Python ライブラリであり、大量のテキストから基礎となるトピックを抽出できることを意味します。ファイル全体をメモリにロードせずに、大きなテキスト ファイルを処理できます。

PyOD- 名前が示すように、それはのためのPythonツールキットです 多変量データの外れ値の検出. 幅広い外れ値検出アルゴリズムへのアクセスを提供します。異常値検出とも呼ばれる外れ値検出は、母集団の一般的な分布とは異なる稀なアイテム、イベント、または観測値を識別することを指します。

これで、トップ Python ライブラリに関するブログは終わりになります。ぜひご活用ください。さらにご質問がございましたら、お気軽に以下のコメント欄に残していただければ、できるだけ早くご連絡させていただきます。

以下のパスは、熟練したデータ サイエンティストになるためのガイドです。

Pythonライブラリに関するFAQ

参考文献

1. TensorFlowとは何ですか？ 機械学習ライブラリの説明
2. Scikit Learn in Machine Learning、定義、例
3. 完全な初心者のための機械学習チュートリアル| Pythonで機械学習を学ぶ
4. 初心者のためのデータサイエンスチュートリアル| データサイエンスの完全なチュートリアルを学ぶ
5. 初心者のためのPythonチュートリアル–完全ガイド| Pythonを簡単に学ぶ

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/