Python Libraries er et sett med nyttige funksjoner som eliminerer behovet for å skrive koder fra bunnen av. Det er over 137,000 XNUMX python-biblioteker til stede i dag, og de spiller en viktig rolle i utviklingen av maskinlæring, datavitenskap, datavisualisering, bilde- og datamanipulasjonsapplikasjoner og mer. La oss kort introdusere Python-programmeringsspråket og deretter dykke direkte inn i de mest populære Python-bibliotekene.

Hva er et bibliotek?

Et bibliotek er en samling av forhåndskombinerte koder som kan brukes iterativt for å redusere tiden det tar å kode. De er spesielt nyttige for å få tilgang til de forhåndsskrevne, ofte brukte kodene i stedet for å skrive dem fra bunnen av hver eneste gang. I likhet med fysiske biblioteker er disse en samling gjenbrukbare ressurser, noe som betyr at hvert bibliotek har en rotkilde. Dette er grunnlaget bak de mange åpen kildekode-bibliotekene som er tilgjengelige i Python. 

Hva er en Python Bibliotek?

Et Python-bibliotek er en samling av moduler og pakker som tilbyr et bredt spekter av funksjoner. Disse bibliotekene gjør det mulig for utviklere å utføre ulike oppgaver uten å måtte skrive kode fra bunnen av. De inneholder forhåndsskrevet kode, klasser, funksjoner og rutiner som kan brukes til å utvikle applikasjoner, automatisere oppgaver, manipulere data, utføre matematiske beregninger og mer.

Pythons omfattende økosystem av biblioteker dekker forskjellige områder som nettutvikling (f.eks. Django, Flask), dataanalyse (f.eks. pandaer, NumPy), maskinlæring (f.eks. TensorFlow, scikit-learn), bildebehandling (f.eks. Pillow, OpenCV ), vitenskapelig databehandling (f.eks. SciPy) og mange andre. Denne rikdommen av biblioteker bidrar betydelig til Pythons popularitet blant utviklere, forskere og dataforskere, siden det forenkler utviklingsprosessen og effektivt implementerer kompleks funksjonalitet.

Rask sjekk - Python Foundations

Topp 30 Python-bibliotekliste

Denne tabellen inkluderer biblioteker som er essensielle for datavitere, webutviklere og programvareingeniører som jobber med Python. Hvert bibliotek har sine egne styrker og er valgt for spesifikke oppgaver, fra nettutviklingsrammeverk som Django og Flask til maskinlæringsbiblioteker som TensorFlow og PyTorch til dataanalyse og visualiseringsverktøy som Pandas og Matplotlib.

1. Scikit- lære

Det er en gratis programvare maskinlæring bibliotek for programmeringsspråket Python. Den kan effektivt brukes til en rekke applikasjoner som inkluderer klassifisering, regresjon, gruppering, modellvalg, naiv Bayes', karakterforsterkning, K-midler og forbehandling.
Scikit-learn krever:

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

Spotify bruker Scikit-learn for sine musikkanbefalinger og Evernote for å bygge klassifisere. Hvis du allerede har en fungerende installasjon av NumPy og scipy, er den enkleste måten å installere scikit-learn ved å bruke pip.

2. NuPIC

Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) er en plattform som tar sikte på å implementere en HTM-læringsalgoritme og gjøre dem til en offentlig kilde også. Det er grunnlaget for fremtidige maskinlæringsalgoritmer basert på biologien til neocortex. Klikk her. for å sjekke koden deres på GitHub.

3. Rampe

Det er et Python-bibliotek som brukes til rask prototyping av maskinlæringsmodeller. Rampe gir en enkel, deklarativ syntaks for å utforske funksjoner, algoritmer og transformasjoner. Det er et lett, panda-basert maskinlæringsrammeverk og kan brukes sømløst med eksisterende python maskinlæring og statistikkverktøy.

4. NumPy

Når det gjelder vitenskapelig databehandling, nusset er en av de grunnleggende pakkene for Python, og gir støtte for store flerdimensjonale matriser og matriser sammen med en samling av matematiske funksjoner på høyt nivå for å utføre disse funksjonene raskt. NumPy er avhengig av blas og LAPACK for effektive lineære algebraberegninger. NumPy kan også brukes som en effektiv flerdimensjonal beholder med generiske data.

Du finner de forskjellige NumPy-installasjonspakkene her.

5. Pipenv

De offisielt anbefalt verktøy for Python i 2017 – Pipenv er et produksjonsklart verktøy som har som mål å bringe det beste fra alle emballasjeverdener til Python-verdenen. Hovedhensikten er å gi brukerne et arbeidsmiljø som er enkelt å sette opp. Pipenv, "Python Development Workflow for Humans," ble opprettet av Kenneth Reitz for å håndtere pakkeavvik. Instruksjonene for å installere Pipenv finner du her..

6. Tensor Flow

TensorFlows mest populære rammeverk for dyp læring er et åpen kildekode-programvarebibliotek for høyytelses numerisk beregning. Det er et ikonisk matematikkbibliotek og brukes også til Python i maskinlæring og dyplæringsalgoritmer. Tensorflow ble utviklet av forskerne ved Google Brain-teamet i Google AI-organisasjonen. I dag brukes den av forskere til maskinlæringsalgoritmer og av fysikere for komplekse matematiske beregninger. Følgende operativsystemer støtter TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) eller nyere; Ubuntu 16.04 eller nyere; Windows 7 eller nyere; Raspbian 9.0 eller nyere.

Sjekk ut vår Gratis kurs om Tensorflow og Keras og TensorFlow python. Dette kurset vil introdusere deg til disse to rammeverkene og vil også lede deg gjennom en demo av hvordan du bruker disse rammene.

7. Bob

Utviklet ved Idiap Research Institute i Sveits, Bob er en gratis verktøykasse for signalbehandling og maskinlæring. Verktøykassen er skrevet i en blanding av Python og C++. Fra bildegjenkjenning til bilde- og videobehandling ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer, et stort antall pakker er tilgjengelig i Bob for å få alt dette til å skje med stor effektivitet på kort tid.

8. PyTorch

Introdusert av Facebook i 2017, PyTorch er en Python-pakke som gir brukeren en blanding av 2 funksjoner på høyt nivå – Tensor-beregning (som NumPy) med sterk GPU-akselerasjon og utvikling av Deep Neural Networks på et båndbasert autodiff-system. PyTorch gir en flott plattform for å utføre Deep Learning-modeller med økt fleksibilitet og hastighet bygget for å integreres dypt med Python.

Ønsker du å komme i gang med PyTorch? Sjekk ut disse PyTorch-kurs for å hjelpe deg i gang raskt og enkelt.

9. PyBrain

PyBrain inneholder algoritmer for nevrale nettverk som kan brukes av studenter på inngangsnivå, men som likevel kan brukes til toppmoderne forskning. Målet er å tilby enkle, fleksible, men likevel sofistikerte og kraftige algoritmer for maskinlæring med mange forhåndsbestemte miljøer for å teste og sammenligne algoritmene dine. Forskere, studenter, utviklere, forelesere, du og jeg kan bruke PyBrain.

10. MELK

Dette maskinlæringsverktøysettet i Python fokuserer på overvåket klassifisering med en rekke tilgjengelige klassifikatorer: SVM, k-NN, tilfeldige skoger og beslutningstrær. En rekke kombinasjoner av disse klassifikatorene gir forskjellige klassifiseringssystemer. For uovervåket læring kan man bruke k-betyr clustering og affinitetsforplantning. Det er stor vekt på hastighet og lav minnebruk. Derfor er det meste av den ytelsessensitive koden i C++. Les mer om det her.

11. Keras

Det er et åpen kildekode nevrale nettverksbibliotek skrevet i Python designet for å muliggjøre rask eksperimentering med dype nevrale nettverk. Med dyp læring som blir allestedsnærværende, Keras blir det ideelle valget ettersom det er API designet for mennesker og ikke maskiner, ifølge skaperne. Med over 200,000 2017 brukere per november XNUMX, har Keras sterkere adopsjon i både industrien og forskningsmiljøet, selv over TensorFlow eller Theano. Før du installerer Keras, anbefales det å installere TensorFlow-backend-motoren.

12. Dash

Fra å utforske data til å overvåke eksperimentene dine, Dash er som frontenden til den analytiske Python-backend. Dette produktive Python-rammeverket er ideelt for datavisualiseringsapper som er spesielt egnet for alle Python-brukere. Enkelheten vi opplever er et resultat av omfattende og uttømmende innsats.

13. Pandaer

Det er et åpen kildekode, BSD-lisensiert bibliotek. Pandaer muliggjør enkel datastruktur og raskere dataanalyse for Python. For operasjoner som dataanalyse og modellering gjør Pandas det mulig å utføre disse uten å måtte bytte til mer domenespesifikke språk som R. Den beste måten å installere Pandas på er ved å Conda installasjon.

14. Skumpete

Dette er nok en åpen kildekode-programvare som brukes til vitenskapelig databehandling i Python. Bortsett fra det, brukes Scipy også til databeregning, produktivitet, databehandling med høy ytelse og kvalitetssikring. Du finner de ulike installasjonspakkene her.. Kjernen Scipy pakkene er Numpy, SciPy-biblioteket, Matplotlib, IPython, Sympy og Pandas.

15. Matplotlib

Alle bibliotekene vi har diskutert er i stand til en rekke numeriske operasjoner, men når det kommer til dimensjonal plotting, stjeler Matplotlib showet. Dette åpen kildekode-biblioteket i Python er mye brukt for å publisere kvalitetstall i ulike papirformater og interaktive miljøer på tvers av plattformer. Du kan designe diagrammer, grafer, sektordiagrammer, punktdiagrammer, histogrammer, feildiagrammer, etc., med bare noen få linjer med kode.

Du finner de ulike installasjonspakkene her.

16. Theano

Dette åpen kildekodebiblioteket lar deg effektivt definere, optimalisere og evaluere matematiske uttrykk som involverer flerdimensjonale arrays. For et enormt datavolum blir håndlagde C-koder tregere. Theano muliggjør raske implementeringer av kode. Theano kan gjenkjenne ustabile uttrykk og likevel beregne dem med stabile algoritmer, gi det en overtak over NumPy. Den nærmeste Python-pakken til Theano er Sympy. Så la oss snakke om det.

17. SymPy

For all symbolsk matematikk er SymPy svaret. Dette Python-biblioteket for symbolsk matematikk er et effektivt hjelpemiddel for dataalgebrasystemer (CAS) samtidig som koden holdes så enkel som mulig for å være forståelig og lett utvidbar. SimPy er kun skrevet i Python og kan bygges inn i andre applikasjoner og utvides med egendefinerte funksjoner. Du finner kildekoden på GitHub. 

18. Kaffe2

Den nye gutten i byen – Caffe2, er et lett, modulært og skalerbart dyplæringsrammeverk. Målet er å gi deg en enkel og grei måte å eksperimentere med dyp læring. Takket være Python og C++ APIer i Caffe2 kan vi lage prototypen vår nå og optimalisere den senere. Du kan komme i gang med Caffe2 nå med dette trinn-for-trinn installasjonsveiledning.

19. Sjøfødt

Når det gjelder visualisering av statistiske modeller som varmekart, er Seaborn blant de pålitelige kildene. Dette Python-biblioteket er avledet fra Matplotlib og er tett integrert med Pandas datastrukturer. Besøk installasjonsside for å se hvordan denne pakken kan installeres.

20. Hebel

Dette Python-biblioteket er et verktøy for dyp læring med nevrale nettverk som bruker GPU-akselerasjon med CUDA gjennom pyCUDA. Akkurat nå implementerer Hebel feed-forward nevrale nettverk for klassifisering og regresjon på én eller flere oppgaver. Andre modeller som Autoencoder, Convolutional nevrale nett og Restricted Boltzman-maskiner er planlagt for fremtiden. Følg link å utforske Hebel.

21. Kjetting

Denne Python-pakken er en konkurrent til Hebel, og tar sikte på å øke fleksibiliteten til dyplæringsmodeller. De tre hovedfokusområdene til Chainer inkluderer:
en. Transportsystem: Produsentene av Chainer har konsekvent vist en tilbøyelighet til automatisk kjørende biler, og de har vært i samtaler med Toyota Motors om det samme.

b. Produksjonsindustri: Chainer har blitt brukt effektivt for robotikk og flere maskinlæringsverktøy, fra objektgjenkjenning til optimalisering.

c. Biologisk helsehjelp: For å håndtere alvorlighetsgraden av kreft, har skaperne av Chainer investert i forskning på ulike medisinske bilder for tidlig diagnose av kreftceller.
Installasjonen, prosjektene og andre detaljer finner du her.
Så her er en liste over de vanlige Python-bibliotekene som er verdt å ta en titt på og om mulig gjøre deg kjent med. Hvis du føler at det er et bibliotek som fortjener å være på listen, ikke glem å nevne det i kommentarene.

22. OpenCV Python

Open Source Computer Vision eller OpenCV brukes til bildebehandling. Det er en Python-pakke som overvåker generelle funksjoner fokusert på øyeblikkelig datasyn. OpenCV har flere innebygde funksjoner; ved hjelp av dette kan du lære Computer Vision. Den lar både lese og skrive bilder samtidig. Objekter som ansikter, trær osv. kan diagnostiseres i hvilken som helst video eller bilde. Den er kompatibel med Windows, OS-X og andre operativsystemer. Du kan få det her.. 

For å lære OpenCV fra grunnleggende, sjekk ut Opplæring i OpenCV

23. Theano

Sammen med å være et Python-bibliotek, er Theano også en optimaliserende kompilator. Den brukes til å analysere, beskrive og optimalisere ulike matematiske deklarasjoner på samme tid. Den gjør bruk av flerdimensjonale arrays, og sikrer at vi ikke trenger å bekymre oss for perfeksjonen til prosjektene våre. Theano fungerer bra med GPU-er og har et grensesnitt ganske likt Numpy. Biblioteket gjør beregningen 140x raskere og kan brukes til å oppdage og analysere eventuelle skadelige feil. Du kan få det her.. 

24. NLTK

Natural Language Toolkit, NLTK, er et av de populære Python NLP-bibliotekene. Den inneholder et sett med behandlingsbiblioteker som tilbyr behandlingsløsninger for numerisk og symbolsk språkbehandling kun på engelsk. Verktøysettet kommer med et dynamisk diskusjonsforum som lar deg diskutere og ta opp eventuelle problemer knyttet til NLTK.

25. SQLAlchemy

SQLAcademy er et databaseabstraksjonsbibliotek for Python som kommer med forbløffende støtte for en rekke databaser og oppsett. Det gir konsistente mønstre, er lett å forstå og kan også brukes av nybegynnere. Det forbedrer hastigheten på kommunikasjonen mellom Python-språk og databaser og støtter de fleste plattformer som Python 2.5, Jython og Pypy. Ved å bruke SQLAcademy kan du utvikle databaseskjemaer fra bunnen av.

26. Bokeh

Et datavisualiseringsbibliotek for Python, Bokeh tillater interaktiv visualisering. Den bruker HTML og Javascript for å gi grafikk, noe som gjør den pålitelig for å bidra med nettbaserte applikasjoner. Den er svært fleksibel og lar deg konvertere visualisering skrevet i andre biblioteker som ggplot eller matplot lib. Bokeh bruker enkle kommandoer for å lage sammensatte statistiske scenarier.

27. forespørsler

Forespørsler lar deg sende HTTP/1.1-forespørsler og inkludere overskrifter, skjemadata, flerdelte filer og parametere ved å bruke grunnleggende Python-ordbøker.
På samme måte lar den deg også hente svardataene.

28. Pyglet

Pyglet er designet for å lage visuelt tiltalende spill og andre applikasjoner. Vindu, behandling av hendelser i brukergrensesnitt, joysticker, OpenGL-grafikk, lasting av bilder og filmer og avspilling av lyder og musikk støttes. Linux, OS X og Windows støtter alle Pyglet.

