Spiegazione delle biblioteche in Python: elenco di biblioteche importanti

Cos'è una libreria?

Una libreria è un insieme di codici precedentemente combinato che può essere utilizzato in modo iterativo, riducendo così i tempi. Come suggerisce il termine, è simile alla libreria fisica che contiene risorse riutilizzabili. Python ha fondato diverse librerie open source basate sul fatto che ogni libreria ha un sorgente radice.

Cosa sono le librerie Python?

Python è stato ampiamente utilizzato ai giorni nostri essendo un linguaggio di programmazione di alto livello. La facilità d'uso sta nella sua sintassi che utilizza un numero minore di codici per esprimere un concetto. Pertanto, ciò consente all'utente di applicare Python e scrivere programmi su larga e piccola scala. La lingua supporta la gestione automatica della memoria e dispone di un'ampia libreria standard.

Una libreria Python definisce righe di codice che possono essere riutilizzate in altri programmi. È fondamentalmente una raccolta di moduli. La loro utilità sta nel fatto che non è necessario scrivere nuovi codici ogni volta che è necessario eseguire lo stesso processo. Le librerie in Python svolgono un ruolo importante nelle aree della scienza dei dati, dell'apprendimento automatico, delle applicazioni di manipolazione dei dati, ecc.

Libreria standard Python

La vita di un programmatore diventa facile con la disponibilità di un gran numero di librerie standard in Python. Ciò è dovuto principalmente al fatto che al programmatore non è richiesto di continuare a scrivere i codici. Ad esempio, un programmatore può utilizzare la libreria MySQLdb per connettere un database MySQL a un server. Le librerie Python sono per lo più scritte nel linguaggio di programmazione C che gestisce operazioni come I/O e altri moduli principali. La libreria standard è composta da più di 200 moduli principali e ad oggi sono state sviluppate circa 137.000 librerie Python .

Importanti librerie Python

1. Matplotlib

Questa libreria viene utilizzata per il tracciamento di dati numerici e utilizzata nell'analisi dei dati. Questa libreria open source viene utilizzata per pubblicare dati di alta qualità come grafici, grafici a torta, grafici a dispersione, istogrammi, ecc.

2. Panda

Il panda è una libreria open source e con licenza BSD. La libreria è ampiamente utilizzata nell'area della scienza dei dati. Sono utilizzati principalmente per l'analisi, la manipolazione e la pulizia dei dati. Senza la necessità di passare a un altro linguaggio come R, panda rende possibili le facili operazioni di modellazione e analisi dei dati.

I dati utilizzati dalle librerie in Python sono:

• Dati tabulari
• Serie temporali con dati ordinati e non ordinati.
• Righe e colonne di etichettatura dei dati a matrice.
• Dati senza etichetta
• Qualsiasi altra forma di dato statistico

Installazione di Panda

L'utente deve digitare "pip install pandas" nella riga di comando o digitare "conda install pandas" se un anaconda è già stato installato nel sistema. Una volta completata l'installazione, può essere importata nell'IDE digitando il comando "import pandas as pd".

Operazioni in Panda

Un gran numero di operazioni possono essere eseguite in panda:

• Slicing del frame di dati
• Fusione e unione di frame di dati
• Concatenazione di colonne da due frame di dati
• Modifica dei valori di indice in un frame di dati.
• Modifica delle intestazioni in una colonna.
• Conversione dei dati in diversi formati.

3. Numpano

Deviando verso le aree di calcolo scientifico, NumPy è il pacchetto open source più utilizzato offerto da python. Supporta matrici di grandi dimensioni e dati multidimensionali e dispone di funzioni matematiche integrate per un facile calcolo. Il nome "NumPy" definisce "Numerical Python". Può essere utilizzato in algebra lineare, capacità di numeri casuali, ecc. e può fungere da contenitore multidimensionale per dati generici. Python NumPy Array è un oggetto che definisce un array N-dimensionale sotto forma di righe e colonne.

NumPy è preferito alle liste in Python a causa di:

• Meno memoria
• Veloce
• Conveniente

Installazione

L'installazione del pacchetto NumPy viene eseguita digitando il comando ""pip install numpy" sul prompt dei comandi. L'importazione del pacchetto nell'IDE può essere eseguita tramite il comando "import numpy as np". I pacchetti di installazione su NumPy possono essere trovati nel link

4. Scipy (Pitone scientifico)

Scipy è una libreria Python open source utilizzata per il calcolo scientifico, il calcolo dei dati e il calcolo ad alte prestazioni. Nella libreria è presente un gran numero di routine facili da usare per un facile calcolo. Il pacchetto è costruito sull'estensione NumPy consentendo la manipolazione e la visualizzazione dei dati con la disponibilità di comandi di alto livello. Insieme a NumPy, Scipy viene utilizzato per il calcolo matematico. NumPy consente l'ordinamento, l'indicizzazione dei dati dell'array, mentre il codice numerico è memorizzato in SciPy.

