Bibliotecas en Python explicadas: lista de bibliotecas importantes

¿Qué es una biblioteca?

Una biblioteca es un conjunto de códigos previamente combinados que se pueden usar de forma iterativa, lo que reduce el tiempo. Como sugiere el término, es similar a la biblioteca física que contiene recursos reutilizables. Python ha fundado varias bibliotecas de código abierto basadas en el hecho de que cada biblioteca tiene una fuente raíz.

¿Qué son las bibliotecas de Python?

Python ha sido ampliamente utilizado en la actualidad siendo un lenguaje de programación de alto nivel. La facilidad de uso radica en su sintaxis que utiliza un menor número de códigos para expresar un concepto. Por lo tanto, esto permite al usuario aplicar python y escribir programas a pequeña y gran escala. El lenguaje admite la gestión automática de memoria y tiene una gran biblioteca estándar.

Una biblioteca de Python define líneas de código que se pueden reutilizar en otros programas. Es básicamente una colección de módulos. Su utilidad radica en el hecho de que no es necesario escribir nuevos códigos cada vez que se requiere ejecutar el mismo proceso. Las bibliotecas en Python juegan un papel importante en áreas de ciencia de datos, aprendizaje automático, aplicaciones de manipulación de datos, etc.

Biblioteca estándar de Python

La vida de un programador se vuelve fácil con la disponibilidad de una gran cantidad de bibliotecas estándar en python. Esto se debe principalmente a que el programador no está obligado a seguir escribiendo los códigos. Por ejemplo, un programador puede usar la biblioteca MySQLdb para conectar una base de datos MySQL a un servidor. Las bibliotecas de Python están escritas principalmente en el lenguaje de programación C que maneja operaciones como E/S y otros módulos centrales. La biblioteca estándar consta de más de 200 módulos principales y hasta la fecha se han desarrollado alrededor de 137 000 bibliotecas de Python .

Bibliotecas importantes de Python

1. matplotlib

Esta biblioteca se utiliza para el trazado de datos numéricos y se utiliza en el análisis de datos. Esta biblioteca de código abierto se utiliza para publicar figuras de alta calidad como gráficos, gráficos circulares, diagramas de dispersión, histogramas, etc.

2. pandas

El panda es una biblioteca de código abierto y con licencia BSD. La biblioteca es ampliamente utilizada en el área de ciencia de datos. Se utilizan principalmente para el análisis, la manipulación y la limpieza de datos. Sin necesidad de cambiarlo a otro lenguaje como R, panda hace posible las operaciones sencillas de modelado y análisis de datos.

Los datos que utilizan las bibliotecas en python son:

• Datos tabulados
• Series de tiempo con datos ordenados y desordenados.
• Matriz de etiquetado de filas y columnas de datos.
• Datos sin etiquetar
• Cualquier otra forma de datos estadísticos.

Instalación de Pandas

El usuario debe escribir "pip install pandas" en la línea de comando o escribir "conda install pandas" si ya se ha instalado una anaconda en el sistema. Una vez finalizada la instalación, se puede importar al IDE escribiendo el comando "importar pandas como pd".

Operaciones en Panda

En panda se pueden realizar una gran cantidad de operaciones:

• Rebanado del marco de datos
• Fusión y unión de tramas de datos
• Concatenación de columnas de dos marcos de datos
• Cambio de valores de índice en un marco de datos.
• Cambio de encabezados en una columna.
• Conversión de datos a diferentes formatos.

3. entumecido

Desviándose hacia las áreas de computación científica, NumPy es el paquete de código abierto más utilizado que ofrece Python. Admite matrices grandes y datos multidimensionales y tiene funciones matemáticas incorporadas para facilitar el cálculo. El nombre "NumPy" define "Numerical Python". Puede usarse en álgebra lineal, capacidad de números aleatorios, etc., y puede actuar como un contenedor multidimensional para datos genéricos. Python NumPy Array es un objeto que define una matriz N-dimensional en forma de filas y columnas.

