Bibliotecas Python são um conjunto de funções úteis que eliminam a necessidade de escrever códigos do zero. Existem mais de 137,000 bibliotecas Python presentes hoje e elas desempenham um papel vital no desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina, ciência de dados, visualização de dados, imagem e manipulação de dados e muito mais. Vamos apresentar brevemente a linguagem de programação Python e, em seguida, mergulhar diretamente nas bibliotecas Python mais populares.

O que é uma Biblioteca?

Uma biblioteca é uma coleção de códigos pré-combinados que podem ser usados ​​iterativamente para reduzir o tempo necessário para codificar. Eles são particularmente úteis para acessar códigos pré-escritos usados ​​com frequência, em vez de escrevê-los do zero todas as vezes. Semelhante às bibliotecas físicas, estas são uma coleção de recursos reutilizáveis, o que significa que cada biblioteca tem uma fonte raiz. Esta é a base por trás das inúmeras bibliotecas de código aberto disponíveis em Python. 

O que é uma Python Biblioteca?

Uma biblioteca Python é uma coleção de módulos e pacotes que oferecem uma ampla gama de funcionalidades. Essas bibliotecas permitem que os desenvolvedores executem diversas tarefas sem precisar escrever código do zero. Eles contêm código, classes, funções e rotinas pré-escritas que podem ser usadas para desenvolver aplicativos, automatizar tarefas, manipular dados, realizar cálculos matemáticos e muito mais.

O extenso ecossistema de bibliotecas do Python cobre diversas áreas, como desenvolvimento web (por exemplo, Django, Flask), análise de dados (por exemplo, pandas, NumPy), aprendizado de máquina (por exemplo, TensorFlow, scikit-learn), processamento de imagens (por exemplo, Pillow, OpenCV). ), computação científica (por exemplo, SciPy) e muitos outros. Essa riqueza de bibliotecas contribui significativamente para a popularidade do Python entre desenvolvedores, pesquisadores e cientistas de dados, pois simplifica o processo de desenvolvimento e implementa funcionalidades complexas com eficiência.

Verificação rápida - Fundações Python

Lista das 30 principais bibliotecas Python

Esta tabela inclui bibliotecas essenciais para cientistas de dados, desenvolvedores web e engenheiros de software que trabalham com Python. Cada biblioteca tem seus próprios pontos fortes e é escolhida para tarefas específicas, desde estruturas de desenvolvimento web como Django e Flask até bibliotecas de aprendizado de máquina como TensorFlow e PyTorch até ferramentas de análise e visualização de dados como Pandas e Matplotlib.

1. Scikit- aprender

É um software livre aprendizado de máquina biblioteca para a linguagem de programação Python. Ele pode ser usado com eficácia para uma variedade de aplicações que incluem classificação, regressão, agrupamento, seleção de modelo, Bayes ingênuo, aumento de nota, K-means e pré-processamento.
O Scikit-learn requer:

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

O Spotify usa o Scikit-learn para suas recomendações musicais e o Evernote para construir seus classificadores. Se você já possui uma instalação funcional do NumPy e do scipy, a maneira mais fácil de instalar o scikit-learn é usando pip.

2. NuPIC

A Plataforma Numenta para Computação Inteligente (NuPIC) é uma plataforma que visa implementar um algoritmo de aprendizado HTM e torná-lo uma fonte pública. É a base para futuros algoritmos de aprendizado de máquina baseados na biologia do neocórtex. Clique SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA para verificar seu código no GitHub.

3. Rampa

É uma biblioteca Python que é usada para a prototipagem rápida de modelos de aprendizado de máquina. Rampa fornece uma sintaxe simples e declarativa para explorar recursos, algoritmos e transformações. É uma estrutura leve de aprendizado de máquina baseada em pandas e pode ser usada perfeitamente com ferramentas de aprendizado de máquina e estatísticas python existentes.

