Лучшие Библиотеки Python в 2022

Юрий Мусиенко

Ноябрь 4, 2021

Написать Юрию

Merehead / Блог / Тренды / Лучшие Библиотеки Python в 2022

Содержание

#1. Преимущества Python
#2. Перечень лучших библиотек Python
#3. Keras
#4. Numpy
#5. Tensor Flow
#6. SciPy
#7. PyTorch
#8. LightGBM
#9. Eli5
#10. Pandas
#11. Seaborn
#12. Matplotlib
#13. Pillow
#14. Theano
#15. Scikit-Learn
#16. Bokeh
#17. OpenCV Python
#18. Fire
#19. Arrow
#20. XGBoost
#21. Request
#22. Заключение

Появились вопросы?

Юрий Мусиенко

Автор статьи

Python считается одним из наиболее востребованных языков программирования во всем мире. Его знает практически каждый специалист данной сферы деятельности. Популярность языка вполне объяснима универсальностью и колоссальным числом библиотек, которое не перестают пополняться. В этом материале постараемся детально рассмотреть лучшие библиотеки Python.

Преимущества Python

В первую очередь Python – распространенный язык программирования, широко используемый для web-разработок , машинного обучения , создания искусственного интеллекта, научных вычислений и многого другого. Прежде чем приступать к лучшим библиотекам данного языка , кратко опишем его основные достоинства, благодаря которым Python стал таким популярным среди программистов.

К преимуществам можно отнести:

• простой высокоуровневый синтаксис, особенно, если сравнивать с конкурентами;
• элементарность – Python с успехом используют как эксперты, так и новички;
• огромная библиотека – он обладает большой библиотекой для всех языков программирования.

Данный язык программирования сосредоточен на удобочитаемости кода с использованием английских ключевых слов. Он применяется на таких известных ресурсах как Reddit, NASA, PBS. Свою популярность язык обрел в большей степени из-за простоты. Именно это качество заставляет разработчиков постоянно создавать популярные библиотеки python.

Перечень лучших библиотек Python

Теперь разберем основные библиотеки python их функциональные особенности и использование.

Keras

Это библиотека нейросети с открытым исходным кодом, написанная на Python. Она является идеальным вариантом для людей, желающих развиваться в создании нейронных сетей. Keras отличается эффективной политикой проверки сетевых данных.

К особенностям библиотеки возможно отнести:

• массу опций для поддержки нейросети, среди которых: оптимизация, уровни и так далее;
• возможность пользователей работать с документами, имеющими отношение к тексту, изображению;
• поддержка не только нейросети, но и конверсионной, повторно текущей нейронной сетевой среды.

Именно Keras считается одной из наиболее мощных библиотек нейросети, которая способна работать на многих платформах. Используя ее, возможно также создавать глубокие модели для мобильных устройств на ОС Android, iOS .

Keras используют такие мировые компании как Netflix , Uber и Zocdoc. Кроме того, она достаточно известна среди организаций NASA и CERN.

Numpy

Данная библиотека широко используется для машинного обучения. Именно поэтому ее также применяют и другие библиотеки (Tensor Flow). Наиболее полезной опцией, предоставляемой данным инструментом, является интерфейс массива.

Теперь рассмотрим наиболее полезные опции Numpy, среди которых:

• использование библиотеки для упрощения сложнейших математических операций;
• поступление внушительного объема материалов с открытым кодом;
• простота и понятность на интуитивном уровне.

Что касается непосредственного применения библиотеки, то Numpy может быть полезна для передачи звуковых волн, изображений и двоичных потоков. Разработчики полного стека обязаны знать ее для осуществления операций по машинному обучению, как правило, она добавляется с целью упростить задачу.

Tensor Flow

Еще одна библиотека с открытым исходным кодом, применяемая в большей степени для машинного обучения. Tensor Flow несложно освоить, кроме того тут имеется несколько наборов полезных инструментов. Однако данная библиотека не ограничивается лишь машинным обучением, ее применяют для дифференцируемого программирования.

К особенностям Tensor Flow относятся:

• простая архитектура, позволяющая быстро обучиться программированию и созданию моделей машинного обучения;
• имеется возможность перемещения созданных моделей обучения на какие угодно устройства, облачные хранилища;
• наличие опции активного выполнения, которая дает возможность создавать модели для машинного обучения, отлаживать и манипулировать последними.

