30 อันดับ Python Libraries ที่น่ารู้ในปี 2024

Python Libraries คือชุดฟังก์ชันที่มีประโยชน์ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น ปัจจุบันมีไลบรารี Python มากกว่า 137,000 แห่ง และมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาศาสตร์ข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล แอปพลิเคชันจัดการรูปภาพและข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย ให้เราแนะนำภาษาการเขียนโปรแกรม Python สั้นๆ จากนั้นเจาะลึกไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดโดยตรง

ห้องสมุดคืออะไร?

ไลบรารีคือชุดของโค้ดที่รวมไว้ล่วงหน้าซึ่งสามารถใช้ซ้ำๆ เพื่อลดเวลาที่ต้องใช้ในการเขียนโค้ด มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการเข้าถึงโค้ดที่ใช้บ่อยที่เขียนไว้ล่วงหน้า แทนที่จะเขียนใหม่ตั้งแต่ต้นทุกครั้ง เช่นเดียวกับห้องสมุดกายภาพ สิ่งเหล่านี้คือคอลเลกชันของทรัพยากรที่นำมาใช้ซ้ำได้ ซึ่งหมายความว่าห้องสมุดทุกแห่งมีแหล่งที่มาต้นทาง นี่คือรากฐานเบื้องหลังไลบรารีโอเพ่นซอร์สจำนวนมากที่มีอยู่ใน Python 

อะไรคือ a หลาม ห้องสมุด?

ไลบรารี Python คือชุดของโมดูลและแพ็คเกจที่มีฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย ไลบรารีเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานต่างๆ ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น ประกอบด้วยโค้ดที่เขียนไว้ล่วงหน้า คลาส ฟังก์ชัน และรูทีนที่สามารถใช้เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชัน ทำงานอัตโนมัติ จัดการข้อมูล ทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ และอื่นๆ อีกมากมาย

ระบบนิเวศของไลบรารีที่กว้างขวางของ Python ครอบคลุมพื้นที่ที่หลากหลาย เช่น การพัฒนาเว็บ (เช่น Django, Flask) การวิเคราะห์ข้อมูล (เช่น pandas, NumPy) การเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น TensorFlow, scikit-learn) การประมวลผลภาพ (เช่น Pillow, OpenCV ) การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ (เช่น SciPy) และอื่นๆ อีกมากมาย ห้องสมุดที่มีอยู่มากมายนี้มีส่วนทำให้ Python เป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่นักพัฒนา นักวิจัย และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้นและใช้ฟังก์ชันที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เช็คด่วน - มูลนิธิหลาม

รายการห้องสมุด Python 30 อันดับแรก

อันดับ	ห้องสมุด	กรณีการใช้งานหลัก
1	นำพาย	การคำนวณทางวิทยาศาสตร์
2	นุ่น	การวิเคราะห์ข้อมูล
3	Matplotlib	การแสดงข้อมูล
4	วิทย์	การคำนวณทางวิทยาศาสตร์
5	วิทย์ - เรียน	เครื่องเรียนรู้
6	TensorFlow	การเรียนรู้ของเครื่อง/AI
7	Keras	การเรียนรู้ของเครื่อง/AI
8	ไพทอร์ช	การเรียนรู้ของเครื่อง/AI
9	ขวด	การพัฒนาเว็บ
10	Django	การพัฒนาเว็บ
11	การร้องขอ	HTTP สำหรับมนุษย์
12	สวยซุป	การขูดเว็บ
13	ซีลีเนียม	การทดสอบเว็บ/ระบบอัตโนมัติ
14	พีเกม	การพัฒนาเกม
15	ซิมพี	คณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์
16	หมอน	การประมวลผลภาพ
17	SQLAlchemy	การเข้าถึงฐานข้อมูล
18	พล็อต	การสร้างภาพแบบโต้ตอบ
19	แดช หรือ Dash	เว็บแอ็พพลิเคชัน
20	ดาวพฤหัสบดี	คอมพิวเตอร์เชิงโต้ตอบ
21	FastAPI	API ของเว็บ
22	ไพสปาร์ค	การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
23	เอ็นแอลทีเค	ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
24	สปาซี	ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
25	พายุทอร์นาโด	การพัฒนาเว็บ
26	สตรีมไลท์	แอปข้อมูล
27	Bokeh	การแสดงข้อมูล
28	ไพเทส	กรอบการทดสอบ
29	ผักชีฝรั่ง	การจัดคิวงาน
30	กันนิคอร์น	เซิร์ฟเวอร์ WSGI HTTP

ตารางนี้ประกอบด้วยไลบรารีที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักพัฒนาเว็บ และวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ทำงานกับ Python แต่ละไลบรารีมีจุดแข็งของตัวเองและได้รับเลือกสำหรับงานเฉพาะ ตั้งแต่เฟรมเวิร์กการพัฒนาเว็บ เช่น Django และ Flask ไปจนถึงไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น TensorFlow และ PyTorch ไปจนถึงเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ เช่น Pandas และ Matplotlib

1. Scikit- เรียนรู้

เป็นซอฟต์แวร์ฟรี เรียนรู้เครื่อง ไลบรารี่สำหรับภาษาโปรแกรม Python สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การเลือกแบบจำลอง เบย์ที่ไร้เดียงสา การเพิ่มเกรด ค่าเฉลี่ย K และการประมวลผลล่วงหน้า
Scikit-learn ต้องการ:

• Python (>= 2.7 หรือ>= 3.3),
• NumPy (>= 1.8.2),
• SciPy (>= 0.13.3)

Spotify ใช้ Scikit-learn สำหรับการแนะนำเพลง และใช้ Evernote ในการสร้างตัวแยกประเภท หากคุณมีการติดตั้ง NumPy และ scipy ที่ใช้งานได้อยู่แล้ว วิธีที่ง่ายที่สุดในการติดตั้ง scikit-learn คือการใช้ จุดเล็ก ๆ.

2. นูปิก

แพลตฟอร์ม Numenta สำหรับคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ (NuPIC) เป็นแพลตฟอร์มที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อนำอัลกอริทึมการเรียนรู้ HTM ไปใช้และทำให้เป็นแหล่งข้อมูลสาธารณะเช่นกัน เป็นรากฐานสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องในอนาคตโดยยึดตามชีววิทยาของนีโอคอร์เท็กซ์ คลิก โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม เพื่อตรวจสอบรหัสบน GitHub

3. ทางลาด

เป็นไลบรารี Python ที่ใช้สำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ทางลาด จัดเตรียมรูปแบบคำสั่งที่เรียบง่ายสำหรับการสำรวจคุณลักษณะ อัลกอริทึม และการแปลง เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้แพนด้าน้ำหนักเบาและสามารถใช้งานได้อย่างราบรื่นกับแมชชีนเลิร์นนิงและเครื่องมือสถิติของ Python ที่มีอยู่

4. นำพาย

เมื่อพูดถึงการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ นำพาย เป็นหนึ่งในแพ็คเกจพื้นฐานสำหรับ Python ซึ่งให้การสนับสนุนอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติขนาดใหญ่พร้อมกับคอลเลกชันของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงเพื่อดำเนินการฟังก์ชันเหล่านี้อย่างรวดเร็ว NumPy พึ่งได้ บลาส และ แลปเป้ สำหรับการคำนวณพีชคณิตเชิงเส้นอย่างมีประสิทธิภาพ NumPy สามารถใช้เป็นคอนเทนเนอร์หลายมิติของข้อมูลทั่วไปที่มีประสิทธิภาพ

