Рубрики
Без рубрики

Топ 10 библиотек Python

Python является самым популярным и одним из широко используемых языков программирования в Sciptrum данных данных. Это очень продуктивно, легко учиться и использовать и выполнено намного быстрее, чем другие языки программирования. Теги с Python, Top10, библиотека.

Python является самым популярным и одним из широко используемых языков программирования в Sciptrum данных данных. Это очень продуктивно, легко учиться и использовать и выполнено намного быстрее, чем другие языки программирования.

Python также имеет огромную коллекцию библиотек, каждый из которых с разнообразными использованием, включая научные и числовые вычисления, машинное обучение, наука о данных и многое другое. Этот пост будет смотреть на десять популярных библиотек Python и важность каждого подробностей.

# 1 Tensorflow

Tensorflow Разработана ли библиотека глубокого обучения и машины с открытым исходным кодом, разработанная Google Brain. Он был выпущен в 2015 году, когда Theano и Caffe были популярными фреймами глубокой обучения. Tensorflow приобрел огромную популярность на короткий промежуток и является частью большинства приложений Google AI или ML.

Разработчики используют Tensorflow для высокопроизводительных числовых вычислений и создания крупных нейронных сетей. Это наилучшее подходящее для различных приложений, таких как распознавание речи и изображения, текстовые приложения, анализ серии времени, обнаружение видео и многие другие.

Скачать Последнее обновление Tensorflow или проверить его Github repo Больше подробностей.

# 2 pytorch.

Выпущен в 2016 году, Pytorch Бесплатный, открытый источник и самая большая библиотека машинного обучения, разработанная исследовательской лабораторией AI Facebook. Он основан на факел, библиотеке глубокой обучения с открытым исходным кодом, реализованной в C с оберткой в LUA.

Это любимый инструмент каждого ученика данных для достижения максимальной скорости и гибкости и является сильным игроком в поле AI и ML, так как это первая библиотека для исследований. Pytorch предлагает высокоуровневые функции, в том числе тензорные вычисления с мощным ускорением GPU и позволяет разработчикам построить глубокие нейронные сети на ленточных автоградах. Некоторые из его других особенностей включают дожитость продукции, распределенную тренировку, надежную экосистему и превосходную облачную поддержку.

Pytorch используется в революционных приложениях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP) и многое другое. Это отличный выбор для исследовательской работы.

Скачать Последнее обновление Pytorch или проверить его Github Репозиторий.

# 3 Scikit – учись

Scikit – учить Это бесплатное и открытое программное обеспечение для анализа данных и задач добычи данных. Он также используется для создания моделей машинного обучения и эффективно работает со сложными данными. Scikit-Suart построен в других библиотеках Python, и, следовательно, он взаимодействует с большинством других библиотек Python (Numpy, Scipy, Pandas и т. Д.)

Ученые данные используют Scikit – научитесь реализовывать различные приспосаблизованные и контролируемые ML модели, такие как регрессия, классификация, случайные леса, поддерживающие векторные машины, наивные байес, деревья решений и многие другие.

Скачать Scikit – Узнайте или посетите его Github репо, чтобы узнать больше.

# 4 пандас

Пандас Является ли библиотека машины, которая предлагает структуры данных высокого уровня и широкий спектр инструментов для анализа данных. Он предоставляет основные структуры данных, такие как серии, кадры данных и панели, которые помогают манипулировать наборами данных и временными рядами. Он также предлагает высокоуровневую абстракцию и несколько методов удобной фильтрации данных.

Pandas – это бесплатный, открытый источник и находит приложения в обработке данных и очистки и чистки данных, ETL (экстракт, преобразование, нагрузка) для преобразования данных и хранения данных, специфичных временных функций (линейная регрессия, регенерация данных и т. Д.), и более.

Скачайте Pandas или посетите его GitHub, чтобы узнать больше.

# 5 Numpy

Numpy Является ли численная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для научных вычислений и выполнения основных и расширенных операций массива. Он поддерживает многомерные массивы и матрицы вместе с коллекцией математических функций высокого уровня. Он манипулирует эти данные с использованием сложных математических операций, таких как преобразование Фурье, линейная алгебра, случайное число и т. Д. Вы также можете использовать Numpy в качестве эффективного многомерного контейнера для лечения общих данных.

NUMPY широко используется для анализа данных, и ее интерфейс массива позволяет разработчикам и данным ученым сменить широкие наборы данных несколькими способами. Он также используется для лечения изображений, создание звуковых волн представлений и для других двоичных операций.

Скачать Numpy или посетить его Github репозиторий, чтобы узнать больше.