Se prefiere NumPy a las listas en python debido a:

• menos memoria
• Rápido
• Conveniente

Instalación

La instalación del paquete NumPy se realiza escribiendo el comando ""pip install numpy" en el símbolo del sistema. La importación del paquete en el IDE se puede realizar mediante el comando "importar numpy como np". Los paquetes de instalación en NumPy se pueden encontrar en el enlace

4. Scipy (Pitón científico)

Scipy es una biblioteca de Python de código abierto que se utiliza para el cálculo científico, el cálculo de datos y el cálculo de alto rendimiento. Una gran cantidad de rutinas fáciles de usar están presentes en la biblioteca para facilitar el cálculo. El paquete está construido sobre la extensión NumPy que permite la manipulación y visualización de los datos con la disponibilidad de comandos de alto nivel. Junto con NumPy, Scipy se usa para cálculos matemáticos. NumPy permite clasificar e indexar los datos de la matriz, mientras que el código numérico se almacena en SciPy.

Hay una gran cantidad de subpaquetes disponibles en SciPy, que son: clúster, constantes, fftpack, integrar, interpolar, io, linalg, ndimage, odr, optimizar, señal, disperso, espacial, especial y estadísticas. Estos se pueden importar desde SciPy a través de "from scipy import subpackage-name".

Sin embargo, los paquetes principales de SciPy son NumPy, la biblioteca SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy y Pandas.

5. Alquimia SQL

Esta biblioteca de python se usa principalmente para acceder a información de bases de datos que admiten una amplia gama de bases de datos y diseños. Para su fácil comprensión, SQLAlchemy se puede utilizar en el nivel principiante. Admite una gran cantidad de plataformas, como Python 2.5, Jython y Pypy, lo que permite una comunicación rápida entre el lenguaje Python y la base de datos.

El paquete se puede instalar desde el enlace.

6. Raspado

Scrapy es un marco de código abierto en Python para la extracción de datos de sitios web. Es una biblioteca de raspado y rastreo web rápida y de alto nivel bajo "Scrapinghub ltd". Al raspar varias páginas en un minuto, Scrapy es un enfoque más rápido para el raspado web.

Se puede utilizar para:

• Comparación de precios en portales web para productos específicos.
• Minería de datos para la recuperación de información.
• Cálculo de datos en herramientas de análisis de datos.
• Recopilación de datos y envío a los centros de información como portales de noticias.

Instalación

Para el entorno conda, la instalación se puede realizar mediante el comando “conda install -c conda-forge scrapy”. Si conda no está instalado, entonces se usa el comando "pip install scrapy".

7. Hermosa Sopa

Similar a Scrapy, BeautifulSoup es una biblioteca bajo programación Python utilizada para la extracción y recopilación de información de sitios web. Tiene una excelente biblioteca XML-HTML para principiantes.

8. Scikit- aprender

Scikit-learn es una biblioteca de código abierto en el entorno de programación de Python que se utiliza para enfoques de aprendizaje automático. Admite una amplia gama de algoritmos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados. La biblioteca contiene algoritmos populares junto con los paquetes NumPy, Matplotlib y SciPy. La famosa aplicación de Scikit-learn está en Spotify para recomendaciones musicales.

Instalación

Para instalar Scikit-learn, primero se deben instalar los paquetes anteriores. Dado que Scikit-learn se basa en la plataforma SciPy, SciPy debe instalarse primero. La instalación se puede hacer a través de pip.

8. Rampa

La biblioteca Ramp se utiliza para la creación rápida de prototipos de modelos de aprendizaje automático con una sintaxis simple para explorar algoritmos, características y transformaciones. Se puede utilizar con paquetes de aprendizaje automático y herramientas estadísticas. Consiste en varias bibliotecas estadísticas y de aprendizaje automático como; pandas, scikit-learn, etc. La colección de estas bibliotecas de Python proporciona una sintaxis simple que ayuda en la exploración de funciones y transformaciones de manera eficiente.

Se puede acceder a los detalles de la biblioteca Ramp desde el enlace

9. Marítimo

El paquete se puede utilizar para la visualización de los modelos estadísticos. La librería está basada en Matplotlib y permite la creación de gráficos estadísticos a través de:

• Comparación de variables a través de una API basada en conjuntos de datos.
• Fácil generación de visualización compleja compatible con cuadrículas de múltiples parcelas.
• Comparación de subconjuntos de datos a través de visualizaciones univariadas y bivariadas.
• Opciones de varias paletas de colores para mostrar los patrones.
• Estimación automática de regresión lineal y su trazado.

Instalación

Los siguientes comandos se pueden utilizar para instalar Seaborn:

• pip instalar seaborn
• conda install seaborn (para el entorno conda)

A la instalación de la biblioteca le sigue la instalación de sus dependencias: NumPy , SciPy , Matplotlib y Pandas . Otra dependencia recomendada es statsmodels.

Se puede importar cualquier tipo de conjunto de datos desde GIT, a través de seaborn usando la función load_dataset(). El conjunto de datos se puede ver a través de la función get_dataset_names().

10. Modelos estadísticos

Statsmodels es una biblioteca de Python útil en el análisis y estimación de modelos estadísticos. La librería se incorpora para realizar las pruebas estadísticas, etc. proporcionando resultados de alto rendimiento.

11. Flujo de tensor

TensorFlow es una biblioteca de código abierto que se utiliza para el cálculo numérico de alto rendimiento. También se utiliza en enfoques de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo. Desarrollado por los investigadores del equipo de Google Brain dentro de la organización Google AI, ahora es ampliamente utilizado por investigadores de matemáticas, física y aprendizaje automático para cálculos matemáticos complejos. TensorFlow es compatible con macOS 10.12.6 (Sierra) o posterior; Windows 7 o superior; Ubuntu 16.04 o posterior; y Raspbian 9.0 o posterior

12. PyGame

El paquete PyGame proporciona una interfaz para las bibliotecas de entrada, audio y gráficos independientes de la plataforma Simple Directmedia Library (SDL).

Instalación

La instalación de Python 2.7 es imprescindible antes de la instalación de PyGame. Una vez que se instala Python 2.7, se debe descargar el instalador oficial de PyGame. Se ejecutarán los archivos correspondientes.

• Se requiere el comando "importar pygame" para importar los módulos necesarios para PyGame.
• Se requiere el comando "pygame.init()" para la inicialización de los módulos necesarios para PyGame.
• La función “pygame.display.set_mode((ancho, alto))” abrirá una ventana donde se realizarán las operaciones gráficas.
• El comando "pygame.event.get()" ayuda a vaciar los eventos en cola; de lo contrario, los eventos se acumularán, lo que provocará el riesgo de que el juego deje de responder.
• Para salir del juego, se utiliza la función "pygame.QUIT".
• El comando "pygame.display.flip()" se utiliza para mostrar las actualizaciones realizadas en el juego.

13. PyTorch

PyTorch es una biblioteca basada en Python que combina dos características de alto nivel:

• Cálculo de tensor (como NumPy) con fuerte aceleración de GPU
• Las plataformas de redes neuronales profundas brindan flexibilidad y velocidad.

Fue presentado por Facebook en 2017. Algunas de las características de PyTorch son:

• Admite Python y sus bibliotecas.
• Utilizado en el desarrollo de Facebook para sus requisitos de aprendizaje profundo.
• Una API fácil de usar para una mejor usabilidad y comprensión.
• En cualquier punto de la ejecución del código, los gráficos se pueden construir dinámicamente y se pueden calcular dinámicamente en tiempo de ejecución.
• Codificación fácil y procesamiento rápido.
• Se puede ejecutar en máquinas GPU ya que es compatible con CUDA.

