Resumo rápido
Python é a linguagem de programação mais favorável. É uma linguagem de programação multifuncional de alto nível com semântica dinâmica. Este blog estudará as bibliotecas Python mais utilizadas e como implementá-las em alguns casos de uso.
A linguagem de programação mais utilizada é Python. Quando se trata de trabalhos e desafios de ciência de dados, Python sempre impressiona seus usuários. Maioria Cientistas de dados escolhem Python. linguagem de programação. Várias bibliotecas Python oferecem apenas um dos muitos benefícios desta linguagem de programação popular, de alto desempenho, de código aberto e orientada a objetos.
Os métodos e variáveis em cada biblioteca Python podem ser usados para diversas tarefas (arrays, dicionários, objetos, etc.). É viável automatizar procedimentos, prever resultados e entregar dados relevantes com a ajuda de ferramentas de SEO.
O aprendizado de máquina e a ciência de dados exigem bibliotecas escritas em Python. Cada módulo em uma biblioteca Python executa uma função diferente. O código desta biblioteca é modular, o que o torna útil para programadores.
O que é uma biblioteca Python?
As bibliotecas Python consistem em um conjunto de scripts de código ou módulos de código usados para operações específicas durante a programação. Essas coleções de módulos reduzem o trabalho do zero. Portanto, milhares de bibliotecas Python ajudam desenvolvedores e profissionais de aprendizado de máquina em ciência de dados, visualização de dados e muito mais.
Python é a linguagem mais usada para aprendