Написать нам
Категория: Тренды
18.11.2021

Лучшие Библиотеки Python в 2022

Хотите библиотеки python 2022?
Компания Merehead занимается веб разработкой. Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию! Поговорить с Менеджером
Python считается одним из наиболее востребованных языков программирования во всем мире. Его знает практически каждый специалист данной сферы деятельности. Популярность языка вполне объяснима универсальностью и колоссальным числом библиотек, которое не перестают пополняться. В этом материале постараемся детально рассмотреть лучшие библиотеки Python.

Преимущества Python



В первую очередь Python – распространенный язык программирования, широко используемый для web-разработок, машинного обучения, создания искусственного интеллекта, научных вычислений и многого другого. Прежде чем приступать к лучшим библиотекам данного языка, кратко опишем его основные достоинства, благодаря которым Python стал таким популярным среди программистов.



К преимуществам можно отнести:



Данный язык программирования сосредоточен на удобочитаемости кода с использованием английских ключевых слов. Он применяется на таких известных ресурсах как Reddit, NASA, PBS. Свою популярность язык обрел в большей степени из-за простоты. Именно это качество заставляет разработчиков постоянно создавать популярные библиотеки python.

Перечень лучших библиотек Python



Теперь разберем основные библиотеки python их функциональные особенности и использование.

Keras



Это библиотека нейросети с открытым исходным кодом, написанная на Python. Она является идеальным вариантом для людей, желающих развиваться в создании нейронных сетей. Keras отличается эффективной политикой проверки сетевых данных.



К особенностям библиотеки возможно отнести:



Именно Keras считается одной из наиболее мощных библиотек нейросети, которая способна работать на многих платформах. Используя ее, возможно также создавать глубокие модели для мобильных устройств на ОС Android, iOS.



Keras используют такие мировые компании как Netflix, Uber и Zocdoc. Кроме того, она достаточно известна среди организаций NASA и CERN.

Numpy



Данная библиотека широко используется для машинного обучения. Именно поэтому ее также применяют и другие библиотеки (Tensor Flow). Наиболее полезной опцией, предоставляемой данным инструментом, является интерфейс массива.



Теперь рассмотрим наиболее полезные опции Numpy, среди которых:



Что касается непосредственного применения библиотеки, то Numpy может быть полезна для передачи звуковых волн, изображений и двоичных потоков. Разработчики полного стека обязаны знать ее для осуществления операций по машинному обучению, как правило, она добавляется с целью упростить задачу.

Tensor Flow



Еще одна библиотека с открытым исходным кодом, применяемая в большей степени для машинного обучения. Tensor Flow несложно освоить, кроме того тут имеется несколько наборов полезных инструментов. Однако данная библиотека не ограничивается лишь машинным обучением, ее применяют для дифференцируемого программирования.



К особенностям Tensor Flow относятся:



Tensor Flow обладает всеми решениями для отладки, запуска и прочих задач, проблем относительно машинного обучения.

SciPy



Данная библиотека пользуется популярностью среди инженеров, разработчиков ввиду того, что тут присутствуют различные модули. Это: статистика, линейная алгебра и оптимизация.



Ниже рассмотрим некоторые занимательные особенности SciPy:



Использовать SciPy возможно для решения различных дифференциальных уравнений и линейной алгебры.

PyTorch



Непосредственный конкурент Tensor Flow, разработанный и выпущенный в 2017 году исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook. Она способна выполнять сложные математические операции, связанные с тензорами и управлением динамическими графами.



Основные особенности PyTorch:



Как уже говорилось выше, PyTorch – прямая соперница Tensor Flow, а значит может успешно выступать в качестве альтернативы последней. Она популярна у специалистов ввиду того, что ее возможно эксплуатировать для обработки приложений естественного языка (NLP). В данной сфере PyTorch достигла гораздо большей производительности, нежели упомянутый ранее конкурент.

LightGBM



Gradient Boosting – одна из наиболее известных библиотек машинного обучения, помогающая разработчикам создавать новые алгоритмы. Существуют специальные библиотеки, дающие возможность оперативно и максимально эффективно реализовать данный метод, одна из которых – LightGBM.



К особенностям библиотеки относятся:



Обеспечение двоичной и мультиклассификации, поддержка масштабируемости и оптимизации делают LightGBM довольно популярной среди разработчиков.