4. NumPy

Quando se trata de computação científica, NumPy é um dos pacotes fundamentais para Python, fornecendo suporte para grandes arrays e matrizes multidimensionais junto com uma coleção de funções matemáticas de alto nível para executar essas funções rapidamente. NumPy depende de Blas e LAPACK para cálculos eficientes de álgebra linear. O NumPy também pode ser usado como um contêiner multidimensional eficiente de dados genéricos.

Os vários pacotes de instalação do NumPy podem ser encontrados Aqui.

5. Pipenv

A ferramenta oficialmente recomendada para Python em 2017 – Pipenv é uma ferramenta pronta para produção que visa trazer o melhor de todos os mundos de empacotamento para o mundo Python. O objetivo principal é fornecer aos usuários um ambiente de trabalho fácil de configurar. Pipenv, o “Fluxo de trabalho de desenvolvimento Python para humanos”, foi criado por Kenneth Reitz para gerenciar discrepâncias de pacotes. As instruções para instalar o Pipenv podem ser encontradas SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.

6. Fluxo tensor

A estrutura de aprendizado profundo mais popular do TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica de alto desempenho. É uma biblioteca matemática icônica e também é usada para Python em algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. O Tensorflow foi desenvolvido pelos pesquisadores da equipe Google Brain da organização Google AI. Hoje, ele está sendo usado por pesquisadores para algoritmos de aprendizado de máquina e por físicos para cálculos matemáticos complexos. Os seguintes sistemas operacionais oferecem suporte ao TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) ou posterior; Ubuntu 16.04 ou posterior; Windows 7 ou superior; Raspbian 9.0 ou posterior.

Verifique nosso Curso Gratuito de Tensorflow e Keras e Python do TensorFlow. Este curso apresentará essas duas estruturas e também o guiará por uma demonstração de como usar essas estruturas.

7. Prumo

Desenvolvido no Idiap Research Institute na Suíça, Prumo é uma caixa de ferramentas gratuita de processamento de sinal e aprendizado de máquina. A caixa de ferramentas é escrita em uma mistura de Python e C++. Do reconhecimento de imagem ao processamento de imagem e vídeo usando algoritmos de aprendizado de máquina, um grande número de pacotes está disponível no Bob para fazer tudo isso acontecer com grande eficiência em pouco tempo.

8. PyTorch

Introduzido pelo Facebook em 2017, PyTorch é um pacote Python que oferece ao usuário uma combinação de 2 recursos de alto nível - computação de tensor (como NumPy) com forte aceleração de GPU e o desenvolvimento de redes neurais profundas em um sistema de comparação automática baseado em fita. O PyTorch fornece uma ótima plataforma para executar modelos de Deep Learning com maior flexibilidade e velocidade, construída para ser profundamente integrada ao Python.

Quer começar a usar o PyTorch? Confira estes Cursos PyTorch para ajudá-lo a começar de forma rápida e fácil.

9. PyBrain

PyBrainName contém algoritmos para redes neurais que pode ser usado por alunos iniciantes, mas também pode ser usado para pesquisas de última geração. O objetivo é oferecer algoritmos simples, flexíveis, porém sofisticados e poderosos para aprendizado de máquina com muitos ambientes pré-determinados para testar e comparar seus algoritmos. Pesquisadores, estudantes, desenvolvedores, professores, você e eu podemos usar o PyBrain.

10. LEITE

Este kit de ferramentas de aprendizado de máquina em Python se concentra na classificação supervisionada com uma gama de classificadores disponíveis: SVM, k-NN, florestas aleatórias e árvores de decisão. Uma variedade de combinações desses classificadores fornece diferentes sistemas de classificação. Para aprendizado não supervisionado, pode-se usar agrupamento k-means e propagação de afinidade. Há uma forte ênfase na velocidade e baixo uso de memória. Portanto, a maior parte do código sensível ao desempenho está em C++. Leia mais sobre isso Aqui.

