Python 라이브러리는 처음부터 코드를 작성할 필요가 없는 유용한 기능 세트입니다. 현재 137,000개가 넘는 Python 라이브러리가 있으며, 이는 기계 학습, 데이터 과학, 데이터 시각화, 이미지 및 데이터 조작 애플리케이션 등을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. Python 프로그래밍 언어를 간략하게 소개하고 가장 인기 있는 Python 라이브러리를 직접 살펴보겠습니다.

도서관이란 무엇입니까?

라이브러리는 코딩에 필요한 시간을 줄이기 위해 반복적으로 사용할 수 있는 사전 결합된 코드 모음입니다. 매번 처음부터 코드를 작성하는 대신 미리 작성된 자주 사용되는 코드에 액세스하는 데 특히 유용합니다. 물리적 라이브러리와 유사하게 이는 재사용 가능한 리소스 모음입니다. 즉, 모든 라이브러리에 루트 소스가 있음을 의미합니다. 이는 Python에서 사용할 수 있는 수많은 오픈 소스 라이브러리의 기반입니다. 

무엇이 Python 도서관?

Python 라이브러리는 광범위한 기능을 제공하는 모듈 및 패키지 모음입니다. 이러한 라이브러리를 통해 개발자는 처음부터 코드를 작성하지 않고도 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 여기에는 애플리케이션 개발, 작업 자동화, 데이터 조작, 수학적 계산 수행 등에 사용할 수 있는 미리 작성된 코드, 클래스, 함수 및 루틴이 포함되어 있습니다.

Python의 광범위한 라이브러리 생태계는 웹 개발(예: Django, Flask), 데이터 분석(예: Pandas, NumPy), 기계 학습(예: TensorFlow, scikit-learn), 이미지 처리(예: Pillow, OpenCV)와 같은 다양한 영역을 포괄합니다. ), 과학 컴퓨팅(예: SciPy) 및 기타 여러 가지가 있습니다. 이러한 풍부한 라이브러리는 개발 프로세스를 단순화하고 복잡한 기능을 효율적으로 구현하므로 개발자, 연구원 및 데이터 과학자 사이에서 Python의 인기에 크게 기여합니다.

빠른 확인 - 파이썬 기초

상위 30개 Python 라이브러리 목록

이 표에는 Python을 사용하는 데이터 과학자, 웹 개발자 및 소프트웨어 엔지니어에게 필수적인 라이브러리가 포함되어 있습니다. 각 라이브러리에는 고유한 장점이 있으며 Django 및 Flask와 같은 웹 개발 프레임워크부터 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 기계 학습 라이브러리, Pandas 및 Matplotlib와 같은 데이터 분석 및 시각화 도구에 이르기까지 특정 작업에 맞게 선택됩니다.

1. Scikit-배우기

무료 소프트웨어입니다 기계 학습 Python 프로그래밍 언어용 라이브러리입니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 모델 선택, Naive Bayes', 등급 부스팅, K-평균 및 전처리를 포함한 다양한 애플리케이션에 효과적으로 사용될 수 있습니다.
Scikit-learn에는 다음이 필요합니다.

• 파이썬(>= 2.7 또는 >= 3.3),
• 넘파이(>= 1.8.2),
• 사이파이(>= 0.13.3).

Spotify는 음악 추천을 위해 Scikit-learn을 사용하고 분류자를 구축하기 위해 Evernote를 사용합니다. NumPy와 scipy가 이미 설치되어 있는 경우 scikit-learn을 설치하는 가장 쉬운 방법은 다음을 사용하는 것입니다. 삐악 삐악 울다.

2. 누픽

Numenta Platform for Intelligent Computing(NuPIC)은 HTM 학습 알고리즘을 구현하고 이를 공개 소스로 만드는 것을 목표로 하는 플랫폼입니다. 이는 신피질의 생물학을 기반으로 하는 미래 기계 학습 알고리즘의 기반입니다. 딸깍 하는 소리 여기에서 지금 확인해 보세요. GitHub에서 코드를 확인합니다.

