Python Kitaplıkları, sıfırdan kod yazma ihtiyacını ortadan kaldıran bir dizi kullanışlı işlevden oluşur. Bugün 137,000'den fazla python kütüphanesi mevcut ve bunlar makine öğrenimi, veri bilimi, veri görselleştirme, görüntü ve veri işleme uygulamaları ve daha fazlasının geliştirilmesinde hayati bir rol oynuyor. Kısaca Python Programlama Dilini tanıtalım ve ardından doğrudan en popüler Python kütüphanelerine dalalım.

Kütüphane nedir?

Kitaplık, kodlama için gereken süreyi azaltmak amacıyla yinelemeli olarak kullanılabilen, önceden birleştirilmiş kodların bir koleksiyonudur. Özellikle sık kullanılan kodların her defasında sıfırdan yazılması yerine önceden yazılan kodlara erişim açısından oldukça kullanışlıdır. Fiziksel kitaplıklara benzer şekilde bunlar yeniden kullanılabilir kaynaklardan oluşan bir koleksiyondur; yani her kitaplığın bir kök kaynağı vardır. Bu, Python'da bulunan çok sayıda açık kaynak kitaplığın arkasındaki temeldir. 

Nedir Python Kütüphane?

Python kütüphanesi, çok çeşitli işlevler sunan modüller ve paketlerden oluşan bir koleksiyondur. Bu kütüphaneler, geliştiricilerin sıfırdan kod yazmaya gerek kalmadan çeşitli görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Uygulama geliştirmek, görevleri otomatikleştirmek, verileri işlemek, matematiksel hesaplamalar gerçekleştirmek ve daha fazlasını gerçekleştirmek için kullanılabilecek önceden yazılmış kod, sınıflar, işlevler ve rutinler içerirler.

Python'un kapsamlı kütüphane ekosistemi, web geliştirme (örneğin, Django, Flask), veri analizi (örneğin, pandalar, NumPy), makine öğrenimi (örneğin, TensorFlow, scikit-learn), görüntü işleme (örneğin, Pillow, OpenCV) gibi çeşitli alanları kapsar. ), bilimsel hesaplama (örneğin, SciPy) ve diğerleri. Bu kütüphane zenginliği, geliştirme sürecini basitleştirdiği ve karmaşık işlevleri verimli bir şekilde uyguladığı için Python'un geliştiriciler, araştırmacılar ve veri bilimcileri arasındaki popülerliğine önemli ölçüde katkıda bulunuyor.

Çabuk kontrol - Python Temelleri

En İyi 30 Python Kitaplığı Listesi

Bu tablo, Python ile çalışan veri bilimcileri, web geliştiricileri ve yazılım mühendisleri için gerekli olan kitaplıkları içerir. Her kitaplığın kendine has güçlü yönleri vardır ve Django ve Flask gibi web geliştirme çerçevelerinden TensorFlow ve PyTorch gibi makine öğrenimi kitaplıklarına, Pandas ve Matplotlib gibi veri analizi ve görselleştirme araçlarına kadar belirli görevler için seçilir.

1. Scikit- öğren

Ücretsiz bir yazılımdır makine öğrenme Python programlama dili için kütüphane. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, model seçimi, saf Bayes', derece yükseltme, K-ortalamalar ve ön işlemeyi içeren çeşitli uygulamalar için etkili bir şekilde kullanılabilir.
Scikit-learn şunları gerektirir:

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

Spotify, müzik önerileri için Scikit-learn'i ve sınıflandırıcılarını oluşturmak için Evernote'u kullanıyor. Zaten çalışan bir NumPy ve scipy kurulumunuz varsa, scikit-learn'i kurmanın en kolay yolu şunu kullanmaktır: bip.

2. NuPIC

Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC), bir HTM öğrenme algoritması uygulamayı ve bunları bir kamu kaynağı haline getirmeyi amaçlayan bir platformdur. Neokorteksin biyolojisine dayanan gelecekteki makine öğrenimi algoritmalarının temelidir. Tıklamak okuyun GitHub'daki kodlarını kontrol etmek için.