พบแพ็คเกจการติดตั้ง NumPy ที่หลากหลาย ที่นี่

5. ท่อ

พื้นที่ เครื่องมือที่แนะนำอย่างเป็นทางการสำหรับ Python ในปี 2017 – Pipenv เป็นเครื่องมือที่พร้อมสำหรับการผลิตซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อนำสิ่งที่ดีที่สุดของโลกบรรจุภัณฑ์มาสู่โลก Python วัตถุประสงค์หลักคือเพื่อให้ผู้ใช้มีสภาพแวดล้อมการทำงานที่ตั้งค่าได้ง่าย Pipenv หรือ “เวิร์กโฟลว์การพัฒนา Python สำหรับมนุษย์” ถูกสร้างขึ้นโดย Kenneth Reitz เพื่อจัดการความคลาดเคลื่อนของแพ็คเกจ คำแนะนำในการติดตั้ง Pipenv สามารถพบได้ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.

6. เทนเซอร์โฟลว์

เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของ TensorFlow คือไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขประสิทธิภาพสูง เป็นห้องสมุดคณิตศาสตร์ที่โดดเด่นและยังใช้สำหรับ Python ในการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกอีกด้วย Tensorflow ได้รับการพัฒนาโดยนักวิจัยจากทีม Google Brain ภายในองค์กร Google AI ปัจจุบันนักวิจัยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรและนักฟิสิกส์ในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ระบบปฏิบัติการต่อไปนี้รองรับ TensorFlow: macOS 10.12.6 (Sierra) หรือใหม่กว่า; อูบุนตู 16.04 หรือใหม่กว่า; Windows 7 หรือสูงกว่า; Raspbian 9.0 หรือใหม่กว่า

ตรวจสอบของเรา หลักสูตรฟรีเกี่ยวกับ Tensorflow และ Keras และ หลาม TensorFlow. หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณให้รู้จักกับเฟรมเวิร์กทั้งสองนี้ และจะแนะนำคุณผ่านการสาธิตวิธีการใช้เฟรมเวิร์กเหล่านี้

7. บ๊อบ

พัฒนาขึ้นที่ Idiap Research Institute ในประเทศสวิสเซอร์แลนด์ ผมบ๊อบ เป็นกล่องเครื่องมือการประมวลผลสัญญาณและการเรียนรู้ของเครื่องฟรี กล่องเครื่องมือเขียนด้วยภาษา Python และ C++ ตั้งแต่การจดจำรูปภาพไปจนถึงการประมวลผลรูปภาพและวิดีโอโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง Bob มีแพ็คเกจจำนวนมากเพื่อให้สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพในเวลาอันสั้น

8. ไฟฉาย

เปิดตัวโดย Facebook ในปี 2017 ไพทอร์ช เป็นแพ็คเกจ Python ที่ให้ผู้ใช้ผสมผสานคุณสมบัติระดับสูง 2 อย่างเข้าด้วยกัน – การคำนวณ Tensor (เช่น NumPy) พร้อมการเร่ง GPU ที่แข็งแกร่งและการพัฒนา Deep Neural Networks บนระบบ auto diff แบบใช้เทป PyTorch มอบแพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมในการดำเนินการโมเดล Deep Learning พร้อมความยืดหยุ่นและความเร็วที่เพิ่มขึ้นซึ่งสร้างขึ้นเพื่อรวมเข้ากับ Python อย่างลึกซึ้ง

กำลังมองหาการเริ่มต้นกับ PyTorch อยู่ใช่ไหม? ตรวจสอบสิ่งเหล่านี้ หลักสูตร PyTorch เพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

9. ไพเบรน

ไพเบรน มีอัลกอริทึมสำหรับ เครือข่ายประสาทเทียม ที่นักศึกษาระดับเริ่มต้นสามารถใช้ได้แต่ยังสามารถใช้สำหรับการวิจัยอันล้ำสมัยได้ เป้าหมายคือการนำเสนออัลกอริธึมที่เรียบง่าย ยืดหยุ่น แต่ซับซ้อน และมีประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องด้วยสภาพแวดล้อมที่กำหนดไว้ล่วงหน้ามากมายเพื่อทดสอบและเปรียบเทียบอัลกอริธึมของคุณ นักวิจัย นักเรียน นักพัฒนา อาจารย์ คุณและฉันสามารถใช้ PyBrain ได้