3. 램프

머신러닝 모델의 신속한 프로토타이핑에 사용되는 Python 라이브러리입니다. 비탈길 기능, 알고리즘 및 변환을 탐색하기 위한 단순하고 선언적인 구문을 제공합니다. 경량 판다 기반 머신 러닝 프레임워크로 기존 파이썬 머신 러닝 및 통계 도구와 원활하게 사용할 수 있습니다.

4. 넘파이

과학 컴퓨팅의 경우, 눔 파이 Python의 기본 패키지 중 하나이며 이러한 기능을 신속하게 실행할 수 있는 고급 수학 함수 모음과 함께 대규모 다차원 배열 및 행렬에 대한 지원을 제공합니다. NumPy는 다음에 의존합니다. 블라스 과 랩팩 효율적인 선형 대수 계산을 위해 NumPy는 일반 데이터의 효율적인 다차원 컨테이너로도 사용할 수 있습니다.

다양한 NumPy 설치 패키지를 찾을 수 있습니다. 여기를 클릭해 문의해주세요.

5. 피펜

XNUMXD덴탈의 2017년 공식적으로 추천된 Python 도구 – Pipenv는 모든 패키징 세계의 장점을 Python 세계로 가져오는 것을 목표로 하는 프로덕션 지원 도구입니다. 기본 목적은 사용자에게 설정하기 쉬운 작업 환경을 제공하는 것입니다. "인간을 위한 Python 개발 워크플로"인 Pipenv는 패키지 불일치를 관리하기 위해 Kenneth Reitz가 만들었습니다. Pipenv 설치 지침을 찾을 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..

6. 텐서플로우

TensorFlow의 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크는 고성능 수치 계산을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 상징적인 수학 라이브러리이며 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘의 Python에도 사용됩니다. Tensorflow는 Google AI 조직 내 Google Brain 팀의 연구원들이 개발했습니다. 오늘날에는 연구자들이 기계 학습 알고리즘을 위해, 물리학자들이 복잡한 수학적 계산을 위해 사용하고 있습니다. TensorFlow를 지원하는 운영 체제는 다음과 같습니다. macOS 10.12.6(Sierra) 이상; 우분투 16.04 이상; 윈도우 7 이상; 라즈비안 9.0 이상.

우리를 확인하십시오 Tensorflow 및 Keras에 대한 무료 과정 과 텐서플로우 파이썬. 이 과정에서는 이 두 프레임워크를 소개하고 이러한 프레임워크를 사용하는 방법에 대한 데모도 안내합니다.

7. 단발

스위스 Idiap 연구소에서 개발한 단발 무료 신호 처리 및 기계 학습 도구 상자입니다. 도구 상자는 Python과 C++를 혼합하여 작성되었습니다. 이미지 인식에서 머신 러닝 알고리즘을 사용한 이미지 및 비디오 처리에 이르기까지 Bob에서는 이 모든 작업을 짧은 시간에 매우 효율적으로 수행할 수 있는 수많은 패키지를 사용할 수 있습니다.

8. 파이토치

2017년 페이스북을 통해 소개된 파이 토치 강력한 GPU 가속을 통한 Tensor 계산(NumPy와 같은) 및 테이프 기반 자동 diff 시스템에서 Deep Neural Networks 개발이라는 두 가지 고급 기능을 사용자에게 제공하는 Python 패키지입니다. PyTorch는 Python과 긴밀하게 통합되도록 구축된 향상된 유연성과 속도로 딥 러닝 모델을 실행할 수 있는 훌륭한 플랫폼을 제공합니다.

PyTorch를 시작하고 싶으신가요? 이것들을 확인해보세요 PyTorch 강좌 빠르고 쉽게 시작할 수 있도록 도와드립니다.

9. 파이브레인

파이 브레인 에 대한 알고리즘이 포함되어 있습니다. 신경망 초급 학생들도 사용할 수 있지만 최첨단 연구에도 사용할 수 있습니다. 목표는 알고리즘을 테스트하고 비교할 수 있도록 미리 결정된 다양한 환경을 통해 간단하고 유연하면서도 정교하고 강력한 기계 학습용 알고리즘을 제공하는 것입니다. 연구원, 학생, 개발자, 강사, 당신과 나는 PyBrain을 사용할 수 있습니다.

10. 우유

Python의 이 기계 학습 도구 키트는 SVM, k-NN, 랜덤 포레스트 및 의사 결정 트리와 같은 다양한 분류기를 사용할 수 있는 지도 분류에 중점을 둡니다. 이러한 분류기의 다양한 조합은 다양한 분류 시스템을 제공합니다. 비지도 학습의 경우 k-평균 클러스터링 및 선호도 전파를 사용할 수 있습니다. 속도와 낮은 메모리 사용량에 중점을 둡니다. 따라서 대부분의 성능에 민감한 코드는 C++로 되어 있습니다. 자세히 알아보기 여기를 클릭해 문의해주세요.

11. 케 라스

심층 신경망을 빠르게 실험할 수 있도록 설계된 Python으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. 딥러닝이 보편화되면서 케 라스 제작자에 따르면 기계가 아닌 인간을 위해 설계된 API이므로 이상적인 선택이 됩니다. 200,000년 2017월 현재 XNUMX명이 넘는 사용자를 보유한 Keras는 업계와 연구 커뮤니티 모두에서 TensorFlow나 Theano보다 더 강력한 채택률을 보이고 있습니다. Keras를 설치하기 전에 TensorFlow 백엔드 엔진을 설치하는 것이 좋습니다.

12. 대시

데이터 탐색부터 실험 모니터링까지 Dash는 분석 Python 백엔드의 프런트 엔드와 같습니다. 이 생산적인 Python 프레임워크는 모든 Python 사용자에게 특히 적합한 데이터 시각화 앱에 이상적입니다. 우리가 경험하는 편안함은 광범위하고 철저한 노력의 결과입니다.

13. 판다

오픈 소스, BSD 라이센스 라이브러리입니다. Pandas를 사용하면 Python에 대한 쉬운 데이터 구조와 보다 빠른 데이터 분석을 제공할 수 있습니다. 데이터 분석 및 모델링과 같은 작업의 경우 Pandas를 사용하면 R과 같은 도메인별 언어로 전환할 필요 없이 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. Pandas를 설치하는 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다. 콘다 설치.

14. 사이피

이것은 Python의 과학 컴퓨팅에 사용되는 또 다른 오픈 소스 소프트웨어입니다. 그 외에도 Scipy는 데이터 계산, 생산성, 고성능 컴퓨팅 및 품질 보증에도 사용됩니다. 다양한 설치 패키지를 찾을 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요.. 핵심 사이피 패키지에는 Numpy, SciPy 라이브러리, Matplotlib, IPython, Sympy 및 Pandas가 있습니다.

15. 매트플롯립

우리가 논의한 모든 라이브러리는 다양한 수치 연산을 수행할 수 있지만 차원 플로팅의 경우 Matplotlib가 가장 뛰어납니다. Python의 이 오픈 소스 라이브러리는 다양한 하드 카피 형식과 플랫폼 전반의 대화형 환경으로 고품질 수치를 게시하는 데 널리 사용됩니다. 단 몇 줄의 코드만으로 차트, 그래프, 원형 차트, 산점도, 히스토그램, 오류 차트 등을 디자인할 수 있습니다.

다양한 설치 패키지를 찾을 수 있습니다. 여기를 클릭해 문의해주세요.

