Python Libraries är en uppsättning användbara funktioner som eliminerar behovet av att skriva koder från början. Det finns över 137,000 XNUMX pythonbibliotek närvarande idag, och de spelar en viktig roll i utvecklingen av maskininlärning, datavetenskap, datavisualisering, bild- och datamanipuleringsapplikationer och mer. Låt oss kort introducera Python Programming Language och sedan dyka direkt in i de mest populära Python-biblioteken.

Vad är ett bibliotek?

Ett bibliotek är en samling förkombinerade koder som kan användas iterativt för att minska tiden som krävs för att koda. De är särskilt användbara för att komma åt de förskrivna ofta använda koderna istället för att skriva dem från början varje gång. I likhet med fysiska bibliotek är dessa en samling återanvändbara resurser, vilket innebär att varje bibliotek har en rotkälla. Detta är grunden bakom de många öppen källkodsbibliotek som finns tillgängliga i Python. 

Vad är en Python Bibliotek?

Ett Python-bibliotek är en samling moduler och paket som erbjuder ett brett utbud av funktioner. Dessa bibliotek gör det möjligt för utvecklare att utföra olika uppgifter utan att behöva skriva kod från början. De innehåller förskriven kod, klasser, funktioner och rutiner som kan användas för att utveckla applikationer, automatisera uppgifter, manipulera data, utföra matematiska beräkningar med mera.

Pythons omfattande ekosystem av bibliotek täcker olika områden som webbutveckling (t.ex. Django, Flask), dataanalys (t.ex. pandor, NumPy), maskininlärning (t.ex. TensorFlow, scikit-learn), bildbehandling (t.ex. Pillow, OpenCV) ), vetenskaplig beräkning (t.ex. SciPy) och många andra. Denna rikedom av bibliotek bidrar avsevärt till Pythons popularitet bland utvecklare, forskare och datavetare, eftersom det förenklar utvecklingsprocessen och effektivt implementerar komplex funktionalitet.

Snabb kontroll - Python Foundations

Topp 30 Python-bibliotekslista

Den här tabellen innehåller bibliotek som är viktiga för datavetare, webbutvecklare och mjukvaruingenjörer som arbetar med Python. Varje bibliotek har sina egna styrkor och väljs för specifika uppgifter, från ramverk för webbutveckling som Django och Flask till maskininlärningsbibliotek som TensorFlow och PyTorch till dataanalys- och visualiseringsverktyg som Pandas och Matplotlib.

1. Scikit- lär

Det är en gratis programvara maskininlärning bibliotek för programmeringsspråket Python. Den kan effektivt användas för en mängd olika applikationer som inkluderar klassificering, regression, klustring, modellval, naiva Bayes', betygshöjning, K-medel och förbearbetning.
Scikit-learn kräver:

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

Spotify använder Scikit-learn för sina musikrekommendationer och Evernote för att bygga sina klassificerare. Om du redan har en fungerande installation av NumPy och scipy är det enklaste sättet att installera scikit-learn att använda pip.

2. NuPIC

Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) är en plattform som syftar till att implementera en HTM-inlärningsalgoritm och även göra dem till en offentlig källa. Det är grunden för framtida maskininlärningsalgoritmer baserade på neocortexens biologi. Klick här. för att kontrollera deras kod på GitHub.

3. Rampa

Det är ett Python-bibliotek som används för snabb prototypframställning av maskininlärningsmodeller. Ramp ger en enkel, deklarativ syntax för att utforska funktioner, algoritmer och transformationer. Det är ett lätt pandabaserat ramverk för maskininlärning och kan användas sömlöst med befintliga verktyg för maskininlärning och statistik för python.

4. NumPy

När det kommer till vetenskaplig beräkning, numpy är ett av de grundläggande paketen för Python, som ger stöd för stora flerdimensionella arrayer och matriser tillsammans med en samling matematiska funktioner på hög nivå för att utföra dessa funktioner snabbt. NumPy förlitar sig på BLAS och LAPACK för effektiva linjära algebraberäkningar. NumPy kan också användas som en effektiv flerdimensionell behållare med generisk data.

