Python-bibliotheken zijn een reeks handige functies die de noodzaak elimineren om vanaf het begin codes te schrijven. Er zijn tegenwoordig meer dan 137,000 pythonbibliotheken aanwezig, en deze spelen een cruciale rol bij de ontwikkeling van machine learning, datawetenschap, datavisualisatie, beeld- en datamanipulatietoepassingen en meer. Laten we de Python-programmeertaal kort introduceren en vervolgens direct in de meest populaire Python-bibliotheken duiken.

Wat is een bibliotheek?

Een bibliotheek is een verzameling vooraf gecombineerde codes die iteratief kunnen worden gebruikt om de codeertijd te verkorten. Ze zijn vooral handig om toegang te krijgen tot de vooraf geschreven, veelgebruikte codes, in plaats van ze elke keer opnieuw te moeten schrijven. Net als fysieke bibliotheken zijn dit een verzameling herbruikbare bronnen, wat betekent dat elke bibliotheek een rootbron heeft. Dit is de basis achter de talrijke open-sourcebibliotheken die beschikbaar zijn in Python. 

Wat is een Python Bibliotheek?

Een Python-bibliotheek is een verzameling modules en pakketten die een breed scala aan functionaliteiten bieden. Met deze bibliotheken kunnen ontwikkelaars verschillende taken uitvoeren zonder dat ze helemaal opnieuw code hoeven te schrijven. Ze bevatten vooraf geschreven code, klassen, functies en routines die kunnen worden gebruikt om applicaties te ontwikkelen, taken te automatiseren, gegevens te manipuleren, wiskundige berekeningen uit te voeren en meer.

Het uitgebreide ecosysteem van bibliotheken van Python bestrijkt diverse gebieden, zoals webontwikkeling (bijv. Django, Flask), data-analyse (bijv. Panda's, NumPy), machinaal leren (bijv. TensorFlow, scikit-learn), beeldverwerking (bijv. Pillow, OpenCV ), wetenschappelijk computergebruik (bijv. SciPy) en vele anderen. Deze rijkdom aan bibliotheken draagt ​​aanzienlijk bij aan de populariteit van Python onder ontwikkelaars, onderzoekers en datawetenschappers, omdat het het ontwikkelingsproces vereenvoudigt en complexe functionaliteit efficiënt implementeert.

Snelle check - Python-fundamenten

Top 30 Python-bibliothekenlijst

Deze tabel bevat bibliotheken die essentieel zijn voor datawetenschappers, webontwikkelaars en software-ingenieurs die met Python werken. Elke bibliotheek heeft zijn eigen sterke punten en wordt gekozen voor specifieke taken, van webontwikkelingsframeworks zoals Django en Flask tot machine learning-bibliotheken zoals TensorFlow en PyTorch tot data-analyse- en visualisatietools zoals Pandas en Matplotlib.

1. Scikit- leren

Het is een gratis software machine learning bibliotheek voor de programmeertaal Python. Het kan effectief worden gebruikt voor een verscheidenheid aan toepassingen, waaronder classificatie, regressie, clustering, modelselectie, naïeve Bayes', cijferverbetering, K-middelen en voorverwerking.
Scikit-leren vereist:

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

Spotify gebruikt Scikit-learn voor zijn muziekaanbevelingen en Evernote voor het bouwen van zijn classificaties. Als je al een werkende installatie van NumPy en scipy hebt, is de eenvoudigste manier om scikit-learn te installeren het gebruik van pit.

2. NuPIC

Het Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) is een platform dat tot doel heeft een HTM-leeralgoritme te implementeren en er ook een openbare bron van te maken. Het is de basis voor toekomstige machine learning-algoritmen op basis van de biologie van de neocortex. Klik hier om hun code op GitHub te controleren.

3. Helling

Het is een Python-bibliotheek die wordt gebruikt voor de snelle prototyping van machine learning-modellen. Ramp biedt een eenvoudige, declaratieve syntaxis voor het verkennen van functies, algoritmen en transformaties. Het is een lichtgewicht op panda's gebaseerd machine learning-framework en kan naadloos worden gebruikt met bestaande Python-tools voor machine learning en statistieken.

4. NumPy

Als het gaat om wetenschappelijke informatica, NumPy is een van de fundamentele pakketten voor Python en biedt ondersteuning voor grote multidimensionale arrays en matrices, samen met een verzameling wiskundige functies op hoog niveau om deze functies snel uit te voeren. NumPy vertrouwt op BLAS en LAPACK voor efficiënte lineaire algebraberekeningen. NumPy kan ook worden gebruikt als een efficiënte multidimensionale container van generieke gegevens.