16. 테아노

이 오픈 소스 라이브러리를 사용하면 다차원 배열과 관련된 수학적 표현식을 효율적으로 정의, 최적화 및 평가할 수 있습니다.. 엄청난 양의 데이터의 경우 직접 작성한 C 코드가 느려집니다. Theano를 사용하면 신속한 코드 구현이 가능합니다. Theano는 불안정한 표현식을 인식하고 안정적인 알고리즘으로 이를 계산할 수 있습니다. NumPy보다 우위에 있습니다. Theano에 가장 가까운 Python 패키지는 Sympy입니다. 그래서 그것에 대해 이야기합시다.

17. 심파이

모든 기호 수학에 있어서 SymPy가 답입니다. 기호 수학을 위한 이 Python 라이브러리는 컴퓨터 대수학 시스템(CAS)을 효과적으로 지원하는 동시에 코드를 이해하기 쉽고 쉽게 확장할 수 있도록 최대한 단순하게 유지합니다. SimPy는 Python으로만 작성되었으며 다른 애플리케이션에 내장되고 사용자 정의 기능으로 확장될 수 있습니다. 소스 코드는 다음에서 찾을 수 있습니다. GitHub의. 

18. 카페2

새로운 소년인 Caffe2는 가볍고, 모듈식이며, 확장 가능한 딥 러닝 프레임워크입니다. 딥러닝을 실험할 수 있는 쉽고 간단한 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다. Caffe2의 Python 및 C++ API 덕분에 지금 프로토타입을 만들고 나중에 최적화할 수 있습니다. 이제 이 단계별 절차를 통해 Caffe2를 시작할 수 있습니다. 설치 안내서.

19. 씨본

히트 맵과 같은 통계 모델의 시각화와 관련하여 Seaborn은 신뢰할 수 있는 소스 중 하나입니다. 이 Python 라이브러리는 Matplotlib에서 파생되었으며 Pandas 데이터 구조와 밀접하게 통합됩니다. 방문하다 설치 페이지 이 패키지를 설치하는 방법을 확인하십시오.

20. 헤벨

이 Python 라이브러리는 pyCUDA를 통해 CUDA로 GPU 가속을 사용하는 신경망으로 딥 러닝을 위한 도구입니다. 현재 Hebel은 하나 이상의 작업에 대한 분류 및 회귀를 위한 피드포워드 신경망을 구현합니다. Autoencoder, Convolutional neural nets 및 Restricted Boltzman 기계와 같은 다른 모델도 향후 계획되어 있습니다. 팔로우 링크 헤벨을 탐험하기 위해

21. 체이너

Hebel의 경쟁자인 이 Python 패키지는 딥 러닝 모델의 유연성을 높이는 것을 목표로 합니다. Chainer의 세 가지 주요 초점 영역은 다음과 같습니다.
ㅏ. 교통 시스템: 체이너 제조사들은 꾸준히 자율주행차에 대한 성향을 보여왔고, 토요타자동차와도 같은 내용을 협의해 왔다.

비. 제조 산업: Chainer는 로봇 공학 및 여러 기계 학습 도구에 효과적으로 사용되었습니다. 객체 인식부터 최적화까지.

씨. 바이오헬스케어: 암의 심각성에 대처하기 위해 Chainer의 제작자는 다양한 의료 이미지 연구에 투자했습니다. 암세포의 조기 진단.
설치, 프로젝트 및 기타 세부 사항은 여기에서 확인할 수 있습니다.
그래서 한 번 살펴볼 가치가 있고 가능하다면 익숙해질 만한 일반적인 Python 라이브러리 목록은 다음과 같습니다. 목록에 포함될 만한 라이브러리가 있다고 생각되면, 댓글에서 언급하는 것을 잊지 마세요.