De olika installationspaketen för NumPy kan hittas här.

5. Pipenv

Smakämnen officiellt rekommenderat verktyg för Python 2017 – Pipenv är ett produktionsfärdigt verktyg som syftar till att ta med det bästa av alla förpackningsvärldar till Python-världen. Huvudsyftet är att ge användarna en arbetsmiljö som är lätt att sätta upp. Pipenv, "Python Development Workflow for Humans", skapades av Kenneth Reitz för att hantera paketavvikelser. Instruktionerna för att installera Pipenv finns här..

6. Tensorflöde

TensorFlows mest populära ramverk för djupinlärning är ett mjukvarubibliotek med öppen källkod för högpresterande numerisk beräkning. Det är ett ikoniskt matematikbibliotek och används även för Python i maskininlärning och djupinlärningsalgoritmer. Tensorflow utvecklades av forskarna vid Google Brain-teamet inom Google AI-organisationen. Idag används den av forskare för maskininlärningsalgoritmer och av fysiker för komplexa matematiska beräkningar. Följande operativsystem stöder TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) eller senare; Ubuntu 16.04 eller senare; Windows 7 eller senare; Raspbian 9.0 eller senare.

Kolla in vår Gratis kurs om Tensorflow och Keras och TensorFlow python. Den här kursen kommer att introducera dig till dessa två ramverk och kommer också att leda dig genom en demo av hur du använder dessa ramverk.

7. Bob

Utvecklad vid Idiap Research Institute i Schweiz, Bob är en gratis verktygslåda för signalbehandling och maskininlärning. Verktygslådan är skriven i en blandning av Python och C++. Från bildigenkänning till bild- och videobehandling med maskininlärningsalgoritmer, ett stort antal paket finns tillgängliga i Bob för att få allt detta att hända med stor effektivitet på kort tid.

8. PyTorch

Introducerades av Facebook 2017, PyTorch är ett Python-paket som ger användaren en blandning av 2 funktioner på hög nivå – Tensor-beräkning (som NumPy) med stark GPU-acceleration och utvecklingen av Deep Neural Networks på ett bandbaserat autodiff-system. PyTorch ger en fantastisk plattform för att exekvera Deep Learning-modeller med ökad flexibilitet och hastighet byggda för att integreras djupt med Python.

Vill du komma igång med PyTorch? Kolla in dessa PyTorch-kurser för att hjälpa dig komma igång snabbt och enkelt.

9. PyBrain

PyBrain innehåller algoritmer för neurala nätverk som kan användas av nybörjarstudenter men ändå kan användas för toppmodern forskning. Målet är att erbjuda enkla, flexibla men ändå sofistikerade och kraftfulla algoritmer för maskininlärning med många förutbestämda miljöer för att testa och jämföra dina algoritmer. Forskare, studenter, utvecklare, föreläsare, du och jag kan använda PyBrain.

10. MJÖLK

Denna verktygssats för maskininlärning i Python fokuserar på övervakad klassificering med en rad tillgängliga klassificerare: SVM, k-NN, slumpmässiga skogar och beslutsträd. En rad kombinationer av dessa klassificerare ger olika klassificeringssystem. För oövervakad inlärning kan man använda k-medel klustring och affinitetsförökning. Det finns en stark betoning på hastighet och låg minnesanvändning. Därför är det mesta av den prestandakänsliga koden i C++. Läs mer om det här.

11. Högt

Det är ett neurala nätverksbibliotek med öppen källkod skrivet i Python designat för att möjliggöra snabba experiment med djupa neurala nätverk. När djupinlärning blir allestädes närvarande, Keras blir det perfekta valet eftersom det är API designat för människor och inte maskiner, enligt skaparna. Med över 200,000 2017 användare i november XNUMX har Keras en starkare adoption i både industrin och forskarvärlden, även över TensorFlow eller Theano. Innan du installerar Keras, rekommenderas det att installera TensorFlow backend-motorn.

12. Dash

Från att utforska data till att övervaka dina experiment, Dash är som frontend till den analytiska Python-backend. Detta produktiva Python-ramverk är idealiskt för datavisualiseringsappar som är särskilt lämpade för alla Python-användare. Den lätthet vi upplever är ett resultat av omfattande och uttömmande ansträngningar.

13. Pandor

Det är ett bibliotek med öppen källkod, BSD-licensierad. Pandas möjliggör tillhandahållande av enkel datastruktur och snabbare dataanalys för Python. För operationer som dataanalys och modellering gör Pandas det möjligt att utföra dessa utan att behöva byta till mer domänspecifika språk som R. Det bästa sättet att installera Pandas är genom att Conda installation.

14. Snygg

Detta är ännu en öppen källkod som används för vetenskaplig beräkning i Python. Bortsett från det används Scipy också för databeräkning, produktivitet, högpresterande datoranvändning och kvalitetssäkring. De olika installationspaketen finns här.. Kärnan Scipy Paketen är Numpy, SciPy library, Matplotlib, IPython, Sympy och Pandas.

15. Matplotlib

Alla bibliotek som vi har diskuterat är kapabla till ett spektrum av numeriska operationer, men när det kommer till dimensionsplottning stjäl Matplotlib showen. Detta bibliotek med öppen källkod i Python används ofta för att publicera kvalitetssiffror i olika pappersformat och interaktiva miljöer över plattformar. Du kan designa diagram, grafer, cirkeldiagram, punktdiagram, histogram, feldiagram, etc., med bara några rader kod.

De olika installationspaketen finns här.

16. Theano

Detta bibliotek med öppen källkod ger dig möjlighet att effektivt definiera, optimera och utvärdera matematiska uttryck som involverar flerdimensionella arrayer. För en enorm mängd data blir handgjorda C-koder långsammare. Theano möjliggör snabba implementeringar av kod. Theano kan känna igen instabila uttryck och ändå beräkna dem med stabila algoritmer, ge det är ett övertag över NumPy. Det Python-paket som ligger närmast Theano är Sympy. Så låt oss prata om det.

17. SymPy

För all symbolisk matematik är SymPy svaret. Detta Python-bibliotek för symbolisk matematik är ett effektivt hjälpmedel för datoralgebrasystem (CAS) samtidigt som den håller koden så enkel som möjligt för att vara begriplig och lätt att utöka. SimPy är endast skrivet i Python och kan bäddas in i andra applikationer och utökas med anpassade funktioner. Du hittar källkoden på GitHub. 

18. Kaffe2

Den nya pojken i stan – Caffe2, är ett lätt, modulärt och skalbart ramverk för djupinlärning. Det syftar till att tillhandahålla ett enkelt och okomplicerat sätt för dig att experimentera med djupinlärning. Tack vare Python och C++ API:er i Caffe2 kan vi skapa vår prototyp nu och optimera den senare. Du kan komma igång med Caffe2 nu med detta steg-för-steg installationsguide.

19. Seaborn

När det gäller visualisering av statistiska modeller som värmekartor är Seaborn bland de pålitliga källorna. Detta Python-bibliotek är härlett från Matplotlib och är nära integrerat med Pandas datastrukturer. Besök installationssidan för att se hur detta paket kan installeras.

20. Hebel

Detta Python-bibliotek är ett verktyg för djupinlärning med neurala nätverk som använder GPU-acceleration med CUDA genom pyCUDA. Just nu implementerar Hebel feed-forward neurala nätverk för klassificering och regression på en eller flera uppgifter. Andra modeller som Autoencoder, Convolutional neurala nät och Restricted Boltzman-maskiner är planerade för framtiden. Följ länk att utforska Hebel.