De verschillende NumPy-installatiepakketten zijn te vinden hier.

5. Pijpenv

De officieel aanbevolen tool voor Python in 2017 – Pipenv is een productieklare tool die tot doel heeft het beste van alle verpakkingswerelden naar de Python-wereld te brengen. Het hoofddoel is om gebruikers een werkomgeving te bieden die eenvoudig in te richten is. Pipenv, de ‘Python Development Workflow for Humans’, is gemaakt door Kenneth Reitz voor het beheren van pakketverschillen. De instructies om Pipenv te installeren vindt u hier.

6. Tensorstroom

Het populairste deep learning-framework van TensorFlow is een open-source softwarebibliotheek voor hoogwaardige numerieke berekeningen. Het is een iconische wiskundebibliotheek en wordt ook gebruikt voor Python in machine learning en deep learning-algoritmen. Tensorflow is ontwikkeld door de onderzoekers van het Google Brain-team binnen de Google AI-organisatie. Tegenwoordig wordt het gebruikt door onderzoekers voor machine learning-algoritmen en door natuurkundigen voor complexe wiskundige berekeningen. De volgende besturingssystemen ondersteunen TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) of hoger; Ubuntu 16.04 of hoger; Windows 7 of hoger; Raspbian 9.0 of hoger.

Bekijk zeker onze Gratis cursus over Tensorflow en Keras en TensorFlow-python. Deze cursus laat je kennismaken met deze twee frameworks en leidt je ook door een demo van het gebruik van deze frameworks.

7. bob

Ontwikkeld aan het Idiap Research Institute in Zwitserland, Bob is een gratis toolbox voor signaalverwerking en machine learning. De toolbox is geschreven in een mix van Python en C++. Van beeldherkenning tot beeld- en videoverwerking met behulp van machine learning-algoritmen, er is een groot aantal pakketten beschikbaar in Bob om dit alles in korte tijd met grote efficiëntie te laten gebeuren.

8. Py Torch

Geïntroduceerd door Facebook in 2017, PyTorch is een Python-pakket dat de gebruiker een mix biedt van 2 hoogwaardige functies: Tensor-berekening (zoals NumPy) met sterke GPU-versnelling en de ontwikkeling van diepe neurale netwerken op een op tape gebaseerd automatisch diff-systeem. PyTorch biedt een geweldig platform om Deep Learning-modellen uit te voeren met verhoogde flexibiliteit en snelheid, gebouwd om diep te worden geïntegreerd met Python.

Wilt u aan de slag met PyTorch? Bekijk deze eens PyTorch-cursussen zodat u snel en gemakkelijk aan de slag kunt.

9. PyBrain

PyBrain bevat algoritmen voor neurale netwerken die kan worden gebruikt door beginnende studenten en toch kan worden gebruikt voor state-of-the-art onderzoek. Het doel is om eenvoudige, flexibele maar toch geavanceerde en krachtige algoritmen voor machinaal leren aan te bieden met veel vooraf bepaalde omgevingen om uw algoritmen te testen en te vergelijken. Onderzoekers, studenten, ontwikkelaars, docenten, jij en ik kunnen PyBrain gebruiken.

10. MELK

Deze toolkit voor machine learning in Python is gericht op gecontroleerde classificatie met een scala aan beschikbare classificaties: SVM, k-NN, willekeurige forests en beslissingsbomen. Een reeks combinaties van deze classificaties geeft verschillende classificatiesystemen. Voor niet-gesuperviseerd leren kan men k-means clustering en affiniteitspropagatie gebruiken. Er is een sterke nadruk op snelheid en een laag geheugengebruik. Daarom is de meeste prestatiegevoelige code in C++. Lees er meer over hier.

11. Kera

Het is een open-source neurale netwerkbibliotheek geschreven in Python, ontworpen om snel te kunnen experimenteren met diepe neurale netwerken. Nu deep learning alomtegenwoordig wordt, Keras wordt volgens de makers de ideale keuze omdat het een API is die is ontworpen voor mensen en niet voor machines. Met meer dan 200,000 gebruikers sinds november 2017 heeft Keras een sterkere acceptatie in zowel de industrie als de onderzoeksgemeenschap, zelfs boven TensorFlow of Theano. Voordat u Keras installeert, wordt geadviseerd om de TensorFlow-backend-engine te installeren.

12. scheutje

Van het verkennen van gegevens tot het monitoren van uw experimenten, Dash is als de front-end tot de analytische Python-backend. Dit productieve Python-framework is ideaal voor datavisualisatie-apps die met name geschikt zijn voor elke Python-gebruiker. Het gemak dat we ervaren is het resultaat van uitgebreide en uitputtende inspanningen.

13. Panda's

Het is een open-source bibliotheek met BSD-licentie. Panda's maken het mogelijk een eenvoudige datastructuur en snellere data-analyse voor Python te bieden. Voor bewerkingen zoals data-analyse en modellering maakt Pandas het mogelijk om deze uit te voeren zonder dat je hoeft over te schakelen naar een meer domeinspecifieke taal zoals R. De beste manier om Pandas te installeren is door Conda installatie.

14. Pittig

Dit is nog een andere open-sourcesoftware die wordt gebruikt voor wetenschappelijk computergebruik in Python. Afgezien daarvan wordt Scipy ook gebruikt voor datacomputatie, productiviteit, high-performance computing en kwaliteitsborging. De verschillende installatiepakketten zijn te vinden hier. De kern Pittig pakketten zijn Numpy, SciPy-bibliotheek, Matplotlib, IPython, Sympy en Pandas.

15. Matplotlib

Alle bibliotheken die we hebben besproken zijn in staat een scala aan numerieke bewerkingen uit te voeren, maar als het om dimensionaal plotten gaat, steelt Matplotlib de show. Deze open-sourcebibliotheek in Python wordt veel gebruikt voor het publiceren van kwaliteitscijfers in verschillende hardcopy-formaten en interactieve omgevingen op verschillende platforms. Met slechts een paar regels code kunt u diagrammen, grafieken, cirkeldiagrammen, spreidingsdiagrammen, histogrammen, foutdiagrammen, enz. ontwerpen.

De verschillende installatiepakketten zijn te vinden hier.

16. Theano

Met deze open-sourcebibliotheek kunt u op efficiënte wijze wiskundige uitdrukkingen met multidimensionale arrays definiëren, optimaliseren en evalueren. Voor een gigantische hoeveelheid gegevens worden handgemaakte C-codes langzamer. Theano maakt snelle implementaties van code mogelijk. Theano kan onstabiele uitdrukkingen herkennen en deze toch berekenen met stabiele algoritmen het heeft de overhand op NumPy. Het Python-pakket dat het dichtst bij Theano ligt, is Sympy. Dus laten we erover praten.

17. Sympy

Voor alle symbolische wiskunde is SymPy het antwoord. Deze Python-bibliotheek voor symbolische wiskunde is een effectief hulpmiddel voor computeralgebrasystemen (CAS), terwijl de code zo eenvoudig mogelijk wordt gehouden om begrijpelijk en gemakkelijk uitbreidbaar te zijn. SimPy is alleen in Python geschreven en kan in andere applicaties worden ingebed en worden uitgebreid met aangepaste functies. De broncode kun je vinden op GitHub. 

18. Koffie2

De nieuwe jongen in de stad – Caffe2, is een lichtgewicht, modulair en schaalbaar deep learning-framework. Het is bedoeld om u een gemakkelijke en ongecompliceerde manier te bieden om met deep learning te experimenteren. Dankzij Python- en C++-API's in Caffe2 kunnen we ons prototype nu maken en later optimaliseren. Met dit stappenplan kunt u nu aan de slag met Caffe2 installatie gids.

19. Zeegeboren

Als het gaat om de visualisatie van statistische modellen zoals warmtekaarten, behoort Seaborn tot de betrouwbare bronnen. Deze Python-bibliotheek is afgeleid van Matplotlib en is nauw geïntegreerd met Pandas-gegevensstructuren. Bezoek de installatiepagina om te zien hoe dit pakket kan worden geïnstalleerd.

20. Hebel

Deze Python-bibliotheek is een hulpmiddel voor diepgaand leren met neurale netwerken met behulp van GPU-versnelling met CUDA via pyCUDA. Op dit moment implementeert Hebel feed-forward neurale netwerken voor classificatie en regressie op een of meerdere taken. Andere modellen zoals Autoencoder, Convolutional neurale netten en Restricted Boltzman-machines zijn gepland voor de toekomst. Volg de link Hebel te verkennen.