In SciPy è disponibile un gran numero di sottopacchetti che sono: cluster, constants, fftpack, integra, interpolate, io, linalg, ndimage, odr, optimization, signal, sparse, space, special e stats. Questi possono essere importati da SciPy tramite "from scipy import subpackage-name".

Tuttavia, i pacchetti principali di SciPy sono NumPy, la libreria SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy e Pandas.

5. SQLAlchemy

Questa libreria di Python viene utilizzata principalmente per accedere alle informazioni da database che supportano un'ampia gamma di database e layout. Per la sua facile comprensione, SQLAlchemy può essere utilizzato a livello principiante. Un gran numero di piattaforme sono supportate da esso come Python 2.5, Jython e Pypy che creano una comunicazione veloce tra il linguaggio Python e il database.

Il pacchetto può essere installato dal link

6. Graffiato

Scrapy è un framework open source in Python per l'estrazione di dati dai siti web. È una libreria di scraping e scansione del Web veloce e di alto livello sotto "Scrapinghub ltd". Raschiando più pagine in un minuto, Scrapy è un approccio più rapido per il web scraping.

Può essere utilizzato per:

• Confronto dei prezzi nei portali web per prodotti specifici.
• Estrazione di dati per il recupero di informazioni.
• Calcolo dei dati negli strumenti di analisi dei dati.
• Raccolta di dati e servizio agli hub di informazione come i portali di notizie.

Installazione

Per l'ambiente conda, l'installazione può essere eseguita tramite il comando "conda install -c conda-forge scrapy". Se conda non è installato, viene utilizzato il comando "pip install scrapy".

7. Bella zuppa

Simile a Scrapy, BeautifulSoup è una libreria con programmazione Python utilizzata per l'estrazione e la raccolta di informazioni dai siti Web. Ha un'eccellente libreria XML-HTML per i principianti.

8. Scikit: impara

Scikit-learning è una libreria open source nell'ambiente di programmazione Python utilizzata per approcci di apprendimento automatico. Supporta un'ampia gamma di algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati. La libreria contiene algoritmi popolari insieme ai pacchetti NumPy, Matplotlib e SciPy. La famosa applicazione di Scikit-learn è in Spotify per i consigli sulla musica.

Installazione

Per l'installazione di Scikit-learn, è necessario prima installare i pacchetti di cui sopra. Poiché Scikit-learn è costruito sulla piattaforma SciPy, SciPy deve essere prima installato. L'installazione può quindi essere eseguita tramite pip.

8. Rampa

La libreria Ramp viene utilizzata per la prototipazione rapida di modelli di machine learning con una sintassi semplice per esplorare algoritmi, funzionalità e trasformazioni. Può essere utilizzato con pacchetti di machine learning e strumenti statistici. Consiste in varie librerie statistiche e di apprendimento automatico come; panda, scikit-learn, ecc. La raccolta di queste librerie Python fornisce una sintassi semplice che aiuta nell'esplorazione di funzionalità e trasformazioni in modo efficiente.

I dettagli della libreria Ramp sono accessibili dal link

9. Nato dal mare

Il pacchetto può essere utilizzato per la visualizzazione dei modelli statistici. La libreria è basata su Matplotlib e permette la creazione di grafici statistici attraverso:

• Confronto di variabili tramite un'API basata su set di dati.
• Facile generazione di visualizzazioni complesse che supportano griglie multiplot.
• Confronto di sottoinsiemi di dati tramite visualizzazioni univariate e bivariate.
• Opzioni di varie tavolozze di colori per visualizzare i modelli.
• Stima automatica della regressione lineare e suo tracciamento.

Installazione

I seguenti comandi possono essere utilizzati per l'installazione di Seaborn:

• pip install seaborn
• conda install seaborn (per ambiente conda)

L'installazione della libreria è seguita dall'installazione delle sue dipendenze: NumPy , SciPy , Matplotlib e Pandas . Un'altra dipendenza consigliata è statsmodels.

Qualsiasi tipo di set di dati può essere importato da GIT, tramite Seaborn utilizzando la funzione load_dataset(). Il set di dati può essere visualizzato tramite la funzione get_dataset_names().

10. Modelli statistici

Statsmodels è una libreria Python utile nell'analisi e nella stima di modelli statistici. La libreria è incorporata per eseguire i test statistici, ecc. fornendo risultati ad alte prestazioni.