# 6 matplotlib.

Матплотлиб Это популярная кроссплатформенная библиотека, используемая для разведки, визуализации данных и для создания 2D участков из данных в массивах. Вы можете использовать его для разработки различных фигур в нескольких форматах, совместимых с вашими соответствующими платформами. MATPLOTLIB предлагает несколько графиков и настроек, такие как гистограммы, гистограммы, разбросы, некулярные графики координат и т. Д. Он также предлагает множество цветов, тем, палитров и т. Д., Чтобы настроить и персонализировать свои участки.

Скачать Последняя версия MATPLOTLIB или посещение его Github REPO для получения дополнительной информации.

# 7 Селен

Селен Является ли Web-Automation Automation Framework, которая предлагает API-адреса веб-драйверов для браузеров для взаимодействия с действиями пользователей и возврат ответов. Он был создан с необходимостью заменить ручное тестирование, которое было мирным и неэффективным. Тестирование автоматизации селена использует ресурсы, которые продвинуты для повышения достижения без каких-либо человеческих помех.

Selenium поддерживает несколько браузеров и несколько языков программирования. Он имеет простые команды, которые легко изучать и не требуют никакой установки сервера, так как он напрямую взаимодействует с браузером.

Скачать Селен или посещение его Github репозиторий, чтобы узнать больше.

# 8 Beautifulsoup

Допустим, вы хотите разработать стратегию рынка, сравнивая ваш продукт со своими конкурентами. Данные могут быть вручную скопированы с веб-сайта конкурента, сложные, потому что могут быть сотни страниц. Кроме того, могут быть данные, которые вы не можете копировать-помощью. Одним из эффективных способов сделать это использование веб-соскабливания, популярный метод, используемый для извлечения данных с разных веб-сайтов на вашем компьютере – независимо от размера данных. Вы также можете извлечь контактную информацию для тысяч листов, инвестиционных решений на основе различных предприятий и многое другое. Beautifulsoup является популярной библиотекой Python для веб-ползания и соскабливания данных из XML и HTML-документов.

Beautifulsoup предоставляет простые методы и идиомы Python для навигации, поиска и изменение дерева разбора для извлечения необходимых вам данных. Он автоматически обнаруживает кодировки и обрабатывает HTML-документы со специальными символами. BeautifulSoup помогает вам сэкономить много времени, а также сохраняет ценные данные через Интернет в пределах вашей досягаемости.

Скачать Последняя версия Beautifulsoup или посещение репо GitHub, чтобы узнать больше.

# 9 Scrapy

Скапировка Также является популярным Python Python Python для крупномасштабных веб-соскабливания по созданию ползания программ, также известных как пауки. CountrySououp помогает вам скреплять данные с веб-сайтов, но не через CSV или API. Скапельчики собирают структурированные данные из веб (контактную информацию или URL) и могут использоваться для анализа данных из APIS или моделей машинного обучения API или Python, добычу данных, обработки информации и многое другое.

Scrapy предоставляет все инструменты, необходимые для эффективного извлечения данных с веб-сайтов, обработайте их и хранят их в предпочтительной структуре и формате.

Скачать Последняя версия Scrape и посещение ее Github репозиторий, чтобы узнать больше. \

# 10 робот рамки

Robot Framework Является ли структура автоматизации тестирования с открытым исходным кодом для автоматизации процессов и тестированию аппаратных и программных систем в разработке.

Тестирование – это критическая, но важная часть разработки продукта, чтобы гарантировать качество вашего продукта. Автоматизация ваших процессов тестирования увеличивает общую эффективность разработки программного обеспечения и позволяет командам построить высокоплодирующие инструменты. Автоматизация тестирования подтверждает каждую фазу цикла вашего развития и обнаруживает ошибки или проблемы в начале. Он также экономит время, чтобы вы могли написать новые тесты и добавить их в ваш автоматический цикл. Кроме того, это помогает вам быстрее получить вашу продукцию.

Аналогично, Robot Framework полезна при автоматизации ресурсов, где языки программирования не могут быть легко использованы. Компании сэкономьте много времени, поскольку Robot Framework легко доступна, и им не нужно создавать новую структуру тестирования.

Скачать Robot Framework или посетите его Github репо, чтобы узнать больше.

Python большой и красивый

Мы увидели десять популярных библиотек Python; Однако многие другие полезные библиотеки могут быть использованы для нескольких случаев использования. Сообщество Python регулярно усиливает и улучшает эти библиотеки на основе их популярности и роста языка программирования Python.

Знание этих популярных общих библиотек Python будет дополнительно ваш Python обучение и делает вас лучшим разработчиком Python.

Оригинал: “https://dev.to/rudderstack/top-10-python-libraries-1ndj”