3. Rampa

Makine öğrenimi modellerinin hızlı prototiplenmesi için kullanılan bir Python kitaplığıdır. Rampa özellikleri, algoritmaları ve dönüşümleri keşfetmek için basit, bildirimsel bir sözdizimi sağlar. Hafif, panda tabanlı bir makine öğrenimi çerçevesidir ve mevcut python makine öğrenimi ve istatistik araçlarıyla sorunsuz bir şekilde kullanılabilir.

4.NumPy

Bilimsel hesaplama söz konusu olduğunda, Dizi Python'un temel paketlerinden biridir ve büyük, çok boyutlu diziler ve matrisler için destek sağlamanın yanı sıra, bu işlevleri hızlı bir şekilde yürütmek için üst düzey matematiksel işlevlerden oluşan bir koleksiyon sağlar. NumPy'nin güvendiği blas ve LAPACK verimli lineer cebir hesaplamaları için. NumPy ayrıca, genel verilerin verimli bir çok boyutlu kapsayıcısı olarak da kullanılabilir.

Çeşitli NumPy kurulum paketleri bulunabilir .

5. Pipenv

The 2017'de Python için resmi olarak önerilen araç – Pipenv, tüm paketleme dünyalarının en iyisini Python dünyasına getirmeyi amaçlayan, üretime hazır bir araçtır. Temel amaç, kullanıcılara kurulumu kolay bir çalışma ortamı sağlamaktır. Pipenv, "İnsanlar için Python Geliştirme İş Akışı", paket tutarsızlıklarını yönetmek için Kenneth Reitz tarafından oluşturuldu. Pipenv'i yükleme talimatlarını burada bulabilirsiniz okuyun.

6. Tensorflow

TensorFlow'un en popüler derin öğrenme çerçevesi, yüksek performanslı sayısal hesaplamaya yönelik açık kaynaklı bir yazılım kitaplığıdır. İkonik bir matematik kütüphanesidir ve makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarında Python için de kullanılır. Tensorflow, Google AI organizasyonu içindeki Google Brain ekibindeki araştırmacılar tarafından geliştirildi. Bugün araştırmacılar tarafından makine öğrenimi algoritmaları için ve fizikçiler tarafından karmaşık matematiksel hesaplamalar için kullanılıyor. Aşağıdaki işletim sistemleri TensorFlow'u destekler: macOS 10.12.6 (Sierra) veya üzeri; Ubuntu 16.04 veya üzeri; Windows 7 veya üzeri; Raspbian 9.0 veya üzeri.

bizim kontrol edin Tensorflow ve Keras ile ilgili Ücretsiz Kurs ve TensorFlow pitonu. Bu kurs size bu iki çerçeveyi tanıtacak ve ayrıca bu çerçevelerin nasıl kullanılacağına dair bir demoda size yol gösterecek.

7. şilin

İsviçre'deki Idiap Araştırma Enstitüsünde geliştirildi, şilin ücretsiz bir sinyal işleme ve makine öğrenimi araç kutusudur. Araç kutusu, Python ve C++ karışımıyla yazılmıştır. Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak görüntü tanımadan görüntü ve video işlemeye kadar, tüm bunları kısa sürede büyük bir verimlilikle gerçekleştirmek için Bob'da çok sayıda paket mevcuttur.

8. Pytorch

2017 yılında Facebook tarafından kullanıma sunulan, PyTorch kullanıcıya 2 üst düzey özelliğin bir karışımını sunan bir Python paketidir - güçlü GPU hızlandırmalı tensör hesaplaması (NumPy gibi) ve teyp tabanlı bir otomatik fark sisteminde Derin Sinir Ağlarının geliştirilmesi. PyTorch, Python ile derinlemesine entegre edilmek üzere oluşturulmuş, artırılmış esneklik ve hız ile Derin Öğrenme modellerini yürütmek için harika bir platform sağlar.

PyTorch'u kullanmaya başlamak mı istiyorsunuz? Bunlara göz atın PyTorch kursları hızlı ve kolay bir şekilde başlamanıza yardımcı olmak için.

9. PyBrain

PyBrain için algoritmalar içerir nöral ağlar Giriş seviyesindeki öğrenciler tarafından kullanılabilen, ancak en son teknolojiye sahip araştırmalar için de kullanılabilir. Amaç, algoritmalarınızı test etmek ve karşılaştırmak için önceden belirlenmiş birçok ortamla makine öğrenimi için basit, esnek ancak gelişmiş ve güçlü algoritmalar sunmaktır. Araştırmacılar, öğrenciler, geliştiriciler, öğretim görevlileri, siz ve ben PyBrain'i kullanabiliriz.

10. SÜT

Python'daki bu makine öğrenimi araç seti, mevcut çeşitli sınıflandırıcılarla denetimli sınıflandırmaya odaklanır: SVM, k-NN, rastgele ormanlar ve karar ağaçları. Bu sınıflandırıcıların bir dizi kombinasyonu, farklı sınıflandırma sistemleri verir. Denetimsiz öğrenme için, k-aracı kümeleme ve yakınlık yayılımı kullanılabilir. Hız ve düşük bellek kullanımına güçlü bir vurgu vardır. Bu nedenle, performansa duyarlı kodun çoğu C++ dilindedir. Bu konuda daha fazlasını okuyun .

11. Keralar

Derin sinir ağları ile hızlı deneyler yapmak için tasarlanmış Python'da yazılmış açık kaynaklı bir sinir ağı kitaplığıdır. Derin öğrenmenin her yerde yaygınlaşmasıyla birlikte, keras İçerik oluşturuculara göre API, makineler için değil insanlar için tasarlanmış olduğundan ideal seçim haline geliyor. Kasım 200,000 itibarıyla 2017'den fazla kullanıcısı olan Keras, hem sektörde hem de araştırma camiasında TensorFlow veya Theano'ya göre daha güçlü bir şekilde benimsenmiştir. Keras'ı kurmadan önce TensorFlow arka uç motorunun kurulması tavsiye edilir.

12. tire

Verileri keşfetmekten deneylerinizi izlemeye kadar Dash, analitik Python arka ucuna kadar ön uç gibidir. Bu üretken Python çerçevesi, özellikle her Python kullanıcısına uygun veri görselleştirme uygulamaları için idealdir. Yaşadığımız kolaylık, kapsamlı ve kapsamlı bir çabanın sonucudur.

13. Pandalar

Açık kaynaklı, BSD lisanslı bir kütüphanedir. Pandalar, Python için kolay veri yapısı ve daha hızlı veri analizi sağlanmasına olanak tanır. Veri analizi ve modelleme gibi işlemler için Pandas, R gibi daha alana özgü bir dile geçmeye gerek kalmadan bunları gerçekleştirmeyi mümkün kılar. Pandas'ı kurmanın en iyi yolu, Conda kurulumu.

14. Acı

Bu, Python'da bilimsel bilgi işlem için kullanılan başka bir açık kaynaklı yazılımdır. Bunun dışında Scipy, Veri Hesaplama, üretkenlik, yüksek performanslı bilgi işlem ve kalite güvencesi için de kullanılır. Çeşitli kurulum paketleri bulunabilir okuyun. Çekirdek scipy paketler Numpy, SciPy kütüphanesi, Matplotlib, IPython, Sympy ve Pandas'tır.

15. Matplotlib

Tartıştığımız tüm kütüphaneler çeşitli sayısal işlemleri gerçekleştirme kapasitesine sahiptir, ancak boyutsal çizim söz konusu olduğunda Matplotlib gösteriyi çalar. Python'daki bu açık kaynak kitaplık, kaliteli rakamları çeşitli basılı kopya formatlarında ve platformlar arası etkileşimli ortamlarda yayınlamak için yaygın olarak kullanılır. Yalnızca birkaç satır kodla çizelgeler, grafikler, pasta grafikleri, dağılım grafikleri, histogramlar, hata grafikleri vb. tasarlayabilirsiniz.

Çeşitli kurulum paketleri bulunabilir .