29. LightGBM

Et av de beste og mest kjente maskinlæringsbibliotekene, gradientforsterkning, hjelper programmerere med å lage nye algoritmer ved å bruke beslutningstrær og andre omformulerte grunnleggende modeller. Som et resultat kan spesialiserte biblioteker brukes til å implementere denne metoden raskt og effektivt.

30. Eli5

Det Python-bygde Eli5 maskinlæringsbiblioteket hjelper til med å løse problemet med maskinlæringsmodellprediksjoner som ofte er unøyaktige. Den kombinerer visualisering, feilsøking av alle maskinlæringsmodeller og sporing av alle algoritmiske arbeidsprosesser.

Viktige Python-biblioteker for datavitenskap

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

Her er en liste over interessante og viktige Python-biblioteker som vil være nyttige for alle dataforskere der ute. Så la oss starte med de 20 viktigste bibliotekene som brukes i Python-

Scrapy- Det er et samarbeidsrammeverk for å trekke ut dataene som kreves fra nettsteder. Det er et ganske enkelt og raskt verktøy.

Vakker suppe- Dette er et annet populært bibliotek som brukes i Python for å trekke ut eller samle informasjon fra nettsider, dvs. det brukes til nettskraping.

statsmodeller- Som navnet tilsier, er Statsmodels et Python-bibliotek som gir mange muligheter, som statistisk modellanalyse og estimering, utførelse av statistiske tester osv. Det har en funksjon for statistisk analyse for å oppnå høyytelsesresultater samtidig som det behandles store statistiske datasett.

XGBoost- Dette biblioteket er implementert i maskinlæringsalgoritmer under Gradient Boosting-rammeverket. Det gir en høyytelsesimplementering av gradientforsterkede beslutningstrær. XGBoost er bærbar, fleksibel og effektiv. Det gir svært optimaliserte, skalerbare og raske implementeringer av gradientforsterkning.

Plott-Dette biblioteket brukes til å plotte grafer enkelt. Dette fungerer veldig bra i interaktive webapplikasjoner. Med dette kan vi lage forskjellige typer grunnleggende diagrammer som linje, kake, scatter, varmekart, polarplott og så videre. Vi kan enkelt plotte en graf av enhver visualisering vi kan tenke oss å bruke Plottly.

Pydot- Pydot brukes til å generere komplekse orienterte og ikke-orienterte grafer. Den brukes spesielt under utvikling av algoritmer basert på nevrale nettverk og beslutningstrær.

Gensim- Det er et Python-bibliotek for emnemodellering og dokumentindeksering, noe som betyr at det er i stand til å trekke ut de underliggende emnene fra et stort volum av tekst. Den kan håndtere store tekstfiler uten å laste hele filen i minnet.

PyOD- Som navnet antyder, er det et Python-verktøysett for oppdage uteliggere i multivariate data. Den gir tilgang til et bredt spekter av avviksdeteksjonsalgoritmer. Outlier-deteksjon, også kjent som anomalideteksjon, refererer til identifisering av sjeldne gjenstander, hendelser eller observasjoner som skiller seg fra en populasjons generelle fordeling.

Dette bringer oss til slutten av bloggen på de øverste Python-bibliotekene. Vi håper at du har nytte av det samme. Hvis du har flere spørsmål, legg dem gjerne igjen i kommentarfeltet nedenfor, så vil vi komme tilbake til deg så tidlig som mulig.

Stien nedenfor vil guide deg til å bli en dyktig dataforsker.

Vanlige spørsmål om Python-biblioteker

Videre lesing

1. Hva er TensorFlow? Maskinlæringsbiblioteket forklart
2. Scikit Learn i maskinlæring, definisjon og eksempel
3. Maskinlæringsopplæring for nybegynnere | Lær maskinlæring med Python
4. Opplæring i datavitenskap for nybegynnere | Lær datavitenskap komplett veiledning
5. Python-opplæring for nybegynnere – en komplett veiledning | Lær Python enkelt

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/