Instalación

PyTorch se puede instalar a través del símbolo del sistema o dentro de un IDE.

14. Teano

Al igual que otras bibliotecas utilizadas para operaciones matemáticas, Theano permite al usuario definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas. Se trata de grandes matrices multidimensionales para un cálculo matemático eficiente. Los códigos normales basados ​​en C se vuelven más lentos considerando grandes volúmenes de datos. Sin embargo, con la disponibilidad de la biblioteca, Theano permite la implementación del código rápidamente. Las expresiones inestables se pueden reconocer y calcular, lo que hace que la biblioteca sea más útil que NumPy.

15. SymPy

El paquete es el más cercano a la biblioteca Theano y se usa en todas las matemáticas simbólicas. Con un código simple proporcionado por el paquete, la biblioteca se puede usar de manera efectiva para el sistema de álgebra computacional. Escrito solo en python, SymPy se puede personalizar y aplicar en otras aplicaciones. El código fuente del paquete se puede encontrar en GitHub.

16. Café2

Caffe2 es un marco basado en Python para el aprendizaje profundo. Algunas de las características del paquete Caffe2 son:

• Admite entrenamiento distribuido a gran escala.
• Soporte para nuevo hardware.
• Aplicabilidad a varios cálculos como el cálculo cuantificado.

El paquete es compatible con sistemas operativos como MacOSX, Ubuntu, CentOS, Windows, iOS, Android, Raspbian y Tegra. Se puede instalar desde bibliotecas preconstruidas, construidas desde la fuente, imágenes acoplables o la nube. La guía de instalación está disponible.

17. NuPIC

La Biblioteca significa Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC). Proporciona una plataforma para la implementación del algoritmo de aprendizaje HTM. Los futuros algoritmos de aprendizaje automático se pueden basar en esta biblioteca basada en la neocorteza. HTM contiene algoritmos de aprendizaje continuo basados ​​en el tiempo y es una teoría computacional detallada de la neocorteza. Los algoritmos están asociados con el almacenamiento y recuperación de patrones espaciales y temporales. Problemas como la detección de anomalías, etc. pueden resolverse mediante el uso de NuPIC.

Los archivos se pueden descargar desde el enlace “https://pypi.org/project/nupic/”.

18. Tubería

Pipenv se incluyó oficialmente en las bibliotecas de Python en 2017. Es una herramienta de empaquetado de Python que resuelve problemas del flujo de trabajo. El objetivo principal del paquete es proporcionar un entorno que los usuarios puedan configurar fácilmente. Recopila todos los mundos de empaquetado, es decir, bundler, composer, npm, cargo, yarn, etc., y se integra en el entorno de python. Algunos de los problemas que soluciona Pipenv son:

• Los usuarios ya no tienen que usar "pip" y "virtualenv" por separado para trabajar en conjunto.
• Los usuarios pueden obtener una visión adecuada del gráfico de dependencia.
• Optimice el flujo de trabajo de desarrollo a través de archivos .env.

Instalación

• Mediante el comando “$ sudo apt install pipenv” en un Debian Buster.
• Mediante el comando “$ sudo dnf install pipenv” en Fedora.
• Mediante el comando “pkg install py36-pipenv” en FreeBSD.
• A través de Pipx usando “$ pipx install pipenv”.

19. Cerebro Py

PyBrain es una biblioteca de código abierto de las bibliotecas disponibles en python que se utiliza para algoritmos de aprendizaje automático para todos los estudiantes de investigación de nivel inicial. El objetivo de PyBrain es ofrecer algoritmos flexibles y fáciles de usar para tareas de aprendizaje automático. También proporciona entornos predefinidos para comparar los algoritmos. PyBrain significa Aprendizaje de refuerzo basado en Python, Inteligencia artificial y Biblioteca de redes neuronales. En comparación con las otras bibliotecas de aprendizaje automático proporcionadas por python, PyBrain es rápido y fácil de entender.

Algunas de las características de PyBrain son:

1. Redes: Una red se define como módulos conectados a través de enlaces. Pocas redes compatibles con PyBrain son Feed-Forward Network, Recurrent Network, etc.

• • La red en la que la información pasa de un nodo a otro en una dirección directa se denomina red Feed-Forward. La información no viajará hacia atrás en este tipo de red. Es una de las primeras y más sencillas redes que ofrece la red neuronal artificial. El flujo de datos va desde los nodos de entrada a los nodos ocultos y, por último, a los nodos de salida.
  • Similares a los nodos Feed-Forward son los nodos recurrentes, donde la información debe ser recordada en cada paso.

2. Conjuntos de datos: los conjuntos de datos incluyen los datos que se proporcionarán a las redes para la prueba, validación y capacitación de las redes. Depende de la tarea a realizar con machine learning. PyBrain admite principalmente dos tipos de conjuntos de datos, es decir, SupervisedDataSet y ClassificationDataSet.

• • Conjunto de datos supervisados: estos tipos de conjuntos de datos se utilizan principalmente para tareas de aprendizaje supervisado. Los campos en los conjuntos de datos son la "entrada" y el "objetivo".
  • ClassificationDataSet: estos tipos de conjuntos de datos se utilizan principalmente para tareas de clasificación. Junto con los campos de "entrada" y "objetivo", hay un campo adicional, es decir, "clase". La "clase" incluye la copia de seguridad automatizada de los objetivos.

3. Entrenador: los datos en una red neuronal se entrenan con los datos de entrenamiento proporcionados a las redes. Para verificar si la red está debidamente entrenada, se analiza la predicción de los datos de prueba en esa red. Los dos tipos de entrenador más utilizados en PyBrain son:

• • Backprop Trainer: los parámetros en una red se entrenan en función del conjunto de datos supervisado o ClassificationDataSet mediante la propagación inversa de los errores.
  • TrainUntilConvergence: el módulo se entrena hasta la convergencia

4. Visualización : la visualización de los datos se puede realizar a través de otros frameworks como Mathplotlib, pyplot, etc.

20. LECHE

El paquete de aprendizaje automático “MILK” en python se enfoca en el uso de clasificadores disponibles para la clasificación supervisada. Los clasificadores disponibles son SVM, k-NN, bosques aleatorios y árboles de decisión. Junto con la clasificación, MILK ayuda en el proceso de selección de funciones. La combinación de los clasificadores varía en los sistemas de clasificación.

• Para el problema de clasificación no supervisada, MILK utiliza el agrupamiento de medias y la propagación de afinidad.
• Las entradas para LECHE varían. En su mayoría, está optimizado para las matrices NumPy, pero se pueden aceptar otras formas de entradas.
• Los códigos de MILK están escritos en C++, que utiliza poca memoria y es de alta velocidad.

Instalación

El código de instalación de MILK se puede recuperar de Github. Los comandos utilizados para la instalación son “easy_install milk” o “pip install milk”.

Se puede obtener más información sobre el kit de herramientas desde el enlace.

Conclusión

El lenguaje python fácil de usar ha tenido amplias aplicaciones en varias áreas del mundo real. Al ser un lenguaje de alto nivel, tipificado dinámicamente e interpretado, el lenguaje está creciendo rápidamente en las áreas de errores de depuración. Algunas de las aplicaciones globales donde Python se ha utilizado cada vez más son YouTube, DropBox, etc. Además, con la disponibilidad de bibliotecas en Python , los usuarios pueden realizar muchas tareas sin tener que escribir sus propios códigos.

Si tiene curiosidad por aprender sobre las bibliotecas de Python y la ciencia de datos, consulte el Programa Ejecutivo PG en Ciencia de Datos de IIIT-B y upGrad, que se creó para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos prácticos, tutoría con la industria. expertos, 1 a 1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.