16. Theano

Bu açık kaynak kitaplık, çok boyutlu diziler içeren matematiksel ifadeleri verimli bir şekilde tanımlamanıza, optimize etmenize ve değerlendirmenize olanak tanır. Muazzam miktarda veri için el yapımı C kodları yavaşlar. Theano, kodun hızlı bir şekilde uygulanmasını sağlar. Theano kararsız ifadeleri tanıyabilir ve bunları kararlı algoritmalarla hesaplayabilir. NumPy'ye göre bir üstünlük. Theano'ya en yakın Python paketi Sympy'dir. Bunun hakkında konuşalım.

17. SymPy

Tüm sembolik matematik için cevap SymPy'dir. Sembolik matematik için bu Python kütüphanesi, bilgisayar cebir sistemleri (CAS) için etkili bir yardımcıdır ve kodun anlaşılır ve kolayca genişletilebilir olması için mümkün olduğunca basit kalmasını sağlar. SimPy yalnızca Python'da yazılmıştır ve diğer uygulamalara gömülebilir ve özel işlevlerle genişletilebilir. Kaynak kodunu şu adreste bulabilirsiniz: GitHub. 

18. Kafe2

Kasabanın yeni çocuğu Caffe2, Hafif, Modüler ve Ölçeklenebilir bir Derin Öğrenme Çerçevesidir. Derin öğrenmeyi denemeniz için kolay ve anlaşılır bir yol sağlamayı amaçlamaktadır. Caffe2'deki Python ve C++ API'leri sayesinde prototipimizi şimdi oluşturup daha sonra optimize edebiliyoruz. Bu adım adım anlatımla şimdi Caffe2'ye başlayabilirsiniz. yükleme Rehberi.

19. Denizde doğan

Isı haritaları gibi istatistiksel modellerin görselleştirilmesi söz konusu olduğunda, Seaborn güvenilir kaynaklar arasındadır. Bu Python kitaplığı, Matplotlib'den türetilmiştir ve Pandas veri yapılarıyla yakından entegre edilmiştir. ziyaret edin kurulum sayfası Bu paketin nasıl yüklenebileceğini görmek için.

20. Hebel

Bu Python kitaplığı, pyCUDA aracılığıyla CUDA ile GPU hızlandırmayı kullanan sinir ağları ile derin öğrenme için bir araçtır. Şu anda Hebel, bir veya daha fazla görevde sınıflandırma ve gerileme için ileri beslemeli sinir ağları uyguluyor. Otomatik kodlayıcı, Evrişimli sinir ağları ve Kısıtlı Boltzman makineleri gibi diğer modeller de gelecek için planlanıyor. Takip et Link Hebel'i keşfetmek için.

21. Zincirleyici

Hebel'e rakip olan bu Python paketi, derin öğrenme modellerinin esnekliğini artırmayı hedefliyor. Chainer'ın üç temel odak alanı şunları içerir:
A. Ulaşım sistemi: Chainer'ın yapımcıları otomatik sürüşlü araçlara karşı sürekli bir eğilim gösterdiler ve Toyota Motors ile de aynı konuda görüşmelerde bulundular.

B. İmalat sektörü: Chainer, robotik ve çeşitli makine öğrenimi araçları için etkin bir şekilde kullanılmıştır. nesne tanımadan optimizasyona kadar.

C. Biyo-sağlık bakımı: Chainer'in yapımcıları, kanserin şiddetiyle başa çıkmak için çeşitli tıbbi görüntülerin araştırılmasına yatırım yaptı. kanser hücrelerinin erken teşhisi.
Kurulum, projeler ve diğer detaylara buradan ulaşabilirsiniz.
İşte göz atmaya ve mümkünse aşina olmaya değer ortak Python Kütüphanelerinin bir listesi. Listede olmayı hak eden bir kütüphane olduğunu düşünüyorsanız, Yorumlarda belirtmeyi unutmayın.

22. OpenCV Python'u

Açık Kaynak Görüntü İşleme veya OpenCV görüntü işlemede kullanılır. Anlık bilgisayar görüşüne odaklanan genel işlevleri izleyen bir Python paketidir. OpenCV çeşitli dahili işlevler sağlar; bunun yardımıyla Bilgisayarla Görmeyi öğrenebilirsiniz. Görüntülerin aynı anda hem okunmasına hem de yazılmasına olanak tanır. Yüzler, ağaçlar vb. nesneler herhangi bir video veya görüntüde teşhis edilebilir. Windows, OS-X ve diğer işletim sistemleriyle uyumludur. Alabilirsin okuyun. 

OpenCV'yi temel bilgilerden öğrenmek için şuraya göz atın: OpenCV Eğitimi

23. Theano

Theano, bir Python Kitaplığı olmanın yanı sıra, aynı zamanda bir optimizasyon derleyicisidir. Farklı matematiksel bildirimleri aynı anda analiz etmek, tanımlamak ve optimize etmek için kullanılır. Projelerimizin mükemmelliği konusunda endişelenmemize gerek kalmamasını sağlayarak çok boyutlu dizilerden yararlanır. Theano, GPU'larla iyi çalışır ve Numpy'ye oldukça benzer bir arayüze sahiptir. Kitaplık, hesaplamayı 140 kat daha hızlı hale getirir ve zararlı hataları tespit etmek ve analiz etmek için kullanılabilir. Alabilirsin okuyun. 

24. NLTK

Doğal Dil Araç Takımı, NLTK, popüler Python NLP Kütüphanelerinden biridir. Yalnızca İngilizce dilinde sayısal ve sembolik dil işleme için işleme çözümleri sağlayan bir dizi işleme kitaplığı içerir. Araç seti, NLTK ile ilgili her türlü konuyu tartışmanıza ve gündeme getirmenize olanak tanıyan dinamik bir tartışma forumu ile birlikte gelir.

25. SQLSimya

SQLAcademy, çeşitli veritabanları ve düzenler için şaşırtıcı destekle birlikte gelen, Python için bir Veritabanı soyutlama kitaplığıdır. Tutarlı modeller sağlar, anlaşılması kolaydır ve yeni başlayanlar tarafından da kullanılabilir. Python dili ile veritabanları arasındaki iletişim hızını artırır ve Python 2.5, Jython ve Pypy gibi çoğu platformu destekler. SQLAcademy'yi kullanarak sıfırdan veritabanı şemaları geliştirebilirsiniz.

26.Bokeh

Python için bir Veri görselleştirme kütüphanesi olan Bokeh, etkileşimli görselleştirmeye olanak tanır. Grafik sağlamak için HTML ve Javascript'ten yararlanır, bu da onu web tabanlı uygulamalara katkıda bulunma konusunda güvenilir kılar. Son derece esnektir ve ggplot veya matplot lib gibi diğer kütüphanelerde yazılan görselleştirmeleri dönüştürmenize olanak tanır. Bokeh, bileşik istatistiksel senaryolar oluşturmak için basit komutlardan yararlanır.

27 istekleri

İstekler, temel Python sözlüklerini kullanarak HTTP/1.1 istekleri göndermenize ve başlıklar, form verileri, çok parçalı dosyalar ve parametreler eklemenize olanak tanır.
Benzer şekilde cevap verilerini almanızı da sağlar.

28. Piglet

Pyglet, görsel olarak çekici oyunlar ve diğer uygulamalar oluşturmak için tasarlanmıştır. Pencereleme, kullanıcı arayüzü olaylarını işleme, oyun çubukları, OpenGL grafikleri, resim ve film yükleme, ses ve müzik çalma desteklenmektedir. Linux, OS X ve Windows'un tümü Pyglet'i destekler.

29. LightGBM

En iyi ve en bilinen makine öğrenimi kitaplıklarından biri olan degrade artırma, programcıların karar ağaçlarını ve yeniden formüle edilmiş diğer temel modelleri kullanarak yeni algoritmalar oluşturmasına yardımcı olur. Sonuç olarak, bu yöntemin hızlı ve etkili bir şekilde uygulanması için özel kütüphaneler kullanılabilir.

30 Eli5

Python tarafından oluşturulan Eli5 makine öğrenimi kitaplığı, sıklıkla hatalı olan makine öğrenimi modeli tahminleri sorununu çözmeye yardımcı olur. Görselleştirmeyi, tüm makine öğrenimi modellerinde hata ayıklamayı ve tüm algoritmik çalışma süreçlerini izlemeyi birleştirir.

Veri Bilimi için Önemli Python Kitaplıkları

Katkıda bulunan: Shveta Rajpal
LinkedIn Profili: https://www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/

İşte tüm Veri Bilimcilerine yardımcı olacak ilginç ve önemli Python Kitaplıklarının bir listesi. Python'da kullanılan en önemli 20 kitaplık ile başlayalım.

cılız- Web sitelerinden gerekli olan verileri çıkarmak için işbirliğine dayalı bir çerçevedir. Oldukça basit ve hızlı bir araçtır.

güzel çorba- Bu, Python'da web sitelerinden bilgi çıkarmak veya toplamak için kullanılan başka bir popüler kütüphanedir, yani web kazıma için kullanılır.

istatistikmodelleri- Statsmodels, adından da anlaşılacağı gibi, istatistiksel model analizi ve tahmini, istatistiksel testler gerçekleştirme vb. birçok olanak sağlayan bir Python kitaplığıdır. Büyük istatistiksel veri kümelerini işlerken yüksek performanslı sonuçlar elde etmek için istatistiksel analiz işlevine sahiptir.

XGBoost- Bu kitaplık, Gradient Boosting çerçevesi altındaki makine öğrenimi algoritmalarında uygulanmaktadır. Degrade destekli karar ağaçlarının yüksek performanslı bir uygulamasını sağlar. XGBoost taşınabilir, esnek ve verimlidir. Gradyan artırmanın yüksek düzeyde optimize edilmiş, ölçeklenebilir ve hızlı uygulamalarını sağlar.

olay örgüsüBu kütüphane grafikleri kolayca çizmek için kullanılır. Bu, etkileşimli web uygulamalarında çok iyi çalışır. Bununla çizgi, pasta, dağılım, ısı haritaları, kutup grafikleri vb. gibi farklı türde temel grafikler oluşturabiliriz. Kullanmayı düşünebileceğimiz herhangi bir görselleştirmenin grafiğini kolayca çizebiliriz. Komplo.

Pydot... Pydot, karmaşık yönelimli ve yönelimsiz grafikler oluşturmak için kullanılır. Özellikle sinir ağlarına ve karar ağaçlarına dayalı algoritmalar geliştirilirken kullanılır.

Gensim- Konu modelleme ve belge indekslemeye yönelik bir Python kütüphanesidir; bu, temel konuları büyük miktarda metinden çıkarabildiği anlamına gelir. Büyük metin dosyalarını, dosyanın tamamını belleğe yüklemeden işleyebilir.

PyOD- Adından da anlaşılacağı gibi, bir Python araç takımıdır. çok değişkenli verilerde aykırı değerleri algılama. Çok çeşitli aykırı değer tespit algoritmalarına erişim sağlar. Anormallik tespiti olarak da bilinen aykırı değer tespiti, bir popülasyonun genel dağılımından farklı olan nadir öğelerin, olayların veya gözlemlerin tanımlanmasını ifade eder.

Bu bizi en iyi Python Kütüphaneleri hakkındaki blogun sonuna getiriyor. Sizin de aynı faydadan yararlanacağınızı umuyoruz. Başka sorularınız varsa, bunları aşağıdaki yorumlarda bırakmaktan çekinmeyin; size en kısa sürede geri döneceğiz.

Aşağıdaki yol, yetkin bir veri bilimcisi olmanız için size rehberlik edecektir.

Python Kitaplıkları SSS

Ek okuma

1. TensorFlow nedir? Açıklanan Makine Öğrenimi Kitaplığı
2. Makine Öğreniminde Scikit Learn, Tanım ve Örnek
3. Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenimi Eğitimi | Python ile Makine Öğrenimi Öğrenin
4. Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi Eğitimi | Veri Bilimini Öğrenin Komple Eğitimi
5. Yeni Başlayanlar İçin Python Eğitimi – Eksiksiz Bir Kılavuz | Python'u Kolayca Öğrenin

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/