NumPy – это один из лучших модулей Python с открытым исходным кодом для научных и числовых вычислений и анализа данных. Более того, эта библиотека является основой для нескольких других библиотек Python, таких как SciPy и Sci-Kit Learn. NumPy чаще всего используется для математических операций с матрицами и массивами. Эту библиотеку очень часто используют ученые, которые выполняют анализ данных, из-за ее эффективных и быстрых вычислений. Большинство дата-сайентистов тратят слишком много времени на очистку, изменение и исследование больших объемов информации. Pandas широко используется для анализа данных и является одной из самых популярных библиотек Python.
Она почти в 50 раз производительнее, чем встроенная библиотека Python, поэтому NumPy пользуется популярностью среди специалистов по анализу данных. Модули pyplot и Ipython combo предлагают MATLAB в качестве интерфейса для построения простых графиков. Вы можете полностью контролировать вид линий, свойства системы координат и тому подобное. Это, несомненно, одна из лучших библиотек для числовых построений, доступных для Python. Она отлично подходит для анализа данных и создания высококачественных фигур различного формата, включая интерактивные графики и схемы.
Жаркое соперничество за превосходство между этими двумя библиотеками продолжается уже в течение некоторого времени. Однако никто не может отрицать тот факт, что это лучшие библиотеки Python в своей сфере. И PyTorch, и TensorFlow созданы для предоставления модулей python полезные библиотеки машинного обучения, глубокого обучения и управления нейронными сетями. Перед тем как начать разбор различных библиотек Python, давайте рассмотрим некоторые базовые концепты. Например, глубокое обучение (deep learning) — это процесс машинного обучения.
Requests
Pillow — идеальный вариант для пакетной обработки большого количества изображений. Благодаря модульности и масштабированию она позволяет легко и быстро создавать прототипы. Keras поддерживает как сверточные и рекуррентные сети, так и их комбинации. Python-telegram-bot – одна из самых старых библиотек для создания ботов c синхронным режимом работы.
- Некоторые даже называют ее основополагающей библиотекой для языка программирования Python.
- TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
- Мониторит и анализирует память, которая используется при исполнении кода программ на Python.
- Также библиотеки могут устанавливать стандарты написания программного кода, что упрощает сопровождение кода.
Что же, нейронные сети являются комбинацией алгоритмов, которые нацелены на подражание способности человека определять различные модели или примеры. Следовательно, эта концепция берёт биологию человека и применяет ее в мире программирования для распознавания изображений и речи (обычно только одного из вариантов). NetworkX — это очень большая и удобная библиотека для Python с множеством встроенных функций для работы с графами и их выводом.
Библиотеки Python Для Создания Telegram-ботов
Стандартные библиотеки Python не требуют отдельного подключения. Чтобы использовать их функционал, достаточно просто в начале программы написать import и название библиотеки. Python – высокоуровневый язык программирования общего назначения.
Sci-Kit Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. Sci-Kit Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Список поддерживаемых систем между этими двумя библиотеками по-прежнему отличается. Несмотря на то, что поддержку PyTorch для Windows приняли очень хорошо, TensorFlow до сих пор может предложить больше. Тогда как PyTorch поддерживает Linux, macOS и Window, TensorFlow может быть использован на Linux, macOS, Windows, Android и даже JavaScript. Google выпустил TensorFlow.js 1.zero специально для машинного обучения на JavaScript. Для проверки работоспособности программ обычно устраивают тестирование.
PyTorch является творением Facebook и основан на Torch. Другими словами, обе эти библиотеки имеют известных и успешных создателей. Библиотека отлично подойдет как для упрощения работы с небольшими данными, так и для серьезных проектов, так как библиотеку постоянно расширяют и занимаются поддержкой уже больше 12 лет.
С дефолтным Kwarg для дампов кодировщик Simplejson можут быть использован для обеспечения сериализации даже неподдерживаемых объектов. Simplejson написан на Python и не имеет внешних зависимостей. Он также включает расширения, написанные на С для представлений с особо высоким быстродействием. Помимо дефолтной UTF-8, декодер Simplejson может оперировать строками JSON, поступающими в любой кодировке. Если вы занимаетесь программированием на Python, вам полезно ознакомиться с наиболее популярными библиотеками.
LightGBM расшифровывается как Light Gradient Boosting Machine. Это бесплатный фреймворк градиентного бустинга, разработанный Microsoft для машинного обучения. Изучить его намного проще, чем некоторые другие библиотеки для глубокого обучения. У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики. Часто разработчики используют эту библиотеку для визуализации данных или моделирования.