10. นม

ชุดเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงใน Python มุ่งเน้นไปที่การจำแนกประเภทภายใต้การดูแลพร้อมขอบเขตของตัวแยกประเภทที่มี: SVM, k-NN, ฟอเรสต์แบบสุ่ม และแผนผังการตัดสินใจ การรวมกันของตัวแยกประเภทเหล่านี้ทำให้เกิดระบบการจำแนกประเภทที่แตกต่างกัน สำหรับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล เราสามารถใช้การจัดกลุ่มค่าเฉลี่ย k และการขยายความสัมพันธ์ มีการเน้นที่ความเร็วและการใช้หน่วยความจำต่ำ ดังนั้นโค้ดที่ไวต่อประสิทธิภาพส่วนใหญ่จึงอยู่ใน C++ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ ที่นี่

11. เคราส์

เป็นไลบรารีเครือข่ายประสาทแบบโอเพ่นซอร์สที่เขียนด้วย Python ออกแบบมาเพื่อให้สามารถทดลองกับโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกที่แพร่หลาย Keras กลายเป็นตัวเลือกในอุดมคติเนื่องจากเป็น API ที่ออกแบบมาสำหรับมนุษย์ ไม่ใช่เครื่องจักร ตามที่ผู้สร้างระบุ ด้วยจำนวนผู้ใช้มากกว่า 200,000 ราย ณ เดือนพฤศจิกายน 2017 Keras มีการนำไปใช้ที่แข็งแกร่งมากขึ้นทั้งในอุตสาหกรรมและชุมชนการวิจัย แม้แต่บน TensorFlow หรือ Theano ก่อนที่จะติดตั้ง Keras ขอแนะนำให้ติดตั้งกลไกแบ็กเอนด์ TensorFlow

12 ชน

ตั้งแต่การสำรวจข้อมูลไปจนถึงการติดตามการทดลองของคุณ Dash เปรียบเสมือนส่วนหน้าไปจนถึงแบ็กเอนด์ Python เชิงวิเคราะห์ เฟรมเวิร์ก Python ที่มีประสิทธิผลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปแสดงข้อมูลซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ Python ทุกคน ความง่ายที่เราได้รับนั้นเป็นผลมาจากความพยายามที่กว้างขวางและละเอียดถี่ถ้วน

13. หมีแพนด้า

เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ได้รับลิขสิทธิ์ BSD Pandas ช่วยให้สามารถจัดเตรียมโครงสร้างข้อมูลที่ง่ายและการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วยิ่งขึ้นสำหรับ Python สำหรับการดำเนินการ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง Pandas ช่วยให้ดำเนินการเหล่านี้ได้โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนไปใช้ภาษาเฉพาะโดเมน เช่น R วิธีที่ดีที่สุดในการติดตั้ง Pandas คือ การติดตั้งคอนดา

14. ซิปปี้

นี่เป็นอีกหนึ่งซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ใน Python นอกเหนือจากนั้น Scipy ยังใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูล ผลผลิต การประมวลผลประสิทธิภาพสูง และการประกันคุณภาพ สามารถพบแพ็คเกจการติดตั้งต่างๆ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม. หลัก สคิปปี้ แพ็คเกจคือ Numpy, ไลบรารี SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy และ Pandas

15. แมทพลอตลิบ

ไลบรารีทั้งหมดที่เราได้พูดคุยกันนั้นมีความสามารถในการดำเนินการเชิงตัวเลข แต่เมื่อพูดถึงการวางแผนเชิงมิติ Matplotlib จะขโมยการแสดงไป ไลบรารีโอเพ่นซอร์สใน Python นี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในการเผยแพร่ตัวเลขคุณภาพในรูปแบบสำเนาเอกสารต่างๆ และสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบข้ามแพลตฟอร์ม คุณสามารถออกแบบแผนภูมิ กราฟ แผนภูมิวงกลม แผนภูมิกระจาย ฮิสโตแกรม แผนภูมิข้อผิดพลาด ฯลฯ โดยใช้โค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