22. OpenCV 파이썬

오픈 소스 컴퓨터 비전 또는 OpenCV 이미지 처리에 사용됩니다. 인스턴트 컴퓨터 비전을 중심으로 전반적인 기능을 모니터링하는 Python 패키지입니다. OpenCV는 여러 내장 기능을 제공합니다. 이를 통해 컴퓨터 비전을 배울 수 있습니다. 동시에 이미지를 읽고 쓸 수 있습니다. 얼굴, 나무 등의 사물은 어떤 영상이나 이미지에서도 진단이 가능합니다. Windows, OS-X 및 기타 운영 체제와 호환됩니다. 당신은 그것을 얻을 수 있습니다 여기에서 지금 확인해 보세요.. 

OpenCV를 기본부터 배우려면 다음을 확인하세요. OpenCV 튜토리얼

23. 테아노

Python 라이브러리와 함께 Theano는 최적화 컴파일러이기도 합니다. 다른 수학적 선언을 동시에 분석, 설명 및 최적화하는 데 사용됩니다. 다차원 배열을 사용하므로 프로젝트의 완성도에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Theano는 GPU와 잘 작동하며 Numpy와 매우 유사한 인터페이스를 가지고 있습니다. 라이브러리는 계산을 140배 더 빠르게 하고 유해한 버그를 감지하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 당신은 그것을 얻을 수 있습니다 여기에서 지금 확인해 보세요.. 

24. NLTK

NLTK(Natural Language Toolkit)는 인기 있는 Python NLP 라이브러리 중 하나입니다. 여기에는 영어로만 숫자 및 기호 언어 처리를 위한 처리 솔루션을 제공하는 처리 라이브러리 세트가 포함되어 있습니다. 이 툴킷에는 NLTK와 관련된 모든 문제를 논의하고 제기할 수 있는 동적 토론 포럼이 함께 제공됩니다.

25. SQL알케미

SQLAcademy는 다양한 데이터베이스 및 레이아웃을 지원하는 Python용 데이터베이스 추상화 라이브러리입니다. 일관된 패턴을 제공하고 이해하기 쉽고 초보자도 사용할 수 있습니다. Python 언어와 데이터베이스 간의 통신 속도를 향상시키고 Python 2.5, Jython 및 Pypy와 같은 대부분의 플랫폼을 지원합니다. SQLAcademy를 ​​사용하여 데이터베이스 체계를 처음부터 개발할 수 있습니다.

26.보케

Python용 데이터 시각화 라이브러리인 Bokeh는 대화형 시각화를 허용합니다. HTML과 Javascript를 사용하여 그래픽을 제공하므로 웹 기반 애플리케이션에 기여하는 데 안정적입니다. 이는 매우 유연하며 ggplot 또는 matplot lib와 같은 다른 라이브러리에서 작성된 시각화를 변환할 수 있습니다. Bokeh는 간단한 명령을 사용하여 복합 통계 시나리오를 만듭니다.

27. 요청

요청을 사용하면 기본 Python 사전을 사용하여 HTTP/1.1 요청을 보내고 헤더, 양식 데이터, 멀티파트 파일 및 매개변수를 포함할 수 있습니다.
마찬가지로 답변 데이터를 검색할 수도 있습니다.

28. 피글렛

Pyglet은 시각적으로 매력적인 게임 및 기타 애플리케이션을 만들기 위해 설계되었습니다. 창 작업, 사용자 인터페이스 이벤트 처리, 조이스틱, OpenGL 그래픽, 사진 및 동영상 로드, 사운드 및 음악 재생이 모두 지원됩니다. Linux, OS X 및 Windows는 모두 Pyglet을 지원합니다.

29. 라이트 GBM

가장 훌륭하고 잘 알려진 기계 학습 라이브러리 중 하나인 그래디언트 부스팅은 프로그래머가 의사결정 트리 및 기타 재구성된 기본 모델을 사용하여 새로운 알고리즘을 생성하는 데 도움을 줍니다. 결과적으로 특수 라이브러리를 사용하여 이 방법을 빠르고 효과적으로 구현할 수 있습니다.

