Семь самых полезных библиотек Python

1# NumPy

NumPy используется для поддержки многомерных массивов. Она почти в 50 раз производительнее, чем встроенная библиотека Python, поэтому NumPy пользуется популярностью среди специалистов по анализу данных.

Другие библиотеки, например TensorFlow, используют NumPy для обнаружения внутренних вычислений массивов данных. NumPy также хорошо справляется с расширением предварительно скомпилированных функций для числовых вычислений, которые сложно решить вручную.

2# Pandas

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. Pandas поставляется с набором инструментов, которые можно использовать для сбора, очистки и анализа информации. Также эта библиотека позволяет загружать и обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные.

3# Gradio

Эта библиотека улучшает процесс создания и развертывания веб-приложений для моделей машинного обучения. Gradio позволяет завершить процесс с помощью трех строк кода. 

Также Gradio — это инструмент для тестирования бета-приложений, который позволяет поделиться ими, просто скопировав ссылку.

4# SciPy

SciPy идеально подходит для вычисления научных и математических функций, полученных из NumPy.

Основные функции включают в себя: обработку сигналов, статистику и оптимизацию. Эта библиотека отлично подходит для решения дифференциальных уравнений.

Также среди особенностей SciPy многомерная обработка изображений, алгебраические линейные вычисления и преобразования Фурье.

5# Plotly

Plotly — незаменимый инструмент для визуализации. Мощность и простота в использовании делает его лучшим среди конкурентов.

Dash — это еще один полезный инструмент для создания динамических панелей мониторинга, который отлично работает с Plotly. Поскольку Dash является веб-интерфейсом Python, он сводит к минимуму необходимость использовать JavaScript для аналитических веб-приложений. Следовательно, эти сценарии можно запускать как онлайн, так и офлайн.

6# Seaborn

Seaborn создан на основе Matplotlib и является идеальной библиотекой для создания различных визуализаций.

Благодаря высокоуровневым интерфейсам и кастомизированным темам Seaborn обеспечивает более привлекательный пользовательский опыт.

Отличительная особенность этой библиотеки — возможность использовать улучшенные визуальные эффекты.

7# Keras

Эта библиотека подходит специалистам по обработке данных, которые хотят проектировать модели глубокого обучения, например нейронные сети или прототипы. Keras создана на основе Theano и TensorFlow. Однако эта библиотека довольно медленная по сравнению с другими, поскольку имеет тенденцию генерировать вычислительный граф с использованием внутренней инфраструктуры.

Источник.

Фото на обложке: metamorworks / Shutterstock