Tensor Flow обладает всеми решениями для отладки, запуска и прочих задач, проблем относительно машинного обучения.

SciPy

Данная библиотека пользуется популярностью среди инженеров, разработчиков ввиду того, что тут присутствуют различные модули. Это: статистика, линейная алгебра и оптимизация.

Ниже рассмотрим некоторые занимательные особенности SciPy:

• разработка данной библиотеки машинного обучения была осуществлена с использованием Numpy;
• она поддерживает разные числовые программы, интегрирование и оптимизацию;
• подмодули SciPy отлично документированы.

Использовать SciPy возможно для решения различных дифференциальных уравнений и линейной алгебры.

PyTorch

Непосредственный конкурент Tensor Flow, разработанный и выпущенный в 2017 году исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook. Она способна выполнять сложные математические операции, связанные с тензорами и управлением динамическими графами.

Основные особенности PyTorch:

• поддержка простого и удобного в эксплуатации интерфейса;
• масса других инструментов и библиотек, которые можно использовать вместе с PyTorch;
• хорошая совместимость с распределительным обучением;
• возможность интегрирования с Cython и Numba.

Как уже говорилось выше, PyTorch – прямая соперница Tensor Flow, а значит может успешно выступать в качестве альтернативы последней. Она популярна у специалистов ввиду того, что ее возможно эксплуатировать для обработки приложений естественного языка (NLP). В данной сфере PyTorch достигла гораздо большей производительности, нежели упомянутый ранее конкурент.

LightGBM

Gradient Boosting – одна из наиболее известных библиотек машинного обучения, помогающая разработчикам создавать новые алгоритмы. Существуют специальные библиотеки, дающие возможность оперативно и максимально эффективно реализовать данный метод, одна из которых – LightGBM.

К особенностям библиотеки относятся:

• быстрое вычисление и высокая производительность;
• интуитивно понятный и удобный для пользователя интерфейс;
• обучение быстрее, нежели в других подобных библиотеках;
• отсутствует вероятность ошибки в случае со значениями NaN.

Обеспечение двоичной и мультиклассификации, поддержка масштабируемости и оптимизации делают LightGBM довольно популярной среди разработчиков.

Eli5

Библиотека машинного обучения под названием Eli5 была создана для ликвидации неточных результатов разных моделей прогнозирования. Она занимается отслеживанием алгоритмов, способствует отладке моделей обучения с использованием разнообразных визуализаций.

Главные особенности Eli5:

• поддержка других библиотек, среди которых: XGBoost, lightning;
• поддержка отладки обучающих классификаторов;
• помощь разработчикам в понимании причины любого прогноза.

Eli5 применяется для математических операций с целью уменьшения времени последних. Также ее используют для устаревших приложений и различных пакетов, зависимых от Python.

Pandas

Это библиотека машинного обучения, представляющая структуры данных высокого уровня и большой диапазон инструментов для анализа. Отличительной чертой Pandas считается возможность переводить сложнейшие операции с информацией, используя всего одну либо две команды. Данная библиотека содержит массу способов для объединения данных, их группировки и фильтрации.

К особенностям Pandas относятся:

• возможность упростить манипуляции данными;
• поддержка сортировки, визуализации и прочих опций.

Pandas обеспечивает широкую гибкость, функциональность, если эксплуатировать ее с иными библиотеками. Кроме того, пользователи могут применять ее в различных операциях, приложениях для сортировки данных и т. д.

Seaborn

Seaborn использует другие библиотеки (NumPy, Pandas) и применяется для визуализации данных. Она содержит опции построения графиков, базирующихся на наборах информации.

К особенностям и преимуществам Seaborn относят:

• агрегирование и отображение – встроенные в библиотеку функции, помогающие создавать графики;
• высокоуровневый интерфейс для построения статистических графиков (для простого понимания и изучения данных);
• диаграммы разброса и круговые, гистограммы, сообщения об ошибках;
• инструменты выбора цветовой гаммы – для поиска закономерностей в данных.

Seaborn востребована среди регрессионных моделей. Она эффективна для создания разнообразных тем, стилизованных под графику Matplotlib, и для построения статистических данных временных рядов. Также ее используют для визуализации одно и двумерных данных.

Matplotlib

Эксплуатируя данную библиотеку возможно создавать различные графики одновременно (включая двухмерные). Также ее применяют для операций с фигурами. Инженеры и разработчики часто используют Matplotlib для работы и редакции над качественными рисунками. Обучение данной библиотеке достаточно простое и понятное, что добавляет ей популярности.

Особенности Matplotlib:

• возможность использования с разными инструментами (графические интерфейсы и скрипты Python, записные книжки Jupyter, оболочки Ipython);
• интеграция с Seaborn;
• возможность разработки высококачественных картинок для публикаций;
• печатные форматы картинок.

Если пользователю понадобится помощь, существует огромное сообщество , посвященное данной библиотеке. Там можно получить исчерпывающую информацию и обучение Matplotlib.

Использование данной библиотеки довольно обширно. Это объектно-ориентированные интерфейсы API для встраиваемых графиков разнообразных приложений. Также Matplotlib представляет процедурный интерфейс pylab, поддерживает разные наборы инструментов (Excel и natgrid, картографию).

Pillow

Раздел библиотеки изображений PIL или Python сперва был доступен со структурой и кодами Python Image. Однако спустя несколько лет исследований был разработан более удобный, оптимальный метод кодирования. В сообществе Python говорится, что Pillow не что иное, как современная вариация PIL. В целом это очень удобная и надежная платформа для обработки изображений.

Рассмотрим наиболее интересные функции Pillow:

• возможность создания эскизов;
• фильтры изображений;
• совместимость с GIF, PNG, PDF и прочими форматами;
• возможность внесения изменений в изображения.

Использовать Pillow возможно с целью узнать сведения об изображении. Она эффективно обрабатывает размытые картинки. Библиотека эксплуатируется для приложений пакетной обработки и архивирования изображений.

Theano

Это не только еще одна библиотека Python, но и компилятор компьютерной рекламы, поддерживающий осуществление массы математических операций – анализ, оптимизация и т. д. Кроме того, Theano выполняет поддержку оптимальной эксплуатации многомерных массивов.

Особенности Theano:

• скорость и обеспечение стабильной оптимизации;
• возможность производить быстрые вычисления с внушительным объемом информации;
• поддержка эффективного символического дифференцирования;
• автоматическое обнаружение ошибок и неисправностей.

Данная библиотека востребована для использования в глубоком обучении нейросети. Также она может применяться для разработки программного обеспечения .

Scikit-Learn

Данная библиотека считается одной из лучших для работы со сложными данными. Она интегрируется с NumPy и SciPy. Scikit-Learn часто модифицируется и улучшается. Опция перекрестной проверки, позволяющая применять более одной метрики, – одна из таких оптимизаций.

Особенности Scikit-Learn:

• возможность извлечения элементов из текстов и картинок;
• перекрестная проверка – множество различных методов проверки точности контролируемой модели на невидимой информации;
• множество алгоритмов машинного обучения и возможность осуществления дорогостоящих задач (кластеризация, факторный анализ и т. д.).

Scikit-Learn используется для реализации стандартных задач машинного обучения и интеллектуальных исследований данных.

Bokeh

Здесь для пользователей предоставляется очень полезный специальный пакет инструментов. Используя HTML и javascript реально получить доступ к графике. Можно сказать, что Bokeh надежна для разнообразных панелей мониторинга и web-приложений .

К полезным особенностям библиотеки относятся:

• возможность получить результаты работы в записной книжке (носителе HTML);
• доступно с легкостью конвертировать визуализации Matplotlib;
• для построения статистических сценариев применяются простые команды;
• для реализации стиля можно использовать настраиваемые визуализации.

Данная библиотека поддерживает сервер Bokeh. Ее можно использовать с целью преобразовать большой объем информации. Благодаря автоматической потоковой передаче доступно обновлять разные графики.

OpenCV Python

Популярная библиотека Python для компьютерного распознавания лиц, обработки картинок. Она регулирует все виды опций, имеющие отношение к моментальному компьютерному видению. Считается, что ввиду отсутствия документации, OpenCV сложна в обучении. Однако благодаря тому, что она поставляется с большинством заранее написанных встроенных опций, научиться обработке изображений вполне возможно.

Особенности OpenCV:

• компьютерное зрение, дающее возможность прерывать, понимать и по новой выстраивать трехмерную среду из двухмерной;
• возможность захватить и сохранить разные моменты видео для дальнейшего исследования фона, движений;
• возможность одновременно читать и записывать изображения;
• доступно с легкостью находить и изучать различные объекты видео.