Eli5



Библиотека машинного обучения под названием Eli5 была создана для ликвидации неточных результатов разных моделей прогнозирования. Она занимается отслеживанием алгоритмов, способствует отладке моделей обучения с использованием разнообразных визуализаций.



Главные особенности Eli5:



Eli5 применяется для математических операций с целью уменьшения времени последних. Также ее используют для устаревших приложений и различных пакетов, зависимых от Python.

Pandas



Это библиотека машинного обучения, представляющая структуры данных высокого уровня и большой диапазон инструментов для анализа. Отличительной чертой Pandas считается возможность переводить сложнейшие операции с информацией, используя всего одну либо две команды. Данная библиотека содержит массу способов для объединения данных, их группировки и фильтрации.



К особенностям Pandas относятся:



Pandas обеспечивает широкую гибкость, функциональность, если эксплуатировать ее с иными библиотеками. Кроме того, пользователи могут применять ее в различных операциях, приложениях для сортировки данных и т. д.

Seaborn



Seaborn использует другие библиотеки (NumPy, Pandas) и применяется для визуализации данных. Она содержит опции построения графиков, базирующихся на наборах информации.



К особенностям и преимуществам Seaborn относят:



Seaborn востребована среди регрессионных моделей. Она эффективна для создания разнообразных тем, стилизованных под графику Matplotlib, и для построения статистических данных временных рядов. Также ее используют для визуализации одно и двумерных данных.

Matplotlib



Эксплуатируя данную библиотеку возможно создавать различные графики одновременно (включая двухмерные). Также ее применяют для операций с фигурами. Инженеры и разработчики часто используют Matplotlib для работы и редакции над качественными рисунками. Обучение данной библиотеке достаточно простое и понятное, что добавляет ей популярности.



Особенности Matplotlib:



Если пользователю понадобится помощь, существует огромное сообщество, посвященное данной библиотеке. Там можно получить исчерпывающую информацию и обучение Matplotlib.



Использование данной библиотеки довольно обширно. Это объектно-ориентированные интерфейсы API для встраиваемых графиков разнообразных приложений. Также Matplotlib представляет процедурный интерфейс pylab, поддерживает разные наборы инструментов (Excel и natgrid, картографию).

Pillow



Раздел библиотеки изображений PIL или Python сперва был доступен со структурой и кодами Python Image. Однако спустя несколько лет исследований был разработан более удобный, оптимальный метод кодирования. В сообществе Python говорится, что Pillow не что иное, как современная вариация PIL. В целом это очень удобная и надежная платформа для обработки изображений.



Рассмотрим наиболее интересные функции Pillow:



Использовать Pillow возможно с целью узнать сведения об изображении. Она эффективно обрабатывает размытые картинки. Библиотека эксплуатируется для приложений пакетной обработки и архивирования изображений.

Theano



Это не только еще одна библиотека Python, но и компилятор компьютерной рекламы, поддерживающий осуществление массы математических операций – анализ, оптимизация и т. д. Кроме того, Theano выполняет поддержку оптимальной эксплуатации многомерных массивов.



Особенности Theano:



Данная библиотека востребована для использования в глубоком обучении нейросети. Также она может применяться для разработки программного обеспечения.

Scikit-Learn



Данная библиотека считается одной из лучших для работы со сложными данными. Она интегрируется с NumPy и SciPy. Scikit-Learn часто модифицируется и улучшается. Опция перекрестной проверки, позволяющая применять более одной метрики, – одна из таких оптимизаций.



Особенности Scikit-Learn:



Scikit-Learn используется для реализации стандартных задач машинного обучения и интеллектуальных исследований данных.

Bokeh



Здесь для пользователей предоставляется очень полезный специальный пакет инструментов. Используя HTML и javascript реально получить доступ к графике. Можно сказать, что Bokeh надежна для разнообразных панелей мониторинга и web-приложений.



К полезным особенностям библиотеки относятся:



Данная библиотека поддерживает сервер Bokeh. Ее можно использовать с целью преобразовать большой объем информации. Благодаря автоматической потоковой передаче доступно обновлять разные графики.

OpenCV Python



Популярная библиотека Python для компьютерного распознавания лиц, обработки картинок. Она регулирует все виды опций, имеющие отношение к моментальному компьютерному видению. Считается, что ввиду отсутствия документации, OpenCV сложна в обучении. Однако благодаря тому, что она поставляется с большинством заранее написанных встроенных опций, научиться обработке изображений вполне возможно.



Особенности OpenCV:

Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: