A 30 legjobb Python-könyvtár, amelyet tudni érdemes 2024-ben

Újra kiadta Platón

Követő: 0

A Python Libraries olyan hasznos funkciók készlete, amelyekkel szükségtelenné válik a kódok írása a semmiből. Napjainkban több mint 137,000 XNUMX Python-könyvtár van jelen, és létfontosságú szerepet játszanak a gépi tanulás, az adattudomány, az adatvizualizáció, a kép- és adatmanipulációs alkalmazások és egyebek fejlesztésében. Röviden bemutatjuk a Python programozási nyelvet, majd közvetlenül a legnépszerűbb Python-könyvtárakba.

Mi az a könyvtár?

A könyvtár olyan előre kombinált kódok gyűjteménye, amelyek iteratív módon használhatók a kódoláshoz szükséges idő csökkentésére. Különösen hasznosak az előre megírt, gyakran használt kódok eléréséhez, ahelyett, hogy minden alkalommal a semmiből írnák őket. A fizikai könyvtárakhoz hasonlóan ezek is újrafelhasználható erőforrások gyűjteményét jelentik, ami azt jelenti, hogy minden könyvtár rendelkezik gyökérforrással. Ez az alapja a Pythonban elérhető számos nyílt forráskódú könyvtárnak.

Mi az a Piton könyvtár?

A Python-könyvtár olyan modulok és csomagok gyűjteménye, amelyek a funkciók széles skáláját kínálják. Ezek a könyvtárak lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy különféle feladatokat hajtsanak végre anélkül, hogy a semmiből kellene kódot írniuk. Előre megírt kódot, osztályokat, függvényeket és rutinokat tartalmaznak, amelyek felhasználhatók alkalmazások fejlesztésére, feladatok automatizálására, adatok manipulálására, matematikai számítások végrehajtására stb.

A Python kiterjedt könyvtári ökoszisztémája sokféle területet lefed, mint például webfejlesztés (pl. Django, Flask), adatelemzés (pl. pandák, NumPy), gépi tanulás (pl. TensorFlow, scikit-learn), képfeldolgozás (pl. Pillow, OpenCV). ), tudományos számítástechnika (pl. SciPy) és még sok más. Ez a gazdag könyvtár jelentősen hozzájárul a Python népszerűségéhez a fejlesztők, kutatók és adatkutatók körében, mivel leegyszerűsíti a fejlesztési folyamatot és hatékonyan valósítja meg az összetett funkciókat.

Gyors ellenőrzés - Python alapok

A 30 legjobb Python-könyvtár lista

Rang	könyvtár	Elsődleges használati eset
1	numpy	tudományos számítástechnika
2	pandák	Az adatok elemzése
3	matplotlib	Adatok megjelenítése
4	SciPy	tudományos számítástechnika
5	Scikit elsajátítható	Gépi tanulás
6	TensorFlow	Gépi tanulás/AI
7	Keras	Gépi tanulás/AI
8	PyTorch	Gépi tanulás/AI
9	Palack	Web Development
10	Django	Web Development
11	kérések	HTTP embereknek
12	Gyönyörű leves	Webes kaparás
13	Szelén	Web tesztelés/automatizálás
14	PyGame	Játékfejlesztés
15	SymPy	Szimbolikus matematika
16	Párna	Képfeldolgozás
17	sqlalchemy	Adatbázis-hozzáférés
18	Teljességgel	Interaktív vizualizáció
19	Gondolatjel	Webes alkalmazások
20	jupyter	Interaktív számítástechnika
21	FastAPI	Webes API-k
22	PySpark	Big Data Processing
23	NLTK	Természetes nyelvi feldolgozás
24	borsos	Természetes nyelvi feldolgozás
25	Tornádó	Web Development
26	Áramlatos	Adatalkalmazások
27	Bokeh	Adatok megjelenítése
28	PyTest	Tesztelési keretrendszer
29	Zeller	Feladatsorolás
30	puskaszarvú	WSGI HTTP szerver

Ez a táblázat a Pythonnal dolgozó adattudósok, webfejlesztők és szoftvermérnökök számára nélkülözhetetlen könyvtárakat tartalmazza. Minden könyvtárnak megvannak a maga erősségei, és meghatározott feladatokhoz választják ki, a webfejlesztői keretrendszerektől, mint a Django és a Flask, a gépi tanulási könyvtárakig, mint a TensorFlow és a PyTorch, az adatelemző és -vizualizációs eszközökig, mint például a Pandas és a Matplotlib.

1. Scikit- tanulj

Ez egy ingyenes szoftver gépi tanulás könyvtár a Python programozási nyelvhez. Hatékonyan használható számos alkalmazáshoz, beleértve az osztályozást, a regressziót, a klaszterezést, a modellválasztást, a naiv Bayes-t, az osztályzat növelését, a K-átlagokat és az előfeldolgozást.
A Scikit-learn használatához:

Python (>= 2.7 vagy >= 3.3),
NumPy (>= 1.8.2),
SciPy (>= 0.13.3).

A Spotify a Scikit-learnt használja a zenei ajánlásokhoz, az Evernote-ot pedig az osztályozóinak összeállításához. Ha már rendelkezik működő NumPy és scipy telepítéssel, a scikit-learn telepítésének legegyszerűbb módja a gyümölcsmag.

2. NuPIC

A Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) egy olyan platform, amelynek célja egy HTM tanulási algoritmus megvalósítása és nyilvános forrássá tétele. Ez az alapja a jövőbeli gépi tanulási algoritmusoknak, amelyek a neokortex biológiáján alapulnak. Kattintson itt hogy ellenőrizze a kódjukat a GitHubon.

3. Rámpa

Ez egy Python-könyvtár, amelyet gépi tanulási modellek gyors prototípus-készítésére használnak. Rámpa egyszerű, deklaratív szintaxist biztosít a szolgáltatások, algoritmusok és átalakítások felfedezéséhez. Ez egy könnyű, pandákon alapuló gépi tanulási keretrendszer, amely zökkenőmentesen használható a meglévő Python gépi tanulási és statisztikai eszközökkel.

4. NumPy

Ha a tudományos számítástechnikáról van szó, numpy A Python egyik alapvető csomagja, amely támogatja a nagy, többdimenziós tömböket és mátrixokat, valamint magas szintű matematikai függvények gyűjteményét a függvények gyors végrehajtásához. A NumPy támaszkodik BLAS és a LAPACK hatékony lineáris algebra számításokhoz. A NumPy az általános adatok hatékony, többdimenziós tárolójaként is használható.

A különböző NumPy telepítőcsomagok megtalálhatók itt.

5. Pipenv

A hivatalosan ajánlott eszköz a Python számára 2017-ben – A Pipenv egy gyártásra kész eszköz, amelynek célja, hogy a csomagolási világok legjavát hozza a Python világába. A fő cél az, hogy a felhasználók számára könnyen beállítható munkakörnyezetet biztosítson. A Pipenv-et, a „Python Development Workflow for Humans”-t Kenneth Reitz hozta létre a csomageltérések kezelésére. A Pipenv telepítésére vonatkozó utasítások megtalálhatók itt.

6. Tenzor áramlás

A TensorFlow legnépszerűbb mély tanulási keretrendszere egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár nagy teljesítményű numerikus számításokhoz. Ez egy ikonikus matematikai könyvtár, és Pythonhoz is használják gépi tanulásban és mély tanulási algoritmusokban. A Tensorflow-t a Google AI szervezeten belüli Google Brain csapatának kutatói fejlesztették ki. Ma kutatók gépi tanulási algoritmusokhoz, fizikusok pedig összetett matematikai számításokhoz használják. A következő operációs rendszerek támogatják a TensorFlow-t: macOS 10.12.6 (Sierra) vagy újabb; Ubuntu 16.04 vagy újabb; Windows 7 vagy újabb; Raspbian 9.0 vagy újabb.

Nézze meg nálunk Ingyenes tanfolyam a Tensorflow-ról és a Kerasról és a TensorFlow python. Ez a tanfolyam bemutatja Önnek ezt a két keretrendszert, és végigvezeti a keretrendszerek használatának bemutatóján.

7. bubifrizura

A svájci Idiap Research Institute-ban fejlesztették ki, Bob egy ingyenes jelfeldolgozási és gépi tanulási eszköztár. Az eszköztár Python és C++ keverékében készült. A képfelismeréstől a gépi tanulási algoritmusokat használó kép- és videófeldolgozásig számos olyan csomag érhető el a Bobban, hogy mindezt nagy hatékonysággal, rövid időn belül meg lehessen valósítani.

8. PyTorch

A Facebook 2017-ben vezette be, PyTorch egy Python csomag, amely 2 magas szintű szolgáltatás keverékét kínálja a felhasználónak – Tensor számítás (mint a NumPy) erős GPU-gyorsítással és a Deep Neural Networks fejlesztése szalagos automatikus diff rendszeren. A PyTorch nagyszerű platformot biztosít a Deep Learning modellek végrehajtásához, fokozott rugalmassággal és sebességgel, amely a Pythonnal való mélyen integrálható.

Szeretné elkezdeni a PyTorch használatát? Nézze meg ezeket PyTorch tanfolyamok hogy segítsen gyorsan és egyszerűen elkezdeni.

9. PyBrain

PyBrain számára tartalmaz algoritmusokat neurális hálózatok amelyet a belépő szintű hallgatók használhatnak, de a legkorszerűbb kutatásokhoz használhatók. A cél az, hogy egyszerű, rugalmas, mégis kifinomult és hatékony algoritmusokat kínáljunk a gépi tanuláshoz számos előre meghatározott környezettel az algoritmusok teszteléséhez és összehasonlításához. Kutatók, hallgatók, fejlesztők, oktatók, Ön és én használhatjuk a PyBraint.

10. TEJ

Ez a Python gépi tanulási eszközkészlet a felügyelt osztályozásra összpontosít, számos elérhető osztályozóval: SVM, k-NN, véletlenszerű erdők és döntési fák. Ezen osztályozók számos kombinációja különböző osztályozási rendszereket ad. A felügyelet nélküli tanuláshoz használhatunk k-közép klaszterezést és affinitásterjedést. Nagy hangsúlyt fektetnek a sebességre és az alacsony memóriahasználatra. Ezért a teljesítmény-érzékeny kódok nagy része C++ nyelven található. Olvass róla többet itt.

11. Keras

Ez egy Python nyelven írt nyílt forráskódú neurális hálózati könyvtár, amely lehetővé teszi a mély neurális hálózatokkal való gyors kísérletezést. A mély tanulással mindenütt jelen van, Keras ideális választássá válik, mivel az API az emberek és nem a gépek számára készült, állítják az alkotók. A 200,000 novemberében elért több mint 2017 XNUMX felhasználóval a Keras mind az iparban, mind a kutatói közösségben nagyobb népszerűségnek örvend, még a TensorFlow-hoz vagy a Theano-hoz képest is. A Keras telepítése előtt javasolt a TensorFlow háttérmotor telepítése.

12. gondolatjel

Az adatok feltárásától a kísérletek nyomon követéséig a Dash olyan, mint az analitikus Python-háttér kezelőfelülete. Ez a hatékony Python-keretrendszer ideális adatvizualizációs alkalmazásokhoz, amelyek különösen alkalmasak minden Python-felhasználó számára. Az általunk tapasztalt könnyűség kiterjedt és kimerítő erőfeszítés eredménye.

13. Pandák

Ez egy nyílt forráskódú, BSD-licenc könyvtár. A Pandák egyszerű adatszerkezetet és gyorsabb adatelemzést tesznek lehetővé Python számára. Az olyan műveletek esetében, mint az adatelemzés és a modellezés, a Pandas lehetővé teszi ezek végrehajtását anélkül, hogy át kellene váltani egy tartományspecifikusabb nyelvre, mint például az R. A Pandas telepítésének legjobb módja Conda telepítés.

14. Scipy

Ez egy újabb nyílt forráskódú szoftver, amelyet tudományos számításokhoz használnak a Pythonban. Ezen kívül a Scipyt adatszámításra, termelékenységre, nagy teljesítményű számítástechnikára és minőségbiztosításra is használják. A különféle telepítőcsomagok megtalálhatók itt. A mag Scipy A csomagok a következők: Numpy, SciPy library, Matplotlib, IPython, Sympy és Pandas.

15. Matplotlib

Az általunk tárgyalt összes könyvtár képes számos numerikus műveletre, de ha dimenziós ábrázolásról van szó, a Matplotlib ellopja a show-t. Ezt a nyílt forráskódú Python-könyvtárat széles körben használják minőségi adatok közzétételére különféle nyomtatott formátumokban és interaktív környezetekben platformokon keresztül. Csupán néhány sornyi kóddal grafikonokat, grafikonokat, kördiagramokat, szórásdiagramokat, hisztogramokat, hibadiagramokat stb. hozhat létre.

A különféle telepítőcsomagok megtalálhatók itt.

16. Theano

Ez a nyílt forráskódú könyvtár lehetővé teszi többdimenziós tömböket tartalmazó matematikai kifejezések hatékony meghatározását, optimalizálását és értékelését.. Hatalmas mennyiségű adat esetén a kézzel készített C-kódok lassabbak lesznek. A Theano lehetővé teszi a kód gyors megvalósítását. Theano képes felismerni az instabil kifejezéseket, és mégis kiszámítja azokat stabil algoritmusokkal, megadva ez előnyt jelent a NumPy-val szemben. A Theano-hoz legközelebbi Python-csomag a Sympy. Szóval beszéljünk róla.

17. SymPy

Minden szimbolikus matematikára a SymPy a válasz. Ez a Python-könyvtár a szimbolikus matematikához hatékony segítség a számítógépes algebrai rendszerekhez (CAS), miközben a kódot a lehető legegyszerűbben tartja, hogy érthető és könnyen bővíthető legyen. A SimPy csak Python nyelven íródott, és más alkalmazásokba is beágyazható, és egyéni funkciókkal bővíthető. A forráskódot itt találod GitHub.

18. Caffe2

Az új fiú a városban – a Caffe2 – egy könnyű, moduláris és méretezhető mélytanulási keretrendszer. Célja, hogy egyszerű és egyértelmű módszert biztosítson a mély tanulással való kísérletezéshez. A Caffe2-ben található Python és C++ API-knak köszönhetően most elkészíthetjük prototípusunkat, majd később optimalizálhatjuk. Ezzel a lépésről lépésre elkezdheti a Caffe2 használatát Telepítési útmutató.

19. Seaborn

Amikor statisztikai modellek, például hőtérképek megjelenítéséről van szó, a Seaborn a megbízható források közé tartozik. Ez a Python-könyvtár a Matplotlib-ből származik, és szorosan integrálva van a Pandas adatstruktúrákkal. Meglátogatni a telepítési oldal hogy megtudja, hogyan telepíthető ez a csomag.

20. Hebel

Ez a Python-könyvtár egy eszköz a mély tanuláshoz neurális hálózatokkal, GPU-gyorsítással a CUDA-n keresztül a pyCUDA-n keresztül. Jelenleg a Hebel előrecsatolt neurális hálózatokat valósít meg egy vagy több feladat osztályozására és regressziójára. A jövőben más modelleket is terveznek, mint például az Autoencoder, a Convolutional neur nets és a Restricted Boltzman gépek. Kövesd a link hogy felfedezze Hebelt.

21. Láncos

A Hebel versenytársa, ez a Python-csomag célja a mély tanulási modellek rugalmasságának növelése. A Chainer három fő fókuszterülete a következők:
a. Közlekedési rendszer: A Chainer gyártói folyamatosan hajlamosak az automata hajtású autókra, és erről tárgyaltak a Toyota Motorsszal is.

b. Gyártóipar: A Chainert hatékonyan használták a robotikához és számos gépi tanulási eszközhöz, az objektum felismeréstől az optimalizálásig.

c. Bio-egészségügy: A rák súlyosságának kezelése érdekében a Chainer gyártói különféle orvosi képek kutatásába fektettek be. a rákos sejtek korai diagnosztizálása.
A telepítés, projektek és egyéb részletek itt találhatók.
Tehát itt van a gyakori Python-könyvtárak listája, amelyeket érdemes megnézni, és ha lehetséges, megismerkedni velük. Ha úgy érzi, van olyan könyvtár, amely megérdemli, hogy szerepeljen a listán, ne felejtsd el megemlíteni a megjegyzésekben.

22. OpenCV Python

Nyílt forráskódú Computer Vision vagy OpenCV képfeldolgozásra használják. Ez egy Python-csomag, amely az azonnali számítógépes látásra összpontosítva figyeli az általános funkciókat. Az OpenCV számos beépített funkciót biztosít; ennek segítségével tanulhatod meg a Computer Vision-t. Lehetővé teszi képek egyidejű olvasását és írását. Az olyan objektumok, mint az arcok, fák stb., bármilyen videón vagy képen diagnosztizálhatók. Kompatibilis a Windows, OS-X és más operációs rendszerekkel. Megkaphatod itt.

Az OpenCV alapjaiból való elsajátításához nézze meg a OpenCV oktatóanyag

23. Theano

Amellett, hogy Python Library, a Theano egy optimalizáló fordító is. Különböző matematikai deklarációk egyidejű elemzésére, leírására és optimalizálására szolgál. Többdimenziós tömböket használ, biztosítva, hogy ne kelljen aggódnunk projektjeink tökéletessége miatt. A Theano jól működik a GPU-kkal, és a Numpyhoz nagyon hasonló felülettel rendelkezik. A könyvtár 140-szer gyorsabbá teszi a számítást, és felhasználható a káros hibák észlelésére és elemzésére. Megkaphatod itt.

24. NLTK

A Natural Language Toolkit, az NLTK, az egyik népszerű Python NLP-könyvtár. Feldolgozó könyvtárakat tartalmaz, amelyek csak angol nyelven nyújtanak feldolgozási megoldásokat a numerikus és szimbolikus nyelvi feldolgozáshoz. Az eszköztár dinamikus vitafórummal rendelkezik, amely lehetővé teszi az NLTK-val kapcsolatos kérdések megvitatását és felvetését.

25. SQLAlchemy

Az SQLAcademy egy adatbázis-absztrakciós könyvtár a Python számára, amely elképesztő támogatást nyújt számos adatbázishoz és elrendezéshez. Konzisztens mintákat biztosít, könnyen érthető, és kezdők is használhatják. Javítja a Python nyelv és az adatbázisok közötti kommunikáció sebességét, és támogatja a legtöbb platformot, mint például a Python 2.5, a Jython és a Pypy. Az SQLAcademy használatával a semmiből fejleszthet adatbázissémákat.

26. Bokeh

A Python, Bokeh adatvizualizációs könyvtára interaktív megjelenítést tesz lehetővé. A HTML-t és a Javascriptet használja a grafika biztosításához, így megbízhatóvá teszi a webalapú alkalmazásokhoz való hozzájárulást. Rendkívül rugalmas, és lehetővé teszi a más könyvtárakban, például a ggplotban vagy a matplot libben írt vizualizációk konvertálását. A Bokeh egyszerű parancsokat használ az összetett statisztikai forgatókönyvek létrehozásához.

27. kérések

A Requests lehetővé teszi HTTP/1.1 kérések küldését, és fejléceket, űrlapadatokat, többrészes fájlokat és paramétereket tartalmaz az alapvető Python szótárak használatával.
Hasonlóképpen lehetővé teszi a válaszadatok lekérését is.

28. Pyglet

A Pyglet látványos játékok és egyéb alkalmazások létrehozására készült. Az ablakozás, a felhasználói felület eseményeinek feldolgozása, a joystickok, az OpenGL grafika, a képek és filmek betöltése, valamint a hangok és zenelejátszás egyaránt támogatott. A Linux, az OS X és a Windows mind támogatja a Pygletet.

29. LightGBM

Az egyik legjobb és legismertebb gépi tanulási könyvtár, a gradiens boosting, döntési fák és más újrafogalmazott alapmodellek felhasználásával segíti a programozókat új algoritmusok létrehozásában. Ennek eredményeként a speciális könyvtárak segítségével gyorsan és hatékonyan megvalósítható ez a módszer.

30. Eli5

A Python által épített Eli5 gépi tanulási könyvtár segít a gépi tanulási modellek gyakran pontatlan előrejelzéseinek problémájának megoldásában. Egyesíti a vizualizációt, az összes gépi tanulási modell hibakeresését és az összes algoritmikus munkafolyamat nyomon követését.

[Beágyazott tartalmat]

Fontos Python-könyvtárak az adattudomány számára

Közreműködik: Shveta Rajpal
LinkedIn profil: https://www.linkedin.com/in/shveta-rajpal-0030b59b/

Íme egy lista az érdekes és fontos Python-könyvtárakról, amelyek hasznosak lehetnek minden adatkutató számára. Kezdjük tehát a Pythonban használt 20 legfontosabb könyvtárral.

Érdes- Ez egy együttműködési keretrendszer a webhelyekről szükséges adatok kinyerésére. Ez egy nagyon egyszerű és gyors eszköz.

Gyönyörű leves - Ez egy másik népszerű könyvtár, amelyet a Python a webhelyekről származó információk kinyerésére vagy gyűjtésére használ, azaz webkaparásra használják.

statisztikai modellek- Ahogy a neve is sugallja, a Statsmodels egy Python-könyvtár, amely számos lehetőséget kínál, például statisztikai modellelemzést és becslést, statisztikai tesztek elvégzését stb. Statisztikai elemzési funkciója van, hogy nagy teljesítményű eredményeket érjen el nagy statisztikai adatkészletek feldolgozása közben.

XGBoost- Ezt a könyvtárat a Gradient Boosting keretrendszer gépi tanulási algoritmusaiban valósítják meg. A gradiens-növelt döntési fák nagy teljesítményű megvalósítását biztosítja. Az XGBoost hordozható, rugalmas és hatékony. Kiválóan optimalizált, méretezhető és gyors megvalósítást biztosít a gradiens-növeléshez.

cselekmény-Ez a könyvtár használható grafikonok egyszerű ábrázolására. Ez nagyon jól működik az interaktív webes alkalmazásokban. Ezzel különböző típusú alapdiagramokat készíthetünk, mint például vonal, kör, szórás, hőtérkép, poláris diagram stb. Könnyen megrajzolhatjuk bármilyen vizualizáció grafikonját, amelyet csak eszünkbe jutunk Teljességgel.

Pydot- A Pydot komplex orientált és nem orientált gráfok előállítására szolgál. Kifejezetten neurális hálózatokon és döntési fákon alapuló algoritmusok fejlesztése során használatos.

Gensim- Ez egy Python-könyvtár témamodellezéshez és dokumentumindexeléshez, ami azt jelenti, hogy képes kivonni a mögöttes témákat nagy mennyiségű szövegből. Nagyméretű szöveges fájlokat képes kezelni anélkül, hogy a teljes fájlt betöltené a memóriába.

PyOD- Ahogy a neve is sugallja, ez egy Python eszközkészlet kiugró értékek kimutatása többváltozós adatokban. Hozzáférést biztosít az outlier-észlelési algoritmusok széles skálájához. Az outlier-észlelés, más néven anomália-detektálás, olyan ritka elemek, események vagy megfigyelések azonosítására utal, amelyek eltérnek a populáció általános eloszlásától.