OpenCV применяется для алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения. Она востребована для определения объекта и мониторинга движения камеры. Эту библиотеку с успехом используют такие мировые компании, как Microsoft, Google, Intel и т. д.

Fire

Библиотека с открытым исходным кодом и возможностью генерации интерфейсов командной строки (CLI). Это эффективный инструмент дающий возможность извлекать CLI из каких-угодно объектов языка программирования. В большей степени им пользуется Google.

Особенности Fire

• возможность работы со словарями, списками, объектами, модулями и прочими элементами Python;
• интерфейсы командной строки, созданные данным инструментом, доступно адаптировать под любые изменения, в какое-угодно время;
• благодаря линейному выходу после использования Fire нет необходимости в строке документации.

Fire – простой и надежный инструмент, который дает возможность пользователю писать, и отправлять команды в любое время.

Arrow

Простая и практичная библиотека, работающая с датой и временем. Ее умный API поддерживает массу схем. Пользователи с базовыми познаниями программирования вполне могут быстро обучиться работе с Arrow.

К особенностям Arrow относятся:

• возможность удалять, изменять, обновлять и генерировать время и дату;
• простая и легкая конвертация часовых поясов.

Поддержка различных версий Python и элементарное создание общих сценариев ввода делают Arrow доступным и популярным инструментом.

XGBoost

Оптимизированный инструмент для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности. Здесь осуществляется реализация алгоритмов машинного обучения в рамках Gradient Boosting. XGBoost обеспечивает усиление параллельного дерева, решая массу задач науки о данных быстрыми и максимально точными методами.

Request

Большая библиотека HTTP, ориентирована на то, чтобы сделать данный протокол более эффективным и удобным для пользователя. Она будет полезна для новичков, с помощью Request доступно выполнить массу задач – настройка и проверка кодов, авторизация и т. д.

К особенностям Request относятся:

• возможность адресовать настраиваемый заголовок, проверку сертификатов SSL и параметры развертки по URL;
• добавление верхних и нижних колонтитулов, параметров, форматирование данных;
• загрузка нескольких файлов одновременно для экономии времени и оптимизации процессов.

Request поддерживает метод HTTP-прокси, позволяя пользователям получить доступ к файлу либо странице.

NuPIC

Платформа Numenta для интеллектуальных вычислений (NuPIC) имеет основную цель – реализовать алгоритмы обучения языкам программирования и сделать их общедоступными. Это основа для будущих алгоритмов машинного обучения, основанных на биологии неокортекса.

Создатели этой библиотеки разработали фреймворк, который имеет фундаментальное значение для развития искусственного интеллекта и машинного обучения. Применяя эту теорию к существующим системам глубокого обучения, получится устранить проблемы в программировании, существующие в настоящем, и создавать приложения будущего.

Системы глубокого обучения продемонстрировали впечатляющие достижения, но сталкиваются со значительными проблемами масштабируемости, которые нельзя решить простым добавлением дополнительных данных и мощности. Новый подход разработчиков этой платформы подразумевает использование принципов работы человеческого мозга, принципов нейробиологии в развитии машинного интеллекта. Все это помогает в создании «умных» приложений и облегчает жизнь программистам.

Ramp

Это библиотека Python, которая используется для быстрого прототипирования моделей машинного обучения. Ramp предоставляет простой декларативный синтаксис для изучения функций, алгоритмов и преобразований. Это легкий фреймворк машинного обучения на основе pandas, который можно без проблем использовать с существующими инструментами машинного обучения и статистики Python.

RAMP изначально разрабатывалась как инструмент для специалистов по обработке данных, позволяющих эффективно и совместно решать аспекты анализа данных важных научных проблем в предметной области. С тех пор RAMP претерпела множество итераций и также использовалась при обучении и тестировании алгоритмов машинного обучения.

Рабочая среда RAMP позволяет формализовать рабочий процесс машинного обучения, определяя типы оценок (метрики), элементы рабочего процесса и типы прогнозов. RAMP состоит из набора модулей, которые позволяют легко настраивать собственный сервер и создавать новые задачи с данными.