สามารถพบแพ็คเกจการติดตั้งต่างๆ ที่นี่

16. ธีอาโน

ไลบรารีโอเพ่นซอร์สนี้ช่วยให้คุณสามารถกำหนด เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ. สำหรับข้อมูลปริมาณมหาศาล รหัส C ที่สร้างขึ้นด้วยมือจะช้าลง Theano ช่วยให้สามารถนำโค้ดไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว Theano สามารถจดจำนิพจน์ที่ไม่เสถียรได้แต่ยังคำนวณด้วยอัลกอริธึมที่เสถียร มันเหนือกว่า NumPy แพ็คเกจ Python ที่ใกล้เคียงที่สุดกับ Theano คือ Sympy ดังนั้นให้เราพูดถึงมัน

17. ซิมปี

สำหรับคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์ SymPy คือคำตอบ ไลบรารี Python สำหรับคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์นี้เป็นตัวช่วยที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบพีชคณิตคอมพิวเตอร์ (CAS) ในขณะเดียวกันก็รักษาโค้ดให้เรียบง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อให้เข้าใจได้และขยายได้ง่าย SimPy เขียนด้วยภาษา Python เท่านั้นและสามารถฝังลงในแอปพลิเคชันอื่นและขยายด้วยฟังก์ชันที่กำหนดเองได้ คุณสามารถค้นหาซอร์สโค้ดได้ที่ GitHub 

18. คาเฟ่2

เด็กใหม่ในเมือง – Caffe2 เป็นกรอบการเรียนรู้เชิงลึกน้ำหนักเบา แบบโมดูลาร์ และปรับขนาดได้ มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้คุณสามารถทดลองการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างง่ายดายและตรงไปตรงมา ขอบคุณ Python และ C++ API ใน Caffe2 เราจึงสามารถสร้างต้นแบบของเราตอนนี้และเพิ่มประสิทธิภาพได้ในภายหลัง คุณสามารถเริ่มต้นกับ Caffe2 ได้ทันทีโดยทำตามขั้นตอนนี้ คู่มือการติดตั้ง.

19. ซีบอร์น

เมื่อพูดถึงการสร้างภาพแบบจำลองทางสถิติ เช่น แผนที่ความร้อน Seaborn เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ไลบรารี Python นี้มาจาก Matplotlib และรวมเข้ากับโครงสร้างข้อมูลของ Pandas อย่างใกล้ชิด เยี่ยมชม หน้าการติดตั้ง เพื่อดูว่าสามารถติดตั้งแพ็คเกจนี้ได้อย่างไร

20. เฮเบล

ไลบรารี Python นี้เป็นเครื่องมือสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้การเร่งความเร็ว GPU ด้วย CUDA ผ่าน pyCUDA ปัจจุบัน Hebel ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบฟีดฟอร์เวิร์ดสำหรับการจำแนกประเภทและการถดถอยของงานหนึ่งหรือหลายงาน โมเดลอื่นๆ เช่น Autoencoder, Convolutional neural nets และ Restricted Boltzman machines มีการวางแผนสำหรับอนาคต ติดตาม ลิงค์ เพื่อสำรวจเฮเบล

21. เชนเนอร์

แพ็คเกจ Python นี้เป็นคู่แข่งของ Hebel มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ประเด็นสำคัญสามประการของ Chainer ได้แก่ :
ก. ระบบขนส่ง: ผู้ผลิต Chainer แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่มีต่อรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติมาโดยตลอด และพวกเขาก็กำลังพูดคุยกับ Toyota Motors เกี่ยวกับเรื่องเดียวกันนี้

ข. อุตสาหกรรมการผลิต: Chainer ถูกนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับหุ่นยนต์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจักรหลายชนิด จากการจดจำวัตถุไปจนถึงการปรับให้เหมาะสม

ค. การดูแลสุขภาพทางชีวภาพ: เพื่อจัดการกับความรุนแรงของมะเร็ง ผู้ผลิต Chainer ได้ลงทุนในการวิจัยภาพทางการแพทย์ต่างๆ สำหรับ การวินิจฉัยเซลล์มะเร็งระยะแรก
สามารถดูการติดตั้ง โครงการ และรายละเอียดอื่นๆ ได้ที่นี่
ต่อไปนี้คือรายชื่อ Python Libraries ทั่วไปที่ควรค่าแก่การดูและทำความคุ้นเคยหากเป็นไปได้ หากคุณรู้สึกว่ามีห้องสมุดบางแห่งที่สมควรอยู่ในรายชื่อ อย่าลืมพูดถึงมันในความคิดเห็น

22. OpenCV ไพธอน

โอเพ่นซอร์สคอมพิวเตอร์วิชั่นหรือ OpenCV ใช้สำหรับการประมวลผลภาพ เป็นแพ็คเกจ Python ที่ตรวจสอบฟังก์ชั่นโดยรวมที่เน้นการมองเห็นคอมพิวเตอร์ทันที OpenCV มีฟังก์ชันในตัวหลายอย่าง ด้วยความช่วยเหลือนี้ คุณจึงสามารถเรียนรู้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ได้ ช่วยให้ทั้งอ่านและเขียนภาพในเวลาเดียวกัน วัตถุต่างๆ เช่น ใบหน้า ต้นไม้ ฯลฯ สามารถวินิจฉัยได้ในวิดีโอหรือรูปภาพใดก็ได้ มันเข้ากันได้กับ Windows, OS-X และระบบปฏิบัติการอื่น ๆ คุณสามารถรับมันได้  โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม. 

หากต้องการเรียนรู้ OpenCV จากพื้นฐาน โปรดดูที่ บทช่วยสอน OpenCV

23. ธีอาโน

นอกเหนือจากการเป็น Python Library แล้ว Theano ยังเป็นคอมไพเลอร์ที่เพิ่มประสิทธิภาพอีกด้วย ใช้สำหรับวิเคราะห์ อธิบาย และปรับการประกาศทางคณิตศาสตร์ต่างๆ ให้เหมาะสมในเวลาเดียวกัน มันใช้ประโยชน์จากอาร์เรย์หลายมิติ ทำให้มั่นใจได้ว่าเราไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความสมบูรณ์แบบของโครงการของเรา Theano ทำงานได้ดีกับ GPU และมีอินเทอร์เฟซค่อนข้างคล้ายกับ Numpy ไลบรารีทำให้การคำนวณเร็วขึ้น 140 เท่า และสามารถใช้ตรวจจับและวิเคราะห์ข้อบกพร่องที่เป็นอันตรายได้ คุณสามารถได้รับมัน โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม. 

24. เอ็นแอลทีเค

Natural Language Toolkit หรือ NLTK เป็นหนึ่งใน Python NLP Libraries ที่ได้รับความนิยม ประกอบด้วยชุดของไลบรารีการประมวลผลที่ให้โซลูชันการประมวลผลสำหรับการประมวลผลภาษาตัวเลขและสัญลักษณ์เป็นภาษาอังกฤษเท่านั้น ชุดเครื่องมือนี้มาพร้อมกับฟอรัมสนทนาแบบไดนามิกที่ช่วยให้คุณสามารถพูดคุยและหยิบยกประเด็นที่เกี่ยวข้องกับ NLTK ได้

