Чтобы узнать больше о машинном обучении, искусственном интеллекте, дополненной реальности, ресурсах Unity, Unreal и технической галантерее, вы можете обратить внимание на паблик-аккаунт: Cuba AIRX
Если вы специалист по данным, аналитик данных или просто энтузиаст, не пропустите несколько очень популярных и полезных библиотек Python. Библиотеки будут сгруппированы по категориям, а именно: сбор данных, очистка и преобразование данных, визуализация данных, моделирование данных, распознавание аудио и изображений и веб-страницы.
1. Скрейпинг
Scrapy, вероятно, является самой популярной библиотекой Python, если вы хотите написать поисковый робот Python для извлечения информации с веб-сайта. Например, вы можете использовать его, чтобы извлечь все отзывы обо всех ресторанах в городе или собрать все отзывы об определенной категории продуктов на сайте электронной коммерции. Обычно используется для определения интересной информации, отображаемой на веб-странице, на основе шаблонов URL и шаблонов XPath. Как только вы поймете эти шаблоны, Scrapy поможет вам автоматически извлекать необходимую информацию и организовывать ее в структуры данных, такие как таблицы и JSON.
Scrapy можно установить с помощью pip
pip install scrapy
адрес:scrapy.org/
2. Красивый суп
Beautiful Soup — еще одна библиотека Python для парсинга веб-контента. Кроме того, для более мелких задач лучше подойдет Beautiful Soup.
адрес:
woohoo.crummy.com/software/be…
3. Селен
woohoo.selenium.Dev/selenium/делать…
4. Панды
Всякий раз, когда вы работаете с данными, вы должны использовать Pandas. Вы можете манипулировать данными во фрейме данных Pandas, и существует множество встроенных функций, которые помогут вам преобразовать ваши данные. Если вы хотите изучить Python, это обязательная для изучения библиотека.
5. Нампи
Numpy также является библиотекой, которую необходимо изучать на языке Python. Он расширяет объекты списка Python до комплексных многомерных массивов, а также имеет большое количество встроенных математических функций для поддержки практически любых вычислительных потребностей. В общем, вы можете использовать массивы Numpy в качестве матриц, а Numpy позволяет выполнять матричные вычисления.
import numpy as npimport pandas as pd
6. Просторный
Numpy и Pandas — это библиотеки для работы с числами и структурированными данными, а Spacy помогает нам преобразовывать свободный текст в структурированные данные. Spacy — одна из самых популярных библиотек NLP (обработка естественного языка) в Python. Представьте, что вы собираете большое количество отзывов с интернет-магазина, и вам нужно извлечь из этих текстов полезную информацию, прежде чем вы сможете их проанализировать. Spacy имеет множество встроенных функций, таких как токенизаторы заданий, распознавание именованных сущностей и обнаружение частей речи.
7. Матплотлиб
Matplotlib — самая полная библиотека визуализации данных в Python.
8. Сюжетно
Хотя Matplotlib является обязательной для изучения библиотекой визуализации, большую часть времени я предпочитаю использовать Plotly, потому что она позволяет нам создавать самые красивые графики с наименьшим количеством строк кода. Если вы хотите построить 3D-график поверхности, точечный график на основе карты или интерактивный анимационный график, Plotly поможет вам в кратчайшие сроки.
9. Scikit Learn
Scikit Learn должен стать вашей библиотекой Python для начала работы с машинным обучением. Scikit-Learn имеет 6 основных модулей: предварительная обработка данных, уменьшение размера, регрессия, классификация, кластеризация, выбор модели.
10. ПиТорч
По сравнению с Tensorflow, PyTorch более «питоновский» синтаксис. Это также упрощает изучение и использование PyTorch. Как библиотека глубокого обучения, PyTorch имеет очень богатый API и встроенные функции, которые могут помочь специалистам по данным быстро обучать свои модели глубокого обучения.
11. Тензорный поток
Tensorflow — еще одна библиотека машинного обучения Python с открытым исходным кодом от Google. Одной из самых популярных функций Tensorflow является граф потока данных на Tensorboard. Последний представляет собой автоматически сгенерированную веб-панель для визуализации процессов и результатов машинного обучения, что очень полезно для отладки и презентации.
12. Либроза
Librosa — очень мощная библиотека Python для обработки звука и речи. Его можно использовать для извлечения различных характеристик аудиоклипов, таких как темп, такт. С помощью Librosa такие чрезвычайно сложные алгоритмы, как сегментация по Лапласу, могут быть легко реализованы всего несколькими строками кода.
13. Открыть резюме
OpenCV — наиболее широко используемая библиотека для распознавания изображений и видео. Не будет преувеличением сказать, что OpenCV позволяет Python заменить Matlab в распознавании изображений и видео. Он предоставляет широкий спектр API-интерфейсов, поддерживающих не только Python, но также Java и Matlab.
До популярности области науки о данных Python часто использовался для веб-разработки. Поэтому существует также множество отличных библиотек для веб-разработки.
14. Джанго
Если вы хотите разработать серверную часть веб-сервиса с использованием Python, Django — лучший выбор. Он разработан как высокоуровневая структура для создания веб-сайта с очень небольшим количеством кода. Он поддерживает большинство популярных баз данных, экономя время на установление соединения и разработку модели данных.
www.djangoproject.com/
15. Колба
Flask — это легкий фреймворк для веб-разработки на Python. Его можно легко настроить под любые конкретные нужды. Многие другие известные библиотеки и инструменты Python, предоставляющие веб-интерфейсы, созданы с использованием Flask, например, plot Dash и потоки.
Чтобы узнать больше о машинном обучении, искусственном интеллекте, дополненной реальности, ресурсах Unity, Unreal и технической галантерее, вы можете обратить внимание на паблик-аккаунт: Cuba AIRX