Như những người khác đã nói, việc nâng vật nặng được thực hiện trong C/C ++ và chỉ có giao diện Python được phơi bày ở hầu hết các nơi. Những lý do Python đã chiến thắng như một ngôn ngữ keo có thể là nhiều lần nhưng tôi thấy chủ yếu 4 yếu tố: rào cản thấp để nhập cảnh, mở rộng mục đích chung, cộng đồng, truyền thống.
Rào cản thấp của Python là nổi tiếng. Ngôn ngữ khi lần đầu tiên tiếp cận, nó tương đối đơn giản và không có gì đáng ngạc nhiên. Cú pháp có khả năng phân tích của cú pháp bắt buộc bình thường [giống như C] và có nhiều mặc định thông thường. Ngoài ra, thư viện tiêu chuẩn rất lớn và khi thiếu một cái gì đó, quản lý gói cơ bản là một cách dễ dàng. Tất cả điều này dẫn đến một cái gì đó dễ liếm như một người dùng mới, và do đó, Python là mục tiêu tốt cho ngôn ngữ mã keo [qua các ví dụ phức tạp hơn như C/C ++/Rust hoặc thậm chí Java].
Trong khi rào cản thấp để vào là xúc tác, khả năng mở rộng chung mang lại sức mạnh của Python. Có thể viết số lượng mã rộng rãi, và sau đó đóng gói nó thành một API nhỏ gọn và đặt một cây cung dễ thương lên trên. Đây là tốt cho các tác giả gói. Ngoài ra, Python là mục đích chung [chiến thắng trên R và MATLAB, hoặc các ngôn ngữ cụ thể khác, khác] để toàn bộ đường ống có thể được viết trong đó. Thu thập dữ liệu, chuyển đổi, tính toán, trực quan hóa và quản lý đều có thể được viết bằng Python.
Trên đây đã dẫn đến một cộng đồng phong phú với lợi ích đa dạng và tiêu chuẩn cao. Đối với hầu hết cộng đồng, người dùng [nghĩa là lập trình viên] có vấn đề và nó cho thấy. Tài liệu rất phong phú và một lượng lớn cạo râu yak đang ghê tởm. Các tiêu chuẩn được tìm kiếm và ngôn ngữ tiếp tục phát triển [F-Strings là một giấc mơ]. Ngôn ngữ không phải là không có mụn cóc, nhưng cách giải quyết được biết đến, chia sẻ và có thể khám phá được.
Cuối cùng chúng ta có yếu tố ảnh hưởng nhất, truyền thống. Theo ghi nhận của các nhà bình luận khác, Numpy là tuyệt vời. Điều này dẫn đến các công việc khoa học khác đang được thực hiện trong Python. Một nhu cầu trực quan hiệu quả tăng lên, và vì vậy đã đến matplotlib. Càng xảy ra ở Python, nó càng trở nên hấp dẫn như một ngôn ngữ mục tiêu. Điều này tạo ra một vòng phản hồi tích cực dẫn đến sự thống trị chung được nhìn thấy ngày nay.
Câu hỏi của bạn đã có câu trả lời được chôn trong đó: "Nhiều thư viện hiệu suất cao ... được viết bằng C/C ++."
Có hai lý do để gọi một ngôn ngữ cấp thấp từ một ngôn ngữ như Python, và hiệu suất là một trong số đó. Numpy, chẳng hạn, đạt được rất nhiều hiệu suất của nó bằng cách quản lý cẩn thận bộ nhớ [và tái sử dụng], và gọi nó từ Python tránh được bộ sưu tập rác trên đầu viết các chức năng tương tự trong Python.
Lý do khác để gọi các thư viện được viết bằng ngôn ngữ khác là làm những việc không thể có trong ngôn ngữ nguồn, chẳng hạn như tận dụng các cuộc gọi hệ thống I/O không chặn hoặc sử dụng các tính năng đặc biệt của nền tảng như hướng dẫn xử lý vector hoặc GPGPUS .
Mục lục
- Thư viện là gì?
- Thư viện Python là gì?
- Danh sách 26 thư viện Python hàng đầu
- 1. Scikit- Tìm hiểu
- 2. Nupic
- 3. Răng thẳng
- 4. Numpy
- 5. Pipenv
- 6. Tensorflow
- 7. Bob
- 8. Pytorch
- 9. Pybrain
- 10. Sữa
- 11. Keras
- 12. Dash
- 13. Gấu trúc
- 14. Scipy
- 15. Matplotlib
- 16. Theano
- 17. Sympy
- 18. Caffe2
- 19. Seaborn
- 20. Hebel
- 21. Chainer
- 22. Opencv Python
- 23. Theano
- 24. NLTK
- 25. Sqlalchemy
- 26. Bokeh
- Thư viện Python quan trọng cho khoa học dữ liệu
- Câu hỏi thường gặp về Thư viện Python
- đọc thêm
Thư viện Python là một tập hợp các chức năng hữu ích loại bỏ sự cần thiết phải viết mã từ đầu. Có hơn 137.000 thư viện Python có mặt ngày hôm nay và họ đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển học máy, khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, ứng dụng thao tác hình ảnh và dữ liệu, v.v. Chúng ta hãy giới thiệu ngắn gọn ngôn ngữ lập trình Python và sau đó trực tiếp đi sâu vào các thư viện Python phổ biến nhất.
Guido Van Rossum, Brainchild - Python, có từ những năm 80, đã trở thành một người thay đổi trò chơi khao khát. Đây là một trong những ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất hiện nay và được sử dụng rộng rãi cho một nhóm ứng dụng. Vì vậy, làm thế nào để tạo một ứng dụng sử dụng Python? Hãy cùng tìm hiểu.So, how to make an app using Python? Let’s find out.
- Thư viện là gì?
- Thư viện Python là gì?
- Danh sách 26 thư viện Python hàng đầu
- Scikit-learn
- 1. Scikit- Tìm hiểu
- 2. Nupic
- 3. Răng thẳng
- 4. Numpy
- 5. Pipenv
- 6. Tensorflow
- 7. Bob
- 8. Pytorch
- 9. Pybrain
- 10. Sữa
- 11. Keras
- 12. Dash
- 13. Gấu trúc
- 14. Scipy
- 15. Matplotlib
- 16. Theano
- Caffe2
- 17. Sympy
- 18. Caffe2
- 19. Seaborn
- 20. Hebel
- 15. Matplotlib
- 16. Theano
- 17. Sympy
- 18. Caffe2
- Thư viện Python quan trọng cho khoa học dữ liệu
- Câu hỏi thường gặp về Thư viện Python
Thư viện là gì?
Thư viện Python là gì?
Danh sách 26 thư viện Python hàng đầuPython Library?
1. Scikit- Tìm hiểu
2. Nupic – Python Course
Danh sách 26 thư viện Python hàng đầu
1. Scikit- Tìm hiểu
- Scikit-learn
- 1. Scikit- Tìm hiểu
- 2. Nupic
- 3. Răng thẳng
- 4. Numpy
- 5. Pipenv
- 6. Tensorflow
- 7. Bob
- 8. Pytorch
- 9. Pybrain
- 10. Sữa
- 11. Keras
- 12. Dash
- 13. Gấu trúc
- 14. Scipy
- 15. Matplotlib
- 16. Theano
- Caffe2
- 17. Sympy
- 18. Caffe2
- 19. Seaborn
- 20. Hebel
- 15. Matplotlib
- 16. Theano
- 17. Sympy
- 18. Caffe2
1. Scikit- Tìm hiểu
2. Nupic
Scikit-learn requires:
- 3. Răng thẳng
- 4. Numpy
- 5. Pipenv
6. Tensorflowpip.
2. Nupic
3. Răng thẳng
3. Răng thẳng
Nó là một thư viện Python được sử dụng để tạo mẫu nhanh chóng của các mô hình học máy. Ramp cung cấp một cú pháp khai báo đơn giản để khám phá các tính năng, thuật toán và biến đổi. Nó là một khung học máy dựa trên gấu trúc nhẹ và có thể được sử dụng liền mạch với các công cụ học tập và thống kê máy Python hiện có.
4. Numpy
Khi nói đến điện toán khoa học, & NBSP; Numpy là một trong những gói cơ bản cho Python, cung cấp hỗ trợ cho các mảng và ma trận đa chiều lớn cùng với một bộ sưu tập các chức năng toán học cấp cao để thực hiện các chức năng này nhanh chóng. Numpy dựa vào Blas và Lapack cho các tính toán đại số tuyến tính hiệu quả. Numpy cũng có thể được sử dụng như một thùng chứa đa chiều hiệu quả của dữ liệu chung.
Các gói cài đặt numpy khác nhau có thể được tìm thấy ở đây.
5. Pipenv
Công cụ được đề xuất chính thức cho Python vào năm 2017-PipenV là một công cụ sẵn sàng sản xuất nhằm mục đích mang lại những thế giới bao bì tốt nhất cho thế giới Python. Mục đích chính là cung cấp cho người dùng một môi trường làm việc dễ dàng để thiết lập. Pipenv, quy trình phát triển của Python Python cho con người, được tạo ra bởi Kenneth Reitz để quản lý sự khác biệt về gói. Các hướng dẫn để cài đặt pipenv có thể được tìm thấy ở đây.
6. Tensorflow
Khung học tập sâu phổ biến nhất của Tensorflow là một thư viện phần mềm nguồn mở để tính toán số hiệu suất cao. Nó là một thư viện toán học mang tính biểu tượng và cũng được sử dụng cho Python trong các thuật toán học máy và học sâu. Tensorflow được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại nhóm Google Brain trong tổ chức Google AI. Ngày nay, nó đang được các nhà nghiên cứu sử dụng cho các thuật toán học máy và bởi các nhà vật lý cho các tính toán toán học phức tạp. Các hệ điều hành sau đây hỗ trợ Tensorflow: MacOS 10.12.6 [Sierra] trở lên; Ubuntu 16.04 trở lên; Windows 7 trở lên; Raspbian 9.0 trở lên.
Hãy kiểm tra khóa học miễn phí của chúng tôi về Tensorflow và Keras và Tensorflow Python. Khóa học này sẽ giới thiệu cho bạn hai khung này và cũng sẽ hướng dẫn bạn một bản demo về cách sử dụng các khung này.
7. Bob
Được phát triển tại Viện nghiên cứu IDIAP ở Thụy Sĩ, Bob là một hộp công cụ xử lý tín hiệu và máy học miễn phí. Hộp công cụ được viết trong hỗn hợp Python và C ++. Từ nhận dạng hình ảnh đến xử lý hình ảnh và video bằng thuật toán học máy, một số lượng lớn các gói có sẵn trong Bob để thực hiện tất cả những điều này xảy ra với hiệu quả tuyệt vời trong một thời gian ngắn.
8. Pytorch
Được giới thiệu bởi Facebook vào năm 2017, Pytorch là một gói Python mang đến cho người dùng sự pha trộn của 2 tính năng cấp cao-tính toán tenxơ [như Numpy] với gia tốc GPU mạnh và phát triển các mạng thần kinh sâu trên hệ thống Auto Diff dựa trên băng. Pytorch cung cấp một nền tảng tuyệt vời để thực hiện các mô hình học tập sâu với sự linh hoạt và tốc độ được xây dựng để tích hợp sâu với Python.
Tìm kiếm để bắt đầu với Pytorch? Kiểm tra các khóa học Pytorch này để giúp bạn bắt đầu nhanh chóng và dễ dàng.
9. Pybrain
Pybrain chứa các thuật toán cho các mạng thần kinh có thể được sử dụng bởi các sinh viên cấp nhập cảnh nhưng có thể được sử dụng cho nghiên cứu hiện đại. Mục tiêu là cung cấp các thuật toán đơn giản, linh hoạt nhưng tinh vi và mạnh mẽ cho việc học máy với nhiều môi trường được xác định trước để kiểm tra và so sánh các thuật toán của bạn. Các nhà nghiên cứu, sinh viên, nhà phát triển, giảng viên, bạn và tôi có thể sử dụng pybrain.