11. Queras

É uma biblioteca de rede neural de código aberto escrita em Python projetada para permitir experimentação rápida com redes neurais profundas. Com o aprendizado profundo se tornando onipresente, Keras torna-se a escolha ideal por ser uma API projetada para humanos e não para máquinas, segundo os criadores. Com mais de 200,000 usuários em novembro de 2017, Keras tem uma adoção mais forte tanto na indústria quanto na comunidade de pesquisa, mesmo em relação ao TensorFlow ou Theano. Antes de instalar o Keras, é aconselhável instalar o mecanismo de back-end TensorFlow.

12. traço

Desde a exploração de dados até o monitoramento de seus experimentos, o Dash é como o front-end do back-end analítico do Python. Esta produtiva estrutura Python é ideal para aplicativos de visualização de dados particularmente adequados para todos os usuários Python. A facilidade que experimentamos é resultado de um esforço extenso e exaustivo.

13. Pandas

É uma biblioteca de código aberto licenciada por BSD. Pandas permitem o fornecimento de estrutura de dados fácil e análise de dados mais rápida para Python. Para operações como análise e modelagem de dados, o Pandas torna possível realizá-las sem a necessidade de mudar para uma linguagem mais específica de domínio, como R. A melhor maneira de instalar o Pandas é por Instalação Conda.

14. Espião

Este é mais um software de código aberto usado para computação científica em Python. Além disso, o Scipy também é usado para computação de dados, produtividade, computação de alto desempenho e garantia de qualidade. Os vários pacotes de instalação podem ser encontrados SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA. O nucleo Scipy os pacotes são Numpy, biblioteca SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy e Pandas.

15.Matplotlib

Todas as bibliotecas que discutimos são capazes de realizar uma gama de operações numéricas, mas quando se trata de plotagem dimensional, Matplotlib rouba a cena. Esta biblioteca de código aberto em Python é amplamente usada para publicar números de qualidade em vários formatos impressos e ambientes interativos entre plataformas. Você pode criar gráficos, gráficos, gráficos de pizza, gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de erros, etc., com apenas algumas linhas de código.

Os vários pacotes de instalação podem ser encontrados Aqui.

16. Teano

Esta biblioteca de código aberto permite definir, otimizar e avaliar com eficiência expressões matemáticas envolvendo matrizes multidimensionais. Para um volume enorme de dados, os códigos C artesanais tornam-se mais lentos. Theano permite implementações rápidas de código. Theano pode reconhecer expressões instáveis ​​e ainda computá-las com algoritmos estáveis, dando é uma vantagem sobre o NumPy. O pacote Python mais próximo do Theano é o Sympy. Então vamos falar sobre isso.

17. SymPy

Para toda a matemática simbólica, SymPy é a resposta. Esta biblioteca Python para matemática simbólica é uma ajuda eficaz para sistemas de álgebra computacional (CAS), ao mesmo tempo que mantém o código o mais simples possível para ser compreensível e facilmente extensível. SimPy é escrito apenas em Python e pode ser incorporado em outros aplicativos e estendido com funções personalizadas. Você pode encontrar o código fonte em GitHub. 

18. Café2

O novo garoto da cidade – Caffe2, é uma estrutura de aprendizado profundo leve, modular e escalável. O objetivo é fornecer uma maneira fácil e direta para você experimentar o aprendizado profundo. Graças às APIs Python e C++ no Caffe2, podemos criar nosso protótipo agora e otimizá-lo mais tarde. Você pode começar a usar o Caffe2 agora com este passo a passo Guia de instalação.

19. Marinho

Quando se trata de visualização de modelos estatísticos como mapas de calor, Seaborn está entre as fontes confiáveis. Esta biblioteca Python é derivada do Matplotlib e está intimamente integrada às estruturas de dados do Pandas. Visite a página de instalação para ver como este pacote pode ser instalado.

20. Hebel

Esta biblioteca Python é uma ferramenta para aprendizado profundo com redes neurais usando aceleração de GPU com CUDA por meio de pyCUDA. No momento, a Hebel implementa redes neurais feed-forward para classificação e regressão em uma ou várias tarefas. Outros modelos, como Autoencoder, redes neurais convolucionais e máquinas Boltzman restritas, estão planejados para o futuro. Segue o link explorar Hebel.