Ezzel elérkeztünk a legjobb Python-könyvtárakról szóló blog végéhez. Reméljük, hogy Ön is profitál ebből. Ha további kérdései vannak, nyugodtan tegyék fel őket az alábbi megjegyzésekben, és mi a lehető leghamarabb felvesszük Önnel a kapcsolatot.

Az alábbi útvonal elvezeti Önt ahhoz, hogy gyakorlott adattudóssá váljon.

Python Libraries GYIK

Mik azok a Python-könyvtárak?

A Python-könyvtárak kapcsolódó modulok gyűjteménye, amelyek különböző programokban használható kódcsomagokat tartalmaznak. A Python könyvtárak használata kényelmessé teszi a programozót, mivel nem kell ugyanazt a kódot többször megírnia a különböző programokhoz. Néhány általános könyvtár az OpenCV, az Apache Spark, a TensorFlow, a NumPy stb.

Hány könyvtár van a Pythonban?

Ma több mint 137,000 XNUMX Python-könyvtár érhető el. Ezek a könyvtárak hasznosak lehetnek alkalmazások létrehozásában a gépi tanulásban, az adattudományban, az adatmanipulációban, az adatvizualizációban stb.

Melyik könyvtárat használják leginkább a Pythonban?

A Numpy a Python leggyakrabban használt és legnépszerűbb könyvtára.

Hol vannak a könyvtárak a Pythonban?

A Python és az összes Python-csomag a /usr/local/bin/ könyvtárban található, ha Unix-alapú rendszerről van szó, és a Program Files-ban, ha Windowsról van szó.

A NumPy modul vagy könyvtár?

A NumPy egy könyvtár.

A pandák könyvtár vagy csomag?

A Pandas egy olyan könyvtár, amelyet adatok elemzésére használnak.

Mi az a Sklearn könyvtár a Pythonban?

A gépi tanulás legpraktikusabb Python-könyvtára határozottan a scikit-learn. A sklearn könyvtárban számos hatékony gépi tanulási és statisztikai modellezési módszer áll rendelkezésre, mint például az osztályozás, a regresszió, a klaszterezés és a dimenziócsökkentés.

Mi az a NumPy és a pandák?

A NumPy nevű Python-csomag hatalmas, többdimenziós tömbök és mátrixok támogatását kínálja, valamint jelentős számú kifinomult matematikai műveletet, amelyek ezeken a tömbökön végrehajthatók. A NumPy könyvtáron alapuló kifinomult adatkezelési eszköz a Pandas.

Megtanulhatom a Python-t 3 nap alatt?

Bár nem válhat szakértővé, 3 nap alatt megtanulhatja a Python alapjait, például a szintaxist, a ciklusokat és a változókat. Ha ismeri az alapokat, megismerheti a könyvtárakat, és kényelmesen használhatja őket. Ez azonban attól függ, hogy hány órát szán a programozási nyelv elsajátítására és saját egyéni tanulási készségeitől. Ez személyenként változhat.

Megtanulhatom a Python-t 3 hét alatt?

Az, hogy milyen gyorsan tanulja meg a Python nyelvet, számos tényezőtől függ, például az elszánt órák számától. Igen, 3 hét alatt megtanulhatod a Python alapjait, és azon dolgozhatsz, hogy a nyelv szakértőjévé válj.

A Python elég az álláshoz?

Igen, a Python az egyik legszélesebb körben használt programozási nyelv a világon. A Python készségekkel rendelkező egyénekre nagy a kereslet, és minden bizonnyal segítenek a leszállásban magas fizetésű munka.

Mennyit keres egy Python fejlesztő?

A Python-fejlesztők iránt nagy a kereslet, és egy középszintű szakember átlagosan 909,818 1,150,000 ₹-t keresne, egy tapasztalt szakember pedig közel XNUMX XNUMX XNUMX INR-t kereshet.