Cómo aprender las bibliotecas de Python

Para aprender las bibliotecas de Python, primero debe saber qué funciones y funciones tienen las bibliotecas de Python, luego comprender cómo usarlas, dominar la sintaxis de uso, practicar más y usarlas más para dominarlas. Las siguientes son las diez bibliotecas de aprendizaje automático más populares. :

1.Pipenv

Pipenv es un proyecto paralelo de Kenneth Reitz Pipenv es un proyecto paralelo de Kenneth Reitz que tiene como objetivo integrar otros paquetes de software (como npm y Yarn). Pitón. No requiere instalar virtualenv, virtualenvwrapper, administrar archivos requisitos.txt ni garantizar versiones de dependencia reproducibles. Usando Pipenv, especificas dependencias en un Pipfile. Esta herramienta genera archivos Pipfile.lock, lo que hace que sus compilaciones sean más deterministas y evita errores difíciles de encontrar.

2. PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje profundo de Facebook, que se deriva del marco de Torch y se mejora sobre la base de este. PyTorch adopta el paradigma de gráficos computacionales dinámicos y se ha convertido en uno de los marcos preferidos por muchos investigadores. Puede calcular gradientes y es muy rápido y escalable.

3.Caffe2

Caffe2 admite capacitación distribuida, implementación (incluso en plataformas móviles), nuevas CPU y hardware habilitado para CUDA. PyTorch probablemente sea más adecuado para la investigación, mientras que Caffe2 es más adecuado para implementaciones a gran escala, como se ve en Facebook. Alternativamente, puede usar PyTorch para construir y entrenar el modelo, mientras usa Caffe2 para la implementación.

4.Pendulum

Una de las ventajas de Pendulum es que es un reemplazo de fecha y hora estándar para Python, por lo que puedes integrarlo fácilmente con el código existente y usarlo solo cuando sea necesario. su funcionalidad. Los autores de Pendulum prestaron especial atención al manejo de la partición del tiempo, que está disponible en todos los casos de forma predeterminada y está cronometrado en UTC. También puede utilizar la extensión timedelta para simplificar los cálculos de fecha y hora.

5.Dash

Dash es una biblioteca de código abierto de Python puro para crear aplicaciones web, especialmente aplicaciones web de visualización de datos. Está construido sobre Flask, Plotly y React y proporciona interfaces de abstracción funcionales para estos marcos para que los desarrolladores puedan desarrollar de manera eficiente sin tener que aprender estos marcos. Las aplicaciones están disponibles en navegadores y dispositivos móviles.

6. PyFlux

PyFlux es una biblioteca de código abierto de Python desarrollada específicamente para series temporales. La investigación de series de tiempo es un subcampo de la estadística y la economía que tiene como objetivo describir el comportamiento de las series de tiempo y predecir el comportamiento futuro de las series de tiempo.

7. Fire

Fire es una biblioteca de código abierto que genera automáticamente una interfaz de línea de comandos para cualquier proyecto de Python. Casi no necesita escribir ningún código o documentación, simplemente llame al método Fire y páselo a la interfaz de línea de comando que desee: una función, un objeto, una clase, una biblioteca o incluso ningún argumento.

8.imbalanced-learn

Imbalanced-learn es una biblioteca de Python que proporciona técnicas para resolver problemas de desequilibrio de datos. Además, es compatible con scikit-learn y forma parte del proyecto scikit-learn-contrib, lo cual es muy útil.

9.FlashText

FlashText refleja plenamente la importancia del diseño de algoritmos y estructuras de datos, incluso para problemas simples, mejores algoritmos pueden superar fácilmente a los que se ejecutan en CPU rápidas.

10. Luminoth

Luminoth es un kit de herramientas Python de visión por computadora de código abierto creado con TensorFlow y Sonnet. Admite directamente la detección de objetos y el modelo detrás de este soporte es Faster R-CNN.