PyBrain

PyBrain содержит алгоритмы для нейронных сетей, которые могут применяться студентами начального уровня, но могут использоваться и для современных профессиональных исследований. Цель библиотеки состоит в том, чтобы предложить простые, гибкие, но сложные и мощные алгоритмы машинного обучения с множеством заранее определенных сред для тестирования и сравнения ваших алгоритмов. Исследователи, студенты, разработчики, преподаватели – все могут использовать PyBrain.

MILK

Этот набор инструментов машинного обучения на Python ориентирован на контролируемую классификацию с широким спектром доступных классификаторов: SVM, k-NN, случайные графы, комбинации решений. Группа этих классификаторов дает разные системы классификации. Для обучения без учителя – самообучения программы – можно активно использовать эту библиотеку и ее компоненты. Особое внимание уделяется скорости и низкому использованию памяти. Следовательно, большая часть кода, чувствительного к производительности, написана на C ++. 

Dash

От исследования данных до мониторинга ваших экспериментов – Dash похож на интерфейс аналитического бэкенда Python и подходит для решения множества задач. Эта продуктивная среда Python идеальна для приложений визуализации данных, особенно актуальных для каждого пользователя Python. 

С Dash вам не нужно изучать HTML, CSS и Javascript, чтобы создавать интерактивные информационные панели, вам нужен только Python. Dash имеет открытый исходный код. Сборка приложения с использованием этой платформы просматривается в веб-браузере. 

Приложения Dash состоят из двух строительных блоков: макет и обратный отклик. Макет описывает внешний вид приложения, он определяет такие элементы, как графики, раскрывающиеся списки, а также размещение, размер, цвет и другие параметры этих элементов. Dash содержит компоненты Dash HTML, с помощью которых мы можем создавать и стилизовать HTML-контент, такой как заголовки, абзацы, изображения и т. д., используя Python. Такие элементы, как графики, раскрывающиеся списки, ползунки создаются с использованием компонентов Dash Core.

Обратный отклик используется для обеспечения интерактивности приложений Dash. Это функции, с помощью которых, например, мы можем определить действие, которое будет происходить при нажатии кнопки или раскрывающегося списка.

Caffe2

Новый игрок в среде Python – Caffe2 – это легкая, модульная и масштабируемая платформа глубокого обучения. Его цель – предоставить программисту простой и понятный способ экспериментировать с глубоким обучением. Благодаря API Python и C ++ в Caffe2 мы можем создать наш прототип сейчас и оптимизировать позже. Начать работу с Caffe2 можно прямо сейчас, воспользовавшись пошаговым руководством на официальном сайте проекта.

Chainer

Эта библиотека Python направлена на повышение гибкости моделей глубокого обучения. Три основных направления деятельности chainer затрагивают такие сферы деятельности.

1. Транспортная система: производители Chainer питают интерес автомобилям с автоматическим приводом, и они ведут переговоры с Toyota Motors о внедрении своего проекта.
2. Обрабатывающая промышленность: от распознавания объектов до оптимизации, Chainer эффективно использовался для робототехники и нескольких инструментов машинного обучения.
3. Биологическая помощь: чтобы предложить новое решение для борьбы с онкологией, создатели Chainer вложили средства в исследования различных медицинских изображений для ранней диагностики раковых клеток.

Chainer написана исключительно на Python поверх библиотек NumPy и CuPy Python. Разработка ведется японской венчурной компанией Preferred Networks в партнерстве с IBM, Intel, Microsoft и Nvidia.

Заключение

Вероятность того, что вы, должно быть, слышали о Python, очевидна. Детище Гвидо Ван Россума – Python, появившееся в 80-х, стало переломным моментом. Сегодня это один из самых популярных языков программирования, который широко используется для создания целого ряда приложений. Библиотеки Python – это набор полезных функций, которые устраняют необходимость написания кода с нуля. Сегодня существует более 137 000 библиотек Python. Библиотеки Python играют жизненно важную роль в разработке приложений машинного обучения, обработки данных, визуализации данных, обработки изображений, данных и многого другого.

Заключение

Python – полезный и продуктивный язык программирования, который постоянно растет и развивается. Его библиотеки играют одну из важнейших ролей в работе и продвижении программистов. Они широко применяются в науке о данных, машинном обучении и многом другом. Благо за годы работы разработчики создали великое множество библиотек для Python. Надеемся, эта статья поможет пользователю сориентироваться в многообразии инструментов и выбрать те, на которых стоит сосредоточить свое внимание.