¿Cuáles son las 15 bibliotecas de Python más populares?
1. Pandas: Es un paquete de Python diseñado para trabajar con datos "etiquetados" y "relacionales", simple e intuitivo. Diseñado para una manipulación, agregación y visualización de datos rápida y sencilla, es la herramienta perfecta para la manipulación de datos.
2. Numpy: Es una colección de software especialmente diseñado para la computación científica en Python. Proporciona una gran cantidad de funciones útiles para la operación de matrices y matrices de n dimensiones en Python. Esta biblioteca proporciona vectorización de operaciones matemáticas en tipos de matrices NumPy, lo que mejora el rendimiento y, por tanto, acelera la ejecución.
3. SciPy: Es una biblioteca de software científico y de ingeniería que contiene módulos para álgebra lineal, optimización, integración y estadística. La funcionalidad principal de la biblioteca SciPy se basará en NumPy, proporcionando rutinas numéricas eficientes a través de sus submódulos específicos y sirviendo como integración numérica, optimización y otras rutinas.
4. Matplotlib: Diseñado para generar fácilmente visualizaciones simples pero potentes, convierte a Python en un competidor de herramientas científicas como MatLab o Mathematica.
5. Seaborn: Centrado principalmente en la visualización de modelos estadísticos (incluidos mapas de calor), Seaborn depende en gran medida de Matplotlib.
6. Bokeh: Independiente de Matplotlib, el enfoque principal es la interactividad y se presenta en el estilo de un documento basado en datos a través de navegadores modernos.
7. Plotly: es una caja de herramientas basada en web para crear visualizaciones y proporciona API para algunos lenguajes de programación (incluido Python).
8. Scikits: Es un paquete de software adicional de Scikits
Stack, diseñado para funciones específicas como procesamiento de imágenes y asistencia de aprendizaje automático. Está construido sobre SciPy, integra código de calidad y buena documentación, es fácil de usar y muy eficiente, y es el estándar de facto de la industria para el uso de Python para el aprendizaje automático.
9. Theano: Es un paquete de software Python que define matrices multidimensionales, operaciones matemáticas y expresiones similares a NumPy. Esta biblioteca está compilada para ejecutarse de manera eficiente en todas las arquitecturas.
10. TensorFlow: Es una biblioteca de código abierto para el cálculo de gráficos de flujo de datos. Está diseñada para satisfacer la gran demanda de Google de entrenamiento de redes neuronales. Es el sucesor de DistBelief, un sistema de aprendizaje automático basado en neuronal. redes, que se pueden utilizar en grandes volúmenes de datos. Entrene rápidamente redes neuronales en el set.
11. Keras: Es una biblioteca de código abierto escrita en Python, utilizada para construir redes neuronales en interfaces de alto nivel. Es simple y fácil de entender, con escalabilidad avanzada.
12. NLTK: Utilizado principalmente para tareas comunes en semiótica y procesamiento estadístico del lenguaje natural (PNL), con el objetivo de promover la enseñanza y el aprendizaje de la PNL y campos relacionados (lingüística, ciencia cognitiva, inteligencia artificial, etc.). ) Investigación.
13. Gensim: Es una biblioteca de código abierto para Python que proporciona herramientas para trabajar con modelos de espacio vectorial y modelos temáticos. Esta biblioteca está diseñada para el procesamiento eficiente de grandes cantidades de texto, no solo para el procesamiento en memoria sino también para una mayor eficiencia mediante el uso extensivo de estructuras de datos NumPy y operaciones SciPy.
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