21. Encadeador

Concorrente do Hebel, este pacote Python visa aumentar a flexibilidade dos modelos de aprendizado profundo. As três principais áreas de foco do Chainer incluem:
uma. Sistema de transporte: Os fabricantes do Chainer têm demonstrado consistentemente uma inclinação para carros com direção automática e estão em negociações com a Toyota Motors sobre o mesmo.

b. Indústria de manufatura: Chainer tem sido usado de forma eficaz para robótica e diversas ferramentas de aprendizado de máquina, do reconhecimento de objetos à otimização.

c. Cuidados com a biosaúde: Para lidar com a gravidade do câncer, os fabricantes de Chainer investiram na pesquisa de várias imagens médicas para o diagnóstico precoce de células cancerosas.
A instalação, projetos e outros detalhes podem ser encontrados aqui.
Então aqui está uma lista de bibliotecas Python comuns que vale a pena dar uma olhada e, se possível, familiarizar-se. Se você acha que existe alguma biblioteca que merece estar na lista, não esqueça de mencionar isso nos comentários.

22. OpenCV Python

Visão Computacional de Código Aberto ou OpenCV é usado para processamento de imagens. É um pacote Python que monitora funções gerais focadas na visão computacional instantânea. OpenCV fornece várias funções integradas; com a ajuda disso, você pode aprender Visão Computacional. Permite ler e gravar imagens ao mesmo tempo. Objetos como rostos, árvores, etc. podem ser diagnosticados em qualquer vídeo ou imagem. É compatível com Windows, OS-X e outros sistemas operacionais. Você pode conseguir isso SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA. 

Para aprender o OpenCV desde o básico, confira o Tutorial do OpenCV

23. Teano

Além de ser uma biblioteca Python, Theano também é um compilador otimizador. Ele é usado para analisar, descrever e otimizar diferentes declarações matemáticas ao mesmo tempo. Faz uso de arrays multidimensionais, garantindo que não tenhamos que nos preocupar com a perfeição de nossos projetos. O Theano funciona bem com GPUs e possui uma interface bastante semelhante ao Numpy. A biblioteca torna a computação 140x mais rápida e pode ser usada para detectar e analisar quaisquer bugs prejudiciais. Você pode conseguir isso SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA. 

24. NLTK

O Natural Language Toolkit, NLTK, é uma das populares bibliotecas Python PNL. Ele contém um conjunto de bibliotecas de processamento que fornecem soluções de processamento para processamento de linguagem numérica e simbólica apenas em inglês. O kit de ferramentas vem com um fórum de discussão dinâmico que permite discutir e trazer à tona quaisquer questões relacionadas ao NLTK.

25. SQLAlquimia

SQLAcademy é uma biblioteca de abstração de banco de dados para Python que vem com suporte surpreendente para uma variedade de bancos de dados e layouts. Ele fornece padrões consistentes, é fácil de entender e pode ser usado por iniciantes também. Ele melhora a velocidade de comunicação entre a linguagem Python e os bancos de dados e suporta a maioria das plataformas, como Python 2.5, Jython e Pypy. Usando SQLAcademy, você pode desenvolver esquemas de banco de dados do zero.

26. Bokeh

Uma biblioteca de visualização de dados para Python, Bokeh permite visualização interativa. Ele faz uso de HTML e Javascript para fornecer gráficos, tornando-o confiável para contribuir com aplicativos baseados na web. É altamente flexível e permite converter visualizações escritas em outras bibliotecas, como ggplot ou matplot lib. Bokeh utiliza comandos simples para criar cenários estatísticos compostos.

27. pedidos

As solicitações permitem enviar solicitações HTTP/1.1 e incluir cabeçalhos, dados de formulário, arquivos multipartes e parâmetros usando dicionários Python básicos.
Da mesma forma, também permite recuperar os dados da resposta.