25. SQLเล่นแร่แปรธาตุ

SQLAcademy เป็นไลบรารีฐานข้อมูลที่เป็นนามธรรมสำหรับ Python ที่มาพร้อมกับการสนับสนุนที่น่าทึ่งสำหรับฐานข้อมูลและเลย์เอาต์ต่างๆ มีรูปแบบที่สอดคล้องกัน เข้าใจง่าย และผู้เริ่มต้นก็สามารถใช้ได้เช่นกัน ปรับปรุงความเร็วของการสื่อสารระหว่างภาษา Python และฐานข้อมูล และรองรับแพลตฟอร์มส่วนใหญ่เช่น Python 2.5, Jython และ Pypy เมื่อใช้ SQLAcademy คุณสามารถพัฒนาโครงร่างฐานข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น

26.โบเก้

ไลบรารีการแสดงภาพข้อมูลสำหรับ Python, Bokeh ช่วยให้สามารถแสดงภาพแบบโต้ตอบได้ ใช้ HTML และ Javascript เพื่อจัดเตรียมกราฟิก ทำให้เชื่อถือได้สำหรับการสนับสนุนแอปพลิเคชันบนเว็บ มีความยืดหยุ่นสูงและช่วยให้คุณสามารถแปลงการแสดงภาพที่เขียนในไลบรารีอื่นๆ เช่น ggplot หรือ matplot lib โบเก้ใช้คำสั่งที่ตรงไปตรงมาเพื่อสร้างสถานการณ์ทางสถิติแบบผสม

27. การร้องขอ

คำขอช่วยให้คุณสามารถส่งคำขอ HTTP/1.1 และรวมส่วนหัว ข้อมูลแบบฟอร์ม ไฟล์ที่มีหลายส่วน และพารามิเตอร์โดยใช้พจนานุกรม Python พื้นฐาน
ในทำนองเดียวกัน ยังช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลคำตอบได้อีกด้วย

28. พิเกล็ต

Pyglet ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างเกมและแอพพลิเคชั่นอื่นๆ ที่ดึงดูดสายตา รองรับหน้าต่าง การประมวลผลเหตุการณ์อินเทอร์เฟซผู้ใช้ จอยสติ๊ก กราฟิก OpenGL การโหลดรูปภาพและภาพยนตร์ และการเล่นเสียงและเพลง Linux, OS X และ Windows ทั้งหมดรองรับ Pyglet

29. ไลท์จีบีเอ็ม

หนึ่งในไลบรารี Machine Learning ที่ดีที่สุดและเป็นที่รู้จักมากที่สุด การเพิ่มการไล่ระดับสี ช่วยโปรแกรมเมอร์ในการสร้างอัลกอริธึมใหม่โดยใช้แผนผังการตัดสินใจและโมเดลพื้นฐานที่ได้รับการจัดรูปแบบใหม่อื่นๆ เป็นผลให้สามารถใช้ห้องสมุดเฉพาะเพื่อนำวิธีการนี้ไปใช้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

30. Eli5

ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิง Eli5 ที่สร้างโดย Python ช่วยในการแก้ไขปัญหาการคาดการณ์โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มักจะไม่ถูกต้อง โดยผสมผสานการแสดงภาพ การดีบักโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมด และการติดตามกระบวนการทำงานแบบอัลกอริทึมทั้งหมด

[เนื้อหาฝัง]

ไลบรารี Python ที่สำคัญสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

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

นี่คือรายชื่อ Python Libraries ที่น่าสนใจและมีความสำคัญซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับ Data Scientist ทุกคน เรามาเริ่มกันที่ 20 ไลบรารีที่สำคัญที่สุดที่ใช้ใน Python-

ขูด- เป็นกรอบความร่วมมือในการดึงข้อมูลที่ต้องการจากเว็บไซต์ มันเป็นเครื่องมือที่ค่อนข้างง่ายและรวดเร็ว

ซุปสวย- นี่เป็นอีกไลบรารียอดนิยมที่ใช้ใน Python เพื่อแยกหรือรวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ กล่าวคือ ใช้สำหรับการแยกเว็บ

สถิติโมเดล- ตามชื่อที่แนะนำ Statsmodels เป็นไลบรารี Python ที่ให้โอกาสมากมาย เช่น การวิเคราะห์แบบจำลองทางสถิติและการประมาณค่า การทดสอบทางสถิติ ฯลฯ มีฟังก์ชันสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพสูงในขณะที่ประมวลผลชุดข้อมูลทางสถิติขนาดใหญ่

XGBoost- ไลบรารีนี้ใช้งานในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้เฟรมเวิร์ก Gradient Boosting มีการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพสูงของแผนผังการตัดสินใจที่ส่งเสริมการไล่ระดับสี XGBoost พกพาสะดวก ยืดหยุ่น และมีประสิทธิภาพ มอบการปรับให้เหมาะสมอย่างสูง ปรับขนาดได้ และรวดเร็วของการเพิ่มการไล่ระดับสี

พลอตลี่-ไลบรารีนี้ใช้สำหรับพล็อตกราฟอย่างง่ายดาย สิ่งนี้ทำงานได้ดีมากในแอปพลิเคชันเว็บเชิงโต้ตอบ ด้วยเหตุนี้ เราจึงสามารถสร้างแผนภูมิพื้นฐานประเภทต่างๆ ได้ เช่น เส้น วงกลม กระจาย แผนที่ความร้อน แผนภูมิเชิงขั้ว และอื่นๆ เราสามารถพล็อตกราฟของการแสดงภาพใดๆ ก็ตามที่เราคิดจะใช้ได้อย่างง่ายดาย พล็อต.

ปิดอต- Pydot ใช้เพื่อสร้างกราฟเชิงซ้อนและกราฟไม่เชิง มันถูกใช้เป็นพิเศษในขณะที่พัฒนาอัลกอริธึมตามโครงข่ายประสาทเทียมและแผนผังการตัดสินใจ

เกนซิม- เป็นไลบรารี Python สำหรับการสร้างแบบจำลองหัวข้อและการจัดทำดัชนีเอกสาร ซึ่งหมายความว่าสามารถแยกหัวข้อพื้นฐานออกจากข้อความจำนวนมากได้ สามารถจัดการไฟล์ข้อความขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องโหลดไฟล์ทั้งหมดลงในหน่วยความจำ

PyOD- ตามชื่อที่แนะนำ มันเป็นชุดเครื่องมือ Python สำหรับ การตรวจจับค่าผิดปกติในข้อมูลหลายตัวแปร. ช่วยให้สามารถเข้าถึงอัลกอริธึมการตรวจจับค่าผิดปกติที่หลากหลาย การตรวจจับค่าผิดปกติหรือที่เรียกว่าการตรวจจับความผิดปกติ หมายถึงการระบุสิ่งของ เหตุการณ์ หรือการสังเกตที่หายากซึ่งแตกต่างจากการกระจายทั่วไปของประชากร

สิ่งนี้นำเรามาถึงจุดสิ้นสุดของบล็อกเกี่ยวกับ Python Libraries อันดับต้น ๆ เราหวังว่าคุณจะได้รับประโยชน์จากสิ่งเดียวกัน หากคุณมีข้อสงสัยเพิ่มเติม โปรดทิ้งไว้ในความคิดเห็นด้านล่าง แล้วเราจะติดต่อกลับโดยเร็วที่สุด

เส้นทางด้านล่างจะแนะนำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เชี่ยวชาญ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Python Libraries

อ่านเพิ่มเติม

1. TensorFlow คืออะไร? อธิบายไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง
2. Scikit Learn ในการเรียนรู้ของเครื่อง ความหมายและตัวอย่าง
3. บทช่วยสอนการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้เริ่มต้นที่สมบูรณ์ | เรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงด้วย Python
4. การสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น | เรียนรู้การสอนข้อมูลวิทยาศาสตร์แบบสมบูรณ์
5. บทช่วยสอน Python สำหรับผู้เริ่มต้น – คู่มือฉบับสมบูรณ์ | เรียนรู้ Python ได้อย่างง่ายดาย

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.mygreatlearning.com/blog/open-source-python-libraries/