21. Kettingzaag

Dit Python-pakket, een concurrent van Hebel, is gericht op het vergroten van de flexibiliteit van deep learning-modellen. De drie belangrijkste aandachtsgebieden van Chainer zijn:
a. Transportsysteem: De makers van Chainer hebben consequent blijk gegeven van een voorkeur voor automatisch rijdende auto's, en ze zijn over hetzelfde in gesprek geweest met Toyota Motors.

B. Maakindustrie: Chainer is effectief gebruikt voor robotica en verschillende machine learning-tools, van objectherkenning tot optimalisatie.

c. Bio-gezondheidszorg: Om de ernst van kanker aan te pakken, hebben de makers van Chainer geïnvesteerd in onderzoek naar verschillende medische beelden voor de vroege diagnose van kankercellen.
De installatie, projecten en andere details vindt u hier.
Hier is dus een lijst met de gebruikelijke Python-bibliotheken die de moeite waard zijn om een ​​kijkje te nemen en, indien mogelijk, om vertrouwd mee te raken. Als u denkt dat er een bibliotheek is die het verdient om op de lijst te staan, vergeet het niet te vermelden in de reacties.

22. OpenCV Python

Open Source Computer Vision of OpenCV wordt gebruikt voor beeldverwerking. Het is een Python-pakket dat algemene functies bewaakt, gericht op instant computervisie. OpenCV biedt verschillende ingebouwde functies; Met behulp hiervan kunt u Computer Vision leren. Hiermee kunt u tegelijkertijd afbeeldingen lezen en schrijven. Objecten zoals gezichten, bomen, enz. kunnen in elke video of afbeelding worden gediagnosticeerd. Het is compatibel met Windows, OS-X en andere besturingssystemen. Je kan het krijgen hier. 

Om OpenCV vanaf de basis te leren, bekijk de OpenCV-zelfstudie

23. Theano

Theano is niet alleen een Python-bibliotheek, maar ook een optimaliserende compiler. Het wordt gebruikt voor het tegelijkertijd analyseren, beschrijven en optimaliseren van verschillende wiskundige verklaringen. Het maakt gebruik van multidimensionale arrays, zodat we ons geen zorgen hoeven te maken over de perfectie van onze projecten. Theano werkt goed met GPU's en heeft een interface die vrij veel lijkt op Numpy. De bibliotheek maakt de berekening 140x sneller en kan worden gebruikt om eventuele schadelijke bugs te detecteren en te analyseren. Jij kan het krijgen hier. 

24. NLTK

De Natural Language Toolkit, NLTK, is een van de populaire Python NLP-bibliotheken. Het bevat een reeks verwerkingsbibliotheken die alleen verwerkingsoplossingen bieden voor numerieke en symbolische taalverwerking in het Engels. De toolkit wordt geleverd met een dynamisch discussieforum waarmee u eventuele problemen met betrekking tot NLTK kunt bespreken en ter sprake kunt brengen.

25. SQLAlchemie

SQLAcademy is een database-abstractiebibliotheek voor Python die wordt geleverd met verbazingwekkende ondersteuning voor een reeks databases en lay-outs. Het biedt consistente patronen, is gemakkelijk te begrijpen en kan ook door beginners worden gebruikt. Het verbetert de communicatiesnelheid tussen Python-taal en databases en ondersteunt de meeste platforms zoals Python 2.5, Jython en Pypy. Met SQLAcademy kunt u vanaf het begin databaseschema's ontwikkelen.

26. Bokeh

Bokeh, een datavisualisatiebibliotheek voor Python, maakt interactieve visualisatie mogelijk. Het maakt gebruik van HTML en Javascript om afbeeldingen te leveren, waardoor het betrouwbaar is voor het bijdragen aan webgebaseerde applicaties. Het is zeer flexibel en stelt u in staat visualisaties te converteren die in andere bibliotheken zijn geschreven, zoals ggplot of matplot lib. Bokeh maakt gebruik van eenvoudige opdrachten om samengestelde statistische scenario's te creëren.

27. Aanvragen

Met Requests kunt u HTTP/1.1-verzoeken verzenden en headers, formuliergegevens, meerdelige bestanden en parameters opnemen met behulp van eenvoudige Python-woordenboeken.
Op dezelfde manier kunt u hiermee ook de antwoordgegevens ophalen.

28. Biggetje

Pyglet is ontworpen voor het maken van visueel aantrekkelijke games en andere toepassingen. Windowing, het verwerken van gebeurtenissen in de gebruikersinterface, joysticks, OpenGL-graphics, het laden van foto's en films en het afspelen van geluiden en muziek worden allemaal ondersteund. Linux, OS X en Windows ondersteunen allemaal Pyglet.

29. LichtGBM

Een van de beste en bekendste machine learning-bibliotheken, gradiëntboosting, helpt programmeurs bij het creëren van nieuwe algoritmen door gebruik te maken van beslissingsbomen en andere opnieuw geformuleerde basismodellen. Als gevolg hiervan kunnen gespecialiseerde bibliotheken worden gebruikt om deze methode snel en effectief te implementeren.

30. Eli5

De door Python gebouwde Eli5 machine learning-bibliotheek helpt bij het aanpakken van het probleem van machine learning-modelvoorspellingen die vaak onnauwkeurig zijn. Het combineert visualisatie, het debuggen van alle machine learning-modellen en het volgen van alle algoritmische werkprocessen.

Belangrijke Python-bibliotheken voor datawetenschap

Bijgedragen door: Shveta Rajpal
LinkedIn profiel: https://www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/

Hier is een lijst met interessante en belangrijke Python-bibliotheken die nuttig zullen zijn voor alle gegevenswetenschappers die er zijn. Laten we beginnen met de 20 belangrijkste bibliotheken die worden gebruikt in Python-

Scrapy- Het is een samenwerkingskader voor het extraheren van de gegevens die nodig zijn van websites. Het is een vrij eenvoudig en snel hulpmiddel.

MooiSoep- Dit is een andere populaire bibliotheek die in Python wordt gebruikt voor het extraheren of verzamelen van informatie van websites, dat wil zeggen, het wordt gebruikt voor webscrapen.

statsmodellen- Zoals de naam al doet vermoeden, is Statsmodels een Python-bibliotheek die veel mogelijkheden biedt, zoals statistische modelanalyse en schatting, het uitvoeren van statistische tests, enz. Het heeft een functie voor statistische analyse om hoogwaardige resultaten te bereiken tijdens het verwerken van grote statistische gegevenssets.

XGBoost- Deze bibliotheek is geïmplementeerd in machine learning-algoritmen onder het Gradient Boosting-framework. Het biedt een krachtige implementatie van gradiënt-versterkte beslissingsbomen. XGBoost is draagbaar, flexibel en efficiënt. Het biedt sterk geoptimaliseerde, schaalbare en snelle implementaties van gradiëntversterking.

plot-Deze bibliotheek wordt gebruikt om eenvoudig grafieken te plotten. Dit werkt heel goed in interactieve webapplicaties. Hiermee kunnen we verschillende soorten basisdiagrammen maken, zoals lijn-, taart-, spreidings-, hittekaarten, polaire grafieken, enzovoort. We kunnen eenvoudig een grafiek maken van elke visualisatie die we maar kunnen bedenken Plotly.

Pydot- Pydot wordt gebruikt voor het genereren van complexgeoriënteerde en niet-georiënteerde grafieken. Het wordt speciaal gebruikt bij het ontwikkelen van algoritmen op basis van neurale netwerken en beslissingsbomen.

Gensim- Het is een Python-bibliotheek voor onderwerpmodellering en documentindexering, wat betekent dat het de onderliggende onderwerpen uit een groot tekstvolume kan halen. Het kan grote tekstbestanden verwerken zonder het hele bestand in het geheugen te laden.

PyOD- Zoals de naam al doet vermoeden, is het een Python-toolkit voor: uitbijters detecteren in multivariate data. Het biedt toegang tot een breed scala aan algoritmen voor het detecteren van uitschieters. Uitbijterdetectie, ook wel anomaliedetectie genoemd, verwijst naar de identificatie van zeldzame items, gebeurtenissen of observaties die verschillen van de algemene verdeling van een populatie.

Dit brengt ons aan het einde van de blog over de beste Python-bibliotheken. Wij hopen dat u hiervan hetzelfde profiteert. Als u nog vragen heeft, kunt u deze achterlaten in de reacties hieronder. We nemen zo snel mogelijk contact met u op.

Het onderstaande pad zal u begeleiden om een ​​bekwame datawetenschapper te worden.

Veelgestelde vragen over Python-bibliotheken

Verdere lezing

1. Wat is TensorFlow? De machine learning-bibliotheek uitgelegd
2. Scikit leren in machine learning, definitie en voorbeeld
3. Zelfstudie over machine learning voor complete beginners | Leer machine learning met Python
4. Data Science-tutorial voor beginners | Leer datawetenschap Volledige zelfstudie
5. Python-zelfstudie voor beginners - Een complete gids | Eenvoudig Python leren

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/