21. Kedjemaskin

Detta Python-paket är en konkurrent till Hebel och syftar till att öka flexibiliteten hos modeller för djupinlärning. Chainers tre huvudfokusområden inkluderar:
a. Transportsystem: Tillverkarna av Chainer har konsekvent visat en benägenhet för automatiskt körande bilar, och de har fört samtal med Toyota Motors om detsamma.

b. Tillverkningsindustrin: Chainer har använts effektivt för robotik och flera verktyg för maskininlärning, från objektigenkänning till optimering.

c. Bio-hälsovård: För att hantera cancerns svårighetsgrad har tillverkarna av Chainer investerat i forskning av olika medicinska bilder för tidig diagnos av cancerceller.
Installationen, projekten och andra detaljer finns här.
Så här är en lista över de vanliga Python-biblioteken som är värda att ta en titt på och, om möjligt, bekanta dig med. Om du känner att det finns något bibliotek som förtjänar att vara med på listan, glöm inte att nämna det i kommentarerna.

22. OpenCV Python

Open Source Computer Vision eller OpenCV används för bildbehandling. Det är ett Python-paket som övervakar övergripande funktioner fokuserade på omedelbar datorseende. OpenCV tillhandahåller flera inbyggda funktioner; med hjälp av detta kan du lära dig datorseende. Det tillåter både att läsa och skriva bilder samtidigt. Objekt som ansikten, träd etc. kan diagnostiseras i vilken video eller bild som helst. Den är kompatibel med Windows, OS-X och andra operativsystem. Du kan få det här.. 

För att lära dig OpenCV från grunderna, kolla in Handledning för OpenCV

23. Theano

Förutom att vara ett Python-bibliotek är Theano också en optimerande kompilator. Den används för att analysera, beskriva och optimera olika matematiska deklarationer samtidigt. Den använder sig av flerdimensionella arrayer, vilket säkerställer att vi inte behöver oroa oss för perfektion av våra projekt. Theano fungerar bra med GPU:er och har ett gränssnitt ganska likt Numpy. Biblioteket gör beräkningen 140 gånger snabbare och kan användas för att upptäcka och analysera eventuella skadliga buggar. Du kan få det här.. 

24. NLTK

Natural Language Toolkit, NLTK, är ett av de populära Python NLP-biblioteken. Den innehåller en uppsättning bearbetningsbibliotek som tillhandahåller bearbetningslösningar för numerisk och symbolisk språkbehandling endast på engelska. Verktygslådan kommer med ett dynamiskt diskussionsforum som låter dig diskutera och ta upp alla frågor som rör NLTK.

25. SQLAlchemy

SQLAcademy är ett databasabstraktionsbibliotek för Python som kommer med häpnadsväckande stöd för en rad databaser och layouter. Det ger konsekventa mönster, är lätt att förstå och kan också användas av nybörjare. Det förbättrar kommunikationshastigheten mellan Python-språk och databaser och stöder de flesta plattformar som Python 2.5, Jython och Pypy. Med SQLAcademy kan du utveckla databasscheman från grunden.

26. Bokeh

Ett datavisualiseringsbibliotek för Python, Bokeh tillåter interaktiv visualisering. Den använder HTML och Javascript för att tillhandahålla grafik, vilket gör den tillförlitlig för att bidra med webbaserade applikationer. Det är mycket flexibelt och låter dig konvertera visualisering skriven i andra bibliotek som ggplot eller matplot lib. Bokeh använder enkla kommandon för att skapa sammansatta statistiska scenarier.

27. begäranden

Requests gör att du kan skicka HTTP/1.1-förfrågningar och inkludera rubriker, formulärdata, flerdelade filer och parametrar med hjälp av grundläggande Python-ordböcker.
På samma sätt gör det också möjligt för dig att hämta svarsdata.

28. Pyglet

Pyglet är designad för att skapa visuellt tilltalande spel och andra applikationer. Fönster, bearbetning av användargränssnittshändelser, joysticks, OpenGL-grafik, laddar bilder och filmer och spelar upp ljud och musik. Linux, OS X och Windows stöder alla Pyglet.

29. LightGBM

Ett av de bästa och mest välkända maskininlärningsbiblioteken, gradientförstärkning, hjälper programmerare att skapa nya algoritmer genom att använda beslutsträd och andra omformulerade grundmodeller. Som ett resultat kan specialiserade bibliotek användas för att implementera denna metod snabbt och effektivt.

30. Eli5

Det Python-byggda Eli5-maskininlärningsbiblioteket hjälper till att lösa problemet med maskininlärningsmodellförutsägelser som ofta är felaktiga. Den kombinerar visualisering, felsökning av alla maskininlärningsmodeller och spårning av alla algoritmiska arbetsprocesser.

Viktiga Python-bibliotek för datavetenskap

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

Här är en lista över intressanta och viktiga Python-bibliotek som kommer att vara till hjälp för alla dataforskare där ute. Så låt oss börja med de 20 viktigaste biblioteken som används i Python-

Skramligt- Det är ett samarbetsramverk för att extrahera den data som krävs från webbplatser. Det är ett ganska enkelt och snabbt verktyg.

Vacker soppa- Detta är ett annat populärt bibliotek som används i Python för att extrahera eller samla in information från webbplatser, dvs det används för webbskrapning.

statistikmodeller- Som namnet antyder är Statsmodels ett Python-bibliotek som ger många möjligheter, såsom statistisk modellanalys och uppskattning, att utföra statistiska tester etc. Det har en funktion för statistisk analys för att uppnå högpresterande resultat samtidigt som man bearbetar stora statistiska datamängder.

XGBoost- Detta bibliotek är implementerat i maskininlärningsalgoritmer under ramverket Gradient Boosting. Det ger en högpresterande implementering av gradientförstärkta beslutsträd. XGBoost är bärbar, flexibel och effektiv. Det ger mycket optimerade, skalbara och snabba implementeringar av gradientförstärkning.

Handling-Detta bibliotek används för att enkelt rita grafer. Detta fungerar mycket bra i interaktiva webbapplikationer. Med detta kan vi göra olika typer av grundläggande diagram som linje, cirkel, scatter, värmekartor, polära plots, och så vidare. Vi kan enkelt rita en graf över alla visualiseringar vi kan tänka oss att använda Plotly.

Pydot- Pydot används för att generera komplext orienterade och icke-orienterade grafer. Den används speciellt när man utvecklar algoritmer baserade på neurala nätverk och beslutsträd.

Gensim- Det är ett Python-bibliotek för ämnesmodellering och dokumentindexering, vilket innebär att det kan extrahera de underliggande ämnena från en stor volym text. Den kan hantera stora textfiler utan att ladda hela filen i minnet.

PyOD- Som namnet antyder är det en Python-verktygslåda för upptäcka extremvärden i multivariata data. Det ger tillgång till ett brett utbud av algoritmer för avvikande detektering. Outlier-detektering, även känd som anomalidetektering, hänvisar till identifiering av sällsynta föremål, händelser eller observationer som skiljer sig från en populations allmänna fördelning.

Detta för oss till slutet av bloggen på de översta Python-biblioteken. Vi hoppas att du har nytta av detsamma. Om du har ytterligare frågor, lämna dem gärna i kommentarerna nedan, så återkommer vi till dig så snart som möjligt.

Sökvägen nedan kommer att guida dig till att bli en skicklig dataforskare.

Vanliga frågor om Python-bibliotek

Ytterligare läsning

1. Vad är TensorFlow? Maskininlärningsbiblioteket förklaras
2. Scikit Learn i maskininlärning, definition och exempel
3. Handledning för maskininlärning för nybörjare | Lär dig maskininlärning med Python
4. Datavetenskap handledning för nybörjare | Lär dig datavetenskap komplett handledning
5. Python Handledning för nybörjare – En komplett guide | Lär dig Python enkelt

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/