28. Leitão

Pyglet foi projetado para criar jogos e outros aplicativos visualmente atraentes. Janelas, processamento de eventos da interface do usuário, joysticks, gráficos OpenGL, carregamento de imagens e filmes e reprodução de sons e músicas são todos suportados. Linux, OS X e Windows suportam Pyglet.

29. Light GBM

Uma das melhores e mais conhecidas bibliotecas de aprendizado de máquina, o gradiente boosting, auxilia os programadores na criação de novos algoritmos usando árvores de decisão e outros modelos básicos reformulados. Como resultado, bibliotecas especializadas podem ser usadas para implementar este método de forma rápida e eficaz.

30. Eli5

A biblioteca de aprendizado de máquina Eli5 construída em Python ajuda a resolver o problema de previsões de modelos de aprendizado de máquina que são frequentemente imprecisas. Ele combina visualização, depuração de todos os modelos de aprendizado de máquina e rastreamento de todos os processos algorítmicos de trabalho.

Bibliotecas Python importantes para ciência de dados

Contribuição de: Shveta Rajpal
Perfil do linkedIn: https://www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/

Aqui está uma lista de bibliotecas Python interessantes e importantes que serão úteis para todos os cientistas de dados por aí. Então, vamos começar com as 20 bibliotecas mais importantes usadas em Python-

Scrapy- É uma estrutura colaborativa para extrair os dados necessários dos sites. É uma ferramenta bastante simples e rápida.

LindaSopa- Esta é outra biblioteca popular usada em Python para extrair ou coletar informações de sites, ou seja, é usada para web scraping.

modelos de estatísticas- Como o nome sugere, Statsmodels é uma biblioteca Python que oferece muitas oportunidades, como análise e estimativa de modelos estatísticos, realização de testes estatísticos, etc. Tem uma função de análise estatística para obter resultados de alto desempenho ao processar grandes conjuntos de dados estatísticos.

XGBoost- Essa biblioteca é implementada em algoritmos de aprendizado de máquina na estrutura Gradient Boosting. Ele fornece uma implementação de alto desempenho de árvores de decisão impulsionadas por gradiente. O XGBoost é portátil, flexível e eficiente. Ele fornece implementações altamente otimizadas, escaláveis ​​e rápidas de aumento de gradiente.

Plotly-Esta biblioteca é usada para traçar gráficos facilmente. Isso funciona muito bem em aplicativos da web interativos. Com isso, podemos fazer diferentes tipos de gráficos básicos, como gráficos de linha, pizza, dispersão, mapas de calor, gráficos polares e assim por diante. Podemos facilmente traçar um gráfico de qualquer visualização que possamos pensar em usar Completamente.

Pydot- Pydot é usado para gerar gráficos orientados complexos e não orientados. É especialmente utilizado no desenvolvimento de algoritmos baseados em redes neurais e árvores de decisão.

Gensim- É uma biblioteca Python para modelagem de tópicos e indexação de documentos, o que significa que é capaz de extrair os tópicos subjacentes de um grande volume de texto. Ele pode lidar com arquivos de texto grandes sem carregar o arquivo inteiro na memória.

PyOD- Como o nome sugere, é um kit de ferramentas Python para detectando outliers em dados multivariados. Ele fornece acesso a uma ampla gama de algoritmos de detecção de valores discrepantes. A detecção de valores discrepantes, também conhecida como detecção de anomalias, refere-se à identificação de itens, eventos ou observações raras que diferem da distribuição geral de uma população.

Isso nos leva ao final do blog sobre as principais bibliotecas Python. Esperamos que você se beneficie do mesmo. Se você tiver mais alguma dúvida, fique à vontade para deixá-la nos comentários abaixo e entraremos em contato com você o mais rápido possível.

O caminho abaixo irá guiá-lo para se tornar um cientista de dados proficiente.

Perguntas frequentes sobre bibliotecas Python

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