11. Flusso tensoriale

TensorFlow è una libreria open source utilizzata per il calcolo numerico ad alte prestazioni. Viene anche utilizzato negli approcci di machine learning e negli algoritmi di deep learning. Sviluppato dai ricercatori del team di Google Brain all'interno dell'organizzazione Google AI, è ora ampiamente utilizzato da ricercatori di matematica, fisica e apprendimento automatico per complessi calcoli matematici. TensorFlow è supportato da macOS 10.12.6 (Sierra) o versioni successive; Windows 7 o superiore; Ubuntu 16.04 o successivo; e Raspbian 9.0 o successivo

12. PyGame

Il pacchetto PyGame fornisce un'interfaccia alle librerie grafiche, audio e di input indipendenti dalla piattaforma Simple Directmedia Library (SDL).

Installazione

L'installazione di Python 2.7 è un must prima dell'installazione di PyGame. Una volta installato Python 2.7, è necessario scaricare il programma di installazione ufficiale di PyGame. I file corrispondenti devono essere eseguiti.

• Il comando "import pygame" è necessario per importare i moduli richiesti per PyGame.
• Il comando “pygame.init()” è richiesto per l'inizializzazione dei moduli richiesti per PyGame.
• La funzione “pygame.display.set_mode((width, height))” avvierà una finestra dove devono essere eseguite le operazioni grafiche.
• Il comando "pygame.event.get()" aiuta a svuotare gli eventi in coda, altrimenti gli eventi si accumulano portando al rischio che il gioco non risponda.
• Per uscire dal gioco viene utilizzata la funzione "pygame.QUIT".
• Il comando "pygame.display.flip()" viene utilizzato per visualizzare tutti gli aggiornamenti apportati al gioco.

13. PyTorch

PyTorch è una libreria basata su Python che unisce due funzionalità di alto livello:

• Calcolo del tensore (come NumPy) con una forte accelerazione GPU
• Le piattaforme Deep Neural Network offrono flessibilità e velocità.

È stato introdotto da Facebook nel 2017. Alcune delle funzionalità di PyTorch sono:

• Supporta Python e le sue librerie.
• Utilizzato nello sviluppo di Facebook per i suoi requisiti di Deep Learning.
• Un'API facile da usare per una migliore usabilità e comprensione.
• In qualsiasi momento dell'esecuzione del codice, i grafici possono essere creati dinamicamente e calcolati dinamicamente in fase di esecuzione.
• Codifica semplice ed elaborazione rapida.
• Può essere eseguito su macchine GPU poiché è supportato da CUDA.

Installazione

PyTorch può essere installato tramite il prompt dei comandi o all'interno di un IDE.

14. Teano

Simile ad altre librerie utilizzate per operazioni matematiche, Theano consente all'utente di definire, ottimizzare e valutare espressioni matematiche. Implica grandi array multidimensionali per un calcolo matematico efficiente. I normali codici basati su C diventano più lenti considerando enormi volumi di dati. Tuttavia, con la disponibilità della libreria, Theano consente l'implementazione del codice rapidamente. Le espressioni instabili possono essere riconosciute e calcolate, rendendo la libreria più utile su NumPy.

15. SymPy

Il pacchetto è il più vicino alla libreria Theano ed è utilizzato in tutta la matematica simbolica. Con il semplice codice fornito dal pacchetto, la libreria può essere utilizzata efficacemente per il sistema di computer algebra. Scritto solo in Python, SymPy può essere personalizzato e applicato in altre applicazioni. Il codice sorgente del pacchetto può essere trovato in GitHub.

16. Caffè2

Caffe2 è un framework basato su Python per il deep learning. Alcune delle caratteristiche del pacchetto Caffe2 sono:

• Supporta la formazione distribuita su larga scala.
• Supporto per nuovo hardware.
• Applicabilità a diversi calcoli come il calcolo quantizzato.

Il pacchetto è compatibile con sistemi operativi come MacOSX, Ubuntu, CentOS, Windows, iOS, Android, Raspbian e Tegra. Può essere installato da librerie pre-costruite, costruite da sorgenti, immagini Docker o Cloud. La guida all'installazione è disponibile

17. NuPIC

La libreria sta per Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC). Fornisce una piattaforma per l'implementazione dell'algoritmo di apprendimento HTM. I futuri algoritmi di apprendimento automatico possono essere fondati su questa libreria basata sulla neocorteccia. HTM contiene algoritmi di apprendimento continuo basati sul tempo ed è una teoria computazionale dettagliata della neocorteccia. Gli algoritmi sono associati alla memorizzazione e al richiamo di modelli spaziali e temporali. Problemi come il rilevamento di anomalie, ecc. possono essere risolti tramite l'uso di NuPIC.

I file possono essere scaricati dal link “https://pypi.org/project/nupic/”.

18. Pipenv

Il Pipenv è stato ufficialmente incluso nelle librerie python nel 2017. È uno strumento di packaging python che risolve i problemi del flusso di lavoro. Lo scopo principale del pacchetto è fornire un ambiente facile da configurare da parte degli utenti. Raccoglie tutti i mondi dell'imballaggio, ad esempio bundler, composer, npm, cargo, yarn, ecc. e si integra nell'ambiente python. Alcuni dei problemi risolti da Pipenv sono:

• Gli utenti non devono più utilizzare separatamente "pip" e "virtualenv" per lavorare collettivamente.
• Gli utenti possono ottenere una visione adeguata del grafico delle dipendenze.
• Semplifica il flusso di lavoro di sviluppo tramite file .env.

Installazione

• Tramite il comando "$ sudo apt install pipenv" in un Debian Buster.
• Tramite il comando “$ sudo dnf install pipenv” in Fedora.
• Tramite il comando “pkg install py36-pipenv” in FreeBSD.
• Tramite Pipx usando "$ pipx install pipenv".

19. PyBrain

PyBrain è una libreria open source dalle librerie disponibili in Python utilizzata per algoritmi di Machine Learning per ogni studente di livello base nella ricerca. L'obiettivo di PyBrain è offrire algoritmi flessibili e facili da usare per le attività di machine learning. Fornisce inoltre ambienti predefiniti per confrontare gli algoritmi. PyBrain è l'acronimo di Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence e Neural Network Library. Rispetto alle altre librerie di machine learning fornite da Python, PyBrain è veloce e facilmente comprensibile.

Alcune delle caratteristiche di PyBrain sono:

1. Reti: una rete è definita come moduli collegati tramite collegamenti. Poche reti supportate da PyBrain sono Feed-Forward Network, Recurrent Network, ecc.

• • La rete in cui le informazioni vengono passate da un nodo all'altro in una direzione in avanti è chiamata rete Feed-Forward. Le informazioni non viaggeranno all'indietro in questo tipo di rete. È una delle prime e più semplici reti offerte dalla rete neurale artificiale. Il flusso di dati va dai nodi di input ai nodi nascosti e infine ai nodi di output.
  • Simili ai nodi Feed-Forward sono i nodi ricorrenti, in cui le informazioni devono essere ricordate in ogni passaggio.

2. Set di dati: i set di dati includono i dati che devono essere forniti alle reti per il test, la convalida e l'addestramento delle reti. Dipende dall'attività da svolgere con l'apprendimento automatico. PyBrain supporta principalmente due tipi di set di dati, ovvero SupervisedDataSet e ClassificationDataSet.

• • SupervisedDataSet: questi tipi di set di dati vengono utilizzati principalmente per attività di apprendimento supervisionato. I campi nei set di dati sono "input" e "target".
  • ClassificationDataSet: questi tipi di set di dati vengono utilizzati principalmente per le attività di classificazione. Insieme ai campi "input" e "target", c'è un campo aggiuntivo, ovvero "classe". La "classe" include il backup automatico dei target.

3. Trainer: i dati in una rete neurale vengono addestrati con i dati di training forniti alle reti. Per verificare se la rete è adeguatamente addestrata, viene analizzata la previsione dei dati di test su quella rete. Due tipi di trainer maggiormente utilizzati in PyBrain sono:

• • Backprop Trainer: i parametri in una rete vengono addestrati in base al set di dati supervisionato o ClassificationDataSet mediante la retropropagazione degli errori.
  • TrainUntilConvergence: il modulo viene addestrato fino alla convergenza

4. Visualizzazione : la visualizzazione dei dati può essere effettuata attraverso altri framework come Mathplotlib, pyplot, ecc.

20. LATTE

Il pacchetto di apprendimento automatico "MILK" in Python si concentra sull'uso dei classificatori disponibili per la classificazione supervisionata. I classificatori disponibili sono SVM, k-NN, foreste casuali e alberi decisionali. Insieme alla classificazione, MILK aiuta nel processo di selezione delle caratteristiche. La combinazione dei classificatori varia a seconda dei sistemi di classificazione.

• Per il problema di classificazione senza supervisione, MILK utilizza il clustering -means e la propagazione dell'affinità.
• Gli input per LATTE variano. Principalmente è ottimizzato per gli array NumPy, ma possono essere accettate altre forme di input.
• I codici in MILK sono scritti in C++ che utilizza poca memoria ed è ad alta velocità.

Installazione

Il codice di installazione per MILK può essere recuperato da Github. I comandi utilizzati per l'installazione sono “easy_install milk” o “pip install milk”.

Maggiori informazioni sul toolkit possono essere recuperate dal link.

Conclusione

Il linguaggio Python semplice da usare ha fatto ampie applicazioni in diverse aree del mondo reale. Essendo un linguaggio di alto livello, tipizzato dinamicamente e interpretato, il linguaggio sta rapidamente crescendo nelle aree degli errori di debug. Alcune delle applicazioni globali in cui python è stato sempre più utilizzato sono YouTube, DropBox, ecc. Inoltre, con la disponibilità di librerie in python , gli utenti sono in grado di eseguire molte attività senza dover scrivere i propri codici.

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