Python — один из самых популярных языков программирования, который широко используется, когда мы говорим о науке о данных. Если вы хотите сменить профессию и заняться технологиями, Python — отличная отправная точка. Он продуктивен, прост в изучении и использовании, универсален и выполняется быстрее, чем другие языки.
Python также имеет множество библиотек, каждая из которых имеет разные цели и функции, от машинного обучения, научных и числовых вычислений до разработки игр.
По этим причинам я составил список 10 лучших библиотек Python для изучения и использования в 2022 году. Давайте проверим! 👇
1. Тензорный поток
TensorFlow — это сквозная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он имеет комплексную и гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которая позволяет исследователям внедрять самые современные достижения в области машинного обучения, а разработчикам легко создавать и развертывать приложения на основе машинного обучения.
Простое построение модели
Создавайте и обучайте модели машинного обучения с помощью интуитивно понятных высокоуровневых API, таких как Keras, с немедленным выполнением, что обеспечивает немедленную итерацию модели и простую отладку.
Надежное производство ML в любом месте
Легко обучайте и развертывайте модели в облаке, локально, в браузере или на устройстве независимо от того, какой язык вы используете.
Мощные эксперименты для исследований
Простая и гибкая архитектура для быстрого переноса новых идей из концепции в код, в современные модели и в публикацию.
2. наука-учиться
Scikit-learn — это библиотека, которая предоставляет множество алгоритмов обучения без учителя и с учителем для машинного обучения. Он построен на некоторых других библиотеках, с которыми вы, возможно, уже знакомы, таких как NumPy, pandas и Matplotlib.
Простые и эффективные инструменты для прогнозного анализа данных. Доступен для всех и может использоваться повторно в различных контекстах.
Предоставляемый функционал включает в себя:
- Регрессия, включая линейную и логистическую регрессию.
- Классификация, включая K-ближайших соседей
- Кластеризация, включая K-Means и K-Means++
- Выбор модели
- Предварительная обработка, включая минимальную и максимальную нормализацию
3. Панды
Pandas — это быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом, построенный на основе Python. В частности, он предлагает структуры данных и операции для работы с числовыми таблицами и временными рядами.
Pandas является бесплатным, с открытым исходным кодом и может использоваться для обработки и очистки данных, задач ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для преобразования и хранения данных, функций, специфичных для временных рядов, и многого другого.
4. ПиТорч
PyTorch — это среда машинного обучения с открытым исходным кодом, которая ускоряет путь от исследовательского прототипа до развертывания в производстве.
Производство готово
Плавно переключайтесь между нетерпеливым и графическим режимами с помощью TorchScript и ускорьте переход к производству с помощью TorchServe.
Распределенное обучение
Масштабируемое распределенное обучение и оптимизация производительности в исследованиях и производстве обеспечивается серверной частью torch.distributed.
Надежная экосистема
Богатая экосистема инструментов и библиотек расширяет PyTorch и поддерживает разработку в области компьютерного зрения, НЛП и многого другого.
Облачная поддержка
PyTorch хорошо поддерживается на основных облачных платформах, обеспечивая простую разработку и масштабирование.
5. НумПи
NumPy — это основной пакет с открытым исходным кодом для научных вычислений с помощью Python.
Мощные N-мерные массивы
Быстрые и универсальные концепции векторизации, индексации и широковещательной рассылки NumPy сегодня фактически являются стандартами массивных вычислений.
Численные вычислительные инструменты
NumPy предлагает комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье и многое другое.
Интероперабельный
NumPy поддерживает широкий спектр аппаратных и вычислительных платформ и хорошо работает с библиотеками распределенных, графических процессоров и разреженных массивов.
Исполнитель
Ядром NumPy является хорошо оптимизированный код C. Наслаждайтесь гибкостью Python и скоростью скомпилированного кода.
Легко использовать
Высокоуровневый синтаксис NumPy делает его доступным и продуктивным для программистов с любым уровнем подготовки и опыта.
6. Матплотлиб
Matplotlib — это обширная библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python. Matplotlib делает простые вещи простыми, а сложные возможными.
- Создание графиков качества публикации.
- Создавайте интерактивные фигуры, которые можно масштабировать, панорамировать, обновлять.
- Настройка визуального стиля и макета.
- Экспорт во многие форматы файлов.
- Встраивайте в JupyterLab и графические пользовательские интерфейсы.
- Используйте богатый набор сторонних пакетов, созданных на основе Matplotlib.
- Экспорт во множество форматов файлов.
Selenium — это веб-библиотека автоматизации с открытым исходным кодом, которая позволяет браузерам взаимодействовать с действиями пользователя и возвращать ответы. Он был создан с целью заменить ручное тестирование, и теперь он использует передовые ресурсы для повышения достижений без какого-либо вмешательства человека.
8. Красивый суп
Beautiful Soup — это библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML и XML. Он работает с вашим любимым синтаксическим анализатором, предоставляя идиоматические способы навигации, поиска и изменения дерева синтаксического анализа. Это обычно экономит часы или дни работы программистов.
9. Каркас робота
Robot Framework — это общая среда автоматизации с открытым исходным кодом. Его можно использовать для автоматизации тестирования и роботизированной автоматизации процессов (RPA).
Он открыт и расширяем. Robot Framework можно интегрировать практически с любым другим инструментом для создания мощных и гибких решений автоматизации, и его можно использовать бесплатно.
Он имеет простой синтаксис, использует удобочитаемые ключевые слова и богатую экосистему, состоящую из библиотек и инструментов, которые разрабатываются как отдельные проекты.
ScraPy — это совместная платформа с открытым исходным кодом для извлечения необходимых вам данных с веб-сайтов. Быстрым, простым, но расширяемым способом.
Это платформа приложений для сканирования веб-сайтов и извлечения структурированных данных, которые можно использовать для широкого спектра полезных приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка информации или архивирование исторических данных.
Несмотря на то, что Scrapy изначально был разработан для парсинга веб-страниц, его также можно использовать для извлечения данных с помощью API (например, веб-сервисов Amazon Associates) или в качестве поискового робота общего назначения.
Заключение
Это все на сегодня. Я надеюсь, что некоторые из этих книг помогут вам в изучении Python.
Спасибо за прочтение! Следуйте за мной на этой платформе, чтобы получать больше контента для разработчиков. Хорошего дня, скоро увидимся! 👋