30. Eli5

Python으로 구축된 Eli5 기계 학습 라이브러리는 종종 부정확한 기계 학습 모델 예측 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 시각화, 모든 기계 학습 모델 디버깅, 모든 알고리즘 작업 프로세스 추적을 결합합니다.

데이터 과학을 위한 중요한 Python 라이브러리

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

다음은 모든 데이터 과학자에게 도움이 될 흥미롭고 중요한 Python 라이브러리 목록입니다. 이제 Python에서 사용되는 20개의 가장 중요한 라이브러리부터 시작하겠습니다.

스크랩- 웹사이트에서 필요한 데이터를 추출하기 위한 협업 프레임워크입니다. 그것은 매우 간단하고 빠른 도구입니다.

아름다운 수프- 이것은 웹사이트에서 정보를 추출하거나 수집하기 위해 Python에서 사용되는 또 다른 인기 있는 라이브러리입니다. 즉, 웹 스크래핑에 사용됩니다.

통계모델- Statsmodels는 이름에서 알 수 있듯이 통계 모델 분석 및 추정, 통계 테스트 수행 등 많은 기회를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 통계 분석 기능이 있어 대용량 통계 데이터 세트를 처리하면서 고성능 결과를 얻을 수 있습니다.

XGBoost- 이 라이브러리는 Gradient Boosting 프레임워크에서 기계 학습 알고리즘으로 구현됩니다. 이는 그래디언트 부스트 결정 트리의 고성능 구현을 제공합니다. XGBoost는 휴대 가능하고 유연하며 효율적입니다. 고도로 최적화되고 확장 가능하며 빠른 그래디언트 부스팅 구현을 제공합니다.

음모-이 라이브러리는 그래프를 쉽게 그리는 데 사용됩니다. 이는 대화형 웹 애플리케이션에서 매우 잘 작동합니다. 이를 통해 선, 파이, 산점도, 히트 맵, 극좌표 등과 같은 다양한 유형의 기본 차트를 만들 수 있습니다. 우리가 생각할 수 있는 시각화의 그래프를 쉽게 그릴 수 있습니다. 플롯.

파이닷- Pydot은 복잡한 지향 및 비지향 그래프를 생성하는 데 사용됩니다. 신경망과 의사결정나무를 기반으로 한 알고리즘을 개발할 때 특별히 사용됩니다.

겐심- 주제 모델링 및 문서 색인화를 위한 Python 라이브러리입니다. 즉, 대량의 텍스트에서 기본 주제를 추출할 수 있습니다. 전체 파일을 메모리에 로드하지 않고도 대용량 텍스트 파일을 처리할 수 있습니다.

PyOD- 이름에서 알 수 있듯이 Python 도구 키트입니다. 다변수 데이터에서 이상값 감지. 이는 광범위한 이상치 탐지 알고리즘에 대한 액세스를 제공합니다. 이상치 탐지라고도 하는 이상치 탐지는 모집단의 일반적인 분포와 다른 희귀한 항목, 사건 또는 관측치를 식별하는 것을 의미합니다.

이로써 상위 Python 라이브러리에 대한 블로그가 끝났습니다. 우리는 귀하도 동일한 혜택을 누리시기를 바랍니다. 추가 문의사항이 있으시면 아래 댓글로 남겨주시면 최대한 빠른 시일 내로 답변드리겠습니다.

아래의 경로는 당신을 유능한 데이터 과학자가 되도록 안내할 것입니다.

파이썬 라이브러리 FAQ

추가 읽기

1. 텐서플로우란? 기계 학습 라이브러리 설명
2. 기계 학습, 정의 및 예제에서의 Scikit Learn
3. 초보자를 위한 머신 러닝 튜토리얼 | Python으로 기계 학습 배우기
4. 초보자를 위한 데이터 과학 튜토리얼 | 데이터 과학 전체 자습서 배우기
5. 초보자를 위한 Python 튜토리얼 – 완전한 가이드 | 쉽게 파이썬 배우기

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• 출처: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/