10. Sữa
Bộ công cụ học máy này trong Python tập trung vào phân loại có giám sát với một loạt các phân loại có sẵn: SVM, K-NN, rừng ngẫu nhiên và cây quyết định. Một loạt các kết hợp của các phân loại này cung cấp các hệ thống phân loại khác nhau. Đối với việc học không được giám sát, người ta có thể sử dụng K-MEANS phân cụm và lan truyền ái lực. Có một sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào tốc độ và sử dụng bộ nhớ thấp. Do đó, hầu hết các mã nhạy cảm với hiệu suất là trong C ++. Đọc thêm về nó ở đây.
11. Keras
Đây là một thư viện mạng thần kinh nguồn mở được viết bằng Python được thiết kế để cho phép thử nghiệm nhanh với các mạng thần kinh sâu. Với việc học sâu trở nên phổ biến, Keras trở thành lựa chọn lý tưởng vì nó là API được thiết kế cho con người chứ không phải máy móc, theo những người sáng tạo. Với hơn 200.000 người dùng tính đến tháng 11 năm 2017, Keras có sự chấp nhận mạnh mẽ hơn trong cả ngành công nghiệp và cộng đồng nghiên cứu, thậm chí vượt qua Tensorflow hoặc Theano. Trước khi cài đặt Keras, bạn nên cài đặt động cơ phụ trợ TensorFlow.
12. Dash
Từ việc khám phá dữ liệu đến giám sát các thí nghiệm của bạn, Dash giống như mặt trước của phụ trợ Python phân tích. Khung Python hiệu quả này là lý tưởng cho các ứng dụng trực quan hóa dữ liệu đặc biệt phù hợp cho mỗi người dùng Python. Sự dễ dàng chúng ta trải nghiệm là kết quả của nỗ lực rộng rãi và toàn diện.
13. Gấu trúc
Nó là một thư viện được cấp nguồn BSD. Pandas cho phép cung cấp cấu trúc dữ liệu dễ dàng và phân tích dữ liệu nhanh hơn cho Python. Đối với các hoạt động như phân tích dữ liệu và mô hình hóa, gấu trúc giúp có thể thực hiện chúng mà không cần phải chuyển sang ngôn ngữ cụ thể hơn về miền như R. Cách tốt nhất để cài đặt gấu trúc là do cài đặt của conda.
14. Scipy
Đây là một phần mềm nguồn mở khác được sử dụng để điện toán khoa học trong Python. Ngoài ra, SCIPY cũng được sử dụng để tính toán dữ liệu, năng suất, điện toán hiệu suất cao và đảm bảo chất lượng. Các gói cài đặt khác nhau có thể được tìm thấy ở đây. Các gói SCIPY cốt lõi là Numpy, Scipy Library, Matplotlib, Ipython, Sympy và Pandas.
15. Matplotlib
Tất cả các thư viện mà chúng tôi đã thảo luận đều có khả năng một loạt các hoạt động số, nhưng khi nói đến âm mưu kích thước, Matplotlib đánh cắp chương trình. Thư viện nguồn mở này trong Python được sử dụng rộng rãi để xuất bản các số liệu chất lượng trong các định dạng bản sao cứng khác nhau và môi trường tương tác trên các nền tảng. Bạn có thể thiết kế biểu đồ, đồ thị, biểu đồ hình tròn, biểu đồ phân tán, biểu đồ, biểu đồ lỗi, v.v., chỉ với một vài dòng mã.
Các gói cài đặt khác nhau có thể được tìm thấy ở đây.
16. Theano
Thư viện nguồn mở này cho phép bạn xác định hiệu quả, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán học liên quan đến các mảng đa chiều. Đối với một khối lượng dữ liệu hài hước, mã C thủ công trở nên chậm hơn. Theano cho phép triển khai mã Swift. Theano có thể nhận ra các biểu thức không ổn định và tính toán chúng bằng các thuật toán ổn định, giúp nó vượt lên trên Numpy. Gói Python gần nhất với Theano là Sympy. Vì vậy, chúng ta hãy nói về nó.. For a humongous volume of data, handcrafted C codes become slower. Theano enables swift implementations of code. Theano can recognize unstable expressions and yet compute them with stable algorithms, giving it an upper hand over NumPy. The closest Python package to Theano is Sympy. So let us talk about it.
17. Sympy
Đối với tất cả các toán học tượng trưng, Sympy là câu trả lời. Thư viện Python này cho toán học tượng trưng là một trợ giúp hiệu quả cho các hệ thống đại số máy tính [CAS] trong khi vẫn giữ mã đơn giản nhất có thể để dễ hiểu và dễ dàng mở rộng. Simpy chỉ được viết bằng Python và có thể được nhúng trong các ứng dụng khác và được mở rộng với các chức năng tùy chỉnh. Bạn có thể tìm thấy mã nguồn trên GitHub. & NBSP;
18. Caffe2
Cậu bé mới trong thị trấn - Caffe2, là một khung học sâu nhẹ, mô -đun và có thể mở rộng. Nó nhằm mục đích cung cấp một cách dễ dàng và đơn giản để bạn thử nghiệm học sâu. Nhờ Python và C ++ API trong Caffe2, chúng ta có thể tạo nguyên mẫu của mình ngay bây giờ và tối ưu hóa nó sau. Bạn có thể bắt đầu với Caffe2 ngay bây giờ với hướng dẫn cài đặt từng bước này.
19. Seaborn
Khi nói đến việc trực quan hóa các mô hình thống kê như bản đồ nhiệt, Seaborn là một trong những nguồn đáng tin cậy. Thư viện Python này có nguồn gốc từ matplotlib và được tích hợp chặt chẽ với các cấu trúc dữ liệu gấu trúc. Truy cập trang cài đặt để xem gói này có thể được cài đặt như thế nào.
20. Hebel
Thư viện Python này là một công cụ để học sâu với các mạng thần kinh sử dụng gia tốc GPU với CUDA thông qua Pycuda. Ngay bây giờ, Hebel thực hiện các mạng lưới thần kinh chuyển tiếp để phân loại và hồi quy trên một hoặc nhiều nhiệm vụ. Các mô hình khác như Autoencoder, Nets NETS chập và máy Boltzman bị hạn chế được lên kế hoạch cho tương lai. Theo liên kết để khám phá Hebel.
21. Chainer
Một đối thủ cạnh tranh với Hebel, gói Python này nhằm mục đích tăng tính linh hoạt của các mô hình học tập sâu. Ba khu vực trọng tâm chính của chuỗi bao gồm: a. Hệ thống giao thông: Các nhà sản xuất chuỗi chuỗi đã liên tục thể hiện một thiên hướng đối với những chiếc xe lái tự động, và họ đã nói chuyện với Toyota Motors tương tự.
a. Transportation system: The makers of Chainer have consistently shown an inclination toward automatic driving cars, and they have been in talks with Toyota Motors about the same.
b. Ngành sản xuất: Chainer đã được sử dụng hiệu quả cho robot và một số công cụ học máy, từ nhận dạng đối tượng đến tối ưu hóa. from object recognition to optimization.
c. Chăm sóc sức khỏe sinh học: Để đối phó với mức độ nghiêm trọng của ung thư, các nhà sản xuất chuỗi đã đầu tư vào nghiên cứu các hình ảnh y tế khác nhau để chẩn đoán sớm các tế bào ung thư. Lắp đặt, dự án và các chi tiết khác có thể được tìm thấy ở đây. Đây là danh sách Trong số các thư viện Python phổ biến đáng để xem qua và, nếu có thể, hãy làm quen với bản thân. Nếu bạn cảm thấy có một số thư viện xứng đáng có trong danh sách, đừng quên đề cập đến nó trong các bình luận. To deal with the severity of cancer, the makers of Chainer have
invested in research of various medical images for the early diagnosis of cancer cells.
The installation, projects and other details can be found here.
So here is a list of the common Python Libraries which are worth taking a peek at and, if possible, familiarizing yourself with. If you feel there is some library that deserves to be on the list, do not forget to mention it in the comments.
22. Opencv Python
Tầm nhìn máy tính nguồn mở hoặc OpenCV được sử dụng để xử lý hình ảnh. Đó là một gói Python giám sát các chức năng tổng thể tập trung vào tầm nhìn máy tính tức thì. OpenCV cung cấp một số chức năng sẵn có; Với sự giúp đỡ của điều này, bạn có thể học tầm nhìn máy tính. Nó cho phép cả đọc và viết hình ảnh cùng một lúc. Các đối tượng như khuôn mặt, cây cối, v.v., có thể được chẩn đoán trong bất kỳ video hoặc hình ảnh nào. Nó tương thích với Windows, OS-X và các hệ điều hành khác. & Nbsp; bạn có thể nhận được nó & nbsp; tại đây. & Nbsp;
23. Theano
Cùng với việc là một thư viện Python, Theano cũng là một trình biên dịch tối ưu hóa. Nó được sử dụng để phân tích, mô tả và tối ưu hóa các tuyên bố toán học khác nhau cùng một lúc. Nó sử dụng các mảng đa chiều, đảm bảo rằng chúng tôi không phải lo lắng về sự hoàn hảo của các dự án của chúng tôi. Theano hoạt động tốt với GPU và có giao diện khá giống với Numpy. Thư viện làm cho tính toán nhanh hơn 140x và có thể được sử dụng để phát hiện và phân tích bất kỳ lỗi có hại nào. & Nbsp; bạn có thể lấy nó ở đây. & Nbsp;
24. NLTK
Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, NLTK, là một trong những thư viện Python NLP phổ biến. Nó chứa một tập hợp các thư viện xử lý cung cấp các giải pháp xử lý để chỉ xử lý ngôn ngữ bằng số và biểu tượng trong tiếng Anh. Bộ công cụ đi kèm với một diễn đàn thảo luận năng động cho phép bạn thảo luận và đưa ra mọi vấn đề liên quan đến NLTK.
25. Sqlalchemy
SQLACADEMY là một thư viện trừu tượng hóa cơ sở dữ liệu cho Python đi kèm với sự hỗ trợ đáng kinh ngạc cho một loạt các cơ sở dữ liệu và bố cục. Nó cung cấp các mẫu nhất quán, dễ hiểu và cũng có thể được sử dụng bởi người mới bắt đầu. Nó cải thiện tốc độ giao tiếp giữa ngôn ngữ và cơ sở dữ liệu Python và hỗ trợ hầu hết các nền tảng như Python 2.5, Jython và Pypy. Sử dụng SQLACADEMY, bạn có thể phát triển các chương trình cơ sở dữ liệu từ đầu.
26. Bokeh
Một thư viện trực quan hóa dữ liệu cho Python, Bokeh cho phép trực quan hóa tương tác. Nó sử dụng HTML và JavaScript để cung cấp đồ họa, làm cho nó đáng tin cậy để đóng góp các ứng dụng dựa trên web. Nó rất linh hoạt và cho phép bạn chuyển đổi trực quan hóa được viết trong các thư viện khác như GGPLOT hoặc MATPLOT LIB. Bokeh sử dụng các lệnh đơn giản để tạo ra các kịch bản thống kê tổng hợp.
Thư viện Python quan trọng cho khoa học dữ liệu
Đóng góp bởi: Shveta Rajpallinkedin Hồ sơ: //www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/
LinkedIn Profile:
//www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/
Ở đây, một danh sách các thư viện Python thú vị và quan trọng sẽ hữu ích cho tất cả các nhà khoa học dữ liệu ngoài kia. Vì vậy, hãy để bắt đầu với 20 thư viện quan trọng nhất được sử dụng trong Python-
Scrapy- Đây là một khung hợp tác để trích xuất dữ liệu được yêu cầu từ các trang web. Nó là một công cụ khá đơn giản và nhanh chóng.It is a collaborative framework for extracting the data that is required from websites. It is quite a simple and fast tool.
BeautifulSoup- Đây là một thư viện phổ biến khác được sử dụng trong Python để trích xuất hoặc thu thập thông tin từ các trang web, tức là, nó được sử dụng để quét web.This is another popular library that is used in Python for extracting or collecting information from websites, i.e., it is used for web scraping.
StatSmodels- Như tên cho thấy, StatSmodels là một thư viện Python cung cấp nhiều cơ hội, chẳng hạn như phân tích và ước tính mô hình thống kê, thực hiện các thử nghiệm thống kê, v.v. . As the name suggests, Statsmodels is a Python library that provides many opportunities, such as statistical model analysis and estimation, performing statistical tests, etc. It has a function for statistical analysis to achieve high-performance outcomes while processing large statistical data sets.
XGBOOST- Thư viện này được triển khai trong các thuật toán học máy trong khung tăng gradient. Nó cung cấp một triển khai hiệu suất cao của các cây quyết định được tăng cường độ dốc. XGBOOST là di động, linh hoạt và hiệu quả. Nó & nbsp; cung cấp các triển khai tăng cường độ tối ưu hóa cao, có thể mở rộng và nhanh chóng.This library is implemented in machine learning algorithms under the Gradient Boosting framework. It provides a high-performance implementation of gradient-boosted decision trees. XGBoost is portable, flexible, and efficient. It provides highly optimized, scalable, and fast implementations of gradient boosting.
Thư viện Plotly-This này được sử dụng để vẽ đồ thị dễ dàng. Điều này hoạt động rất tốt trong các ứng dụng web tương tác. Với điều này, chúng ta có thể tạo các loại biểu đồ cơ bản khác nhau như dòng, bánh, phân tán, bản đồ nhiệt, sơ đồ cực, v.v. Chúng ta có thể dễ dàng vẽ đồ thị của bất kỳ hình ảnh nào mà chúng ta có thể nghĩ đến việc sử dụng Plotly.This library is used for plotting graphs easily. This works very well in interactive web applications. With this, we can make different types of basic charts like line, pie, scatter, heat maps, polar plots, and so on. We can easily plot a graph of any visualization we can think of using Plotly.
PYDOT- PYDOT được sử dụng để tạo ra các biểu đồ định hướng phức tạp và không định hướng. Nó được sử dụng đặc biệt trong khi phát triển các thuật toán dựa trên mạng lưới thần kinh và cây quyết định. Pydot is used for generating complex-oriented and non-oriented graphs. It is specially used while developing algorithms based on neural networks and decision trees.
GENSIM-IT & nbsp; là A & nbsp; Python Library & nbsp; cho mô hình chủ đề và lập chỉ mục tài liệu, có nghĩa là nó có thể trích xuất các chủ đề cơ bản từ một khối lượng lớn văn bản. Nó có thể xử lý các tệp văn bản lớn mà không tải toàn bộ tệp trong bộ nhớ.It is a Python library for topic modeling and document indexing, which means it is able to extract the underlying topics from a large volume of text. It can handle large text files without loading the entire file in memory.
Pyod- Như tên cho thấy, nó là một bộ công cụ Python từ bỏ các ngoại lệ trong dữ liệu đa biến. Nó cung cấp quyền truy cập vào một loạt các thuật toán phát hiện ngoại lệ. Phát hiện ngoại lệ, còn được gọi là phát hiện dị thường, đề cập đến việc xác định các vật phẩm, sự kiện hoặc quan sát hiếm có khác với phân phối chung của dân số.As the name suggests, it is a Python toolkit for detecting outliers in multivariate data. It provides access to a wide range of outlier detection algorithms. Outlier detection, also known as anomaly detection, refers to the identification of rare items, events, or observations that differ from a population’s general distribution.
Điều này đưa chúng ta đến cuối blog trên các thư viện Python hàng đầu. Chúng tôi hy vọng rằng bạn được hưởng lợi từ cùng. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào nữa, hãy thoải mái để lại cho họ trong các bình luận bên dưới và chúng tôi sẽ sớm trở lại với bạn.
Câu hỏi thường gặp về Thư viện Python
Thư viện Python là gì?
Thư viện Python là một tập hợp các mô -đun liên quan có chứa các gói mã có thể được sử dụng trong các chương trình khác nhau. Việc sử dụng các thư viện Python làm cho nó thuận tiện cho lập trình viên vì họ sẽ phải viết cùng một mã nhiều lần cho các chương trình khác nhau. Một số thư viện phổ biến là OpenCV, Apache Spark, Tensorflow, Numpy, ETC.
Có bao nhiêu thư viện trong Python?
Có hơn 137.000 thư viện Python có sẵn ngày hôm nay. Các thư viện này có thể hữu ích trong việc tạo các ứng dụng trong học máy, khoa học dữ liệu, thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, v.v. & NBSP;
Thư viện nào được sử dụng nhiều nhất trong Python?
Numpy là thư viện được sử dụng và phổ biến nhất trong Python.
Các thư viện trong Python ở đâu?
Python và tất cả các gói Python được lưu trữ trong/usr/local/bin/nếu đó là một hệ thống dựa trên UNIX và các tệp chương trình \ nếu đó là Windows.
Numpy là một mô -đun hay thư viện?
Numpy là một thư viện.
Pandas là một thư viện hay gói?
Pandas là một thư viện được sử dụng để phân tích dữ liệu.
Thư viện Sklearn trong Python là gì?
Thư viện Python thực tế nhất cho học máy chắc chắn là Scikit-learn. Nhiều phương pháp học máy và mô hình thống kê hiệu quả, chẳng hạn như phân loại, hồi quy, phân cụm và giảm kích thước, có sẵn trong thư viện Sklearn.
Numpy và gấu trúc là gì?
Gói Python có tên Numpy cung cấp hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, đa chiều cũng như một số lượng lớn các hoạt động toán học tinh vi có thể được thực hiện trên các mảng này. Một công cụ thao tác dữ liệu tinh vi dựa trên thư viện Numpy được gọi là gấu trúc.
Tôi có thể học Python trong 3 ngày không?
Mặc dù bạn không thể trở thành một chuyên gia, bạn có thể tìm hiểu những điều cơ bản của Python trong 3 ngày, chẳng hạn như cú pháp, vòng lặp và biến. Một khi bạn biết những điều cơ bản, bạn có thể tìm hiểu về các thư viện và sử dụng chúng một cách thuận tiện. Tuy nhiên, điều này phụ thuộc vào số giờ bạn dành cho việc học ngôn ngữ lập trình và kỹ năng học tập cá nhân của riêng bạn. Điều này có thể thay đổi từ người này sang người khác. & NBSP;
Tôi có thể học Python trong 3 tuần không?
Làm thế nào bạn học nhanh Python phụ thuộc vào các yếu tố khác nhau, chẳng hạn như số giờ dành riêng. Có, bạn có thể tìm hiểu những điều cơ bản của Python trong 3 tuần thời gian và có thể làm việc để trở thành một chuyên gia về ngôn ngữ. & NBSP;
Python có đủ để có được một công việc không?
Vâng, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới. Các cá nhân có kỹ năng Python có nhu cầu cao và chắc chắn sẽ giúp đạt được một công việc lương cao.
Nhà phát triển Python kiếm được bao nhiêu?
Các nhà phát triển Python đang có nhu cầu cao, và một chuyên gia ở cấp trung sẽ kiếm được trung bình là $ 909,818 và một người nào đó là một chuyên gia có kinh nghiệm có thể kiếm được gần $ 1,150,000.
đọc thêm
- Tensorflow là gì? Thư viện máy học giải thích
- Scikit Học trong học máy, định nghĩa và ví dụ
- Hướng dẫn học máy cho người mới bắt đầu hoàn chỉnh | Học máy học với Python
- Hướng dẫn khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu | Tìm hiểu hướng dẫn khoa học dữ liệu hoàn chỉnh
- Hướng dẫn Python cho người mới bắt đầu - Hướng dẫn đầy đủ | Tìm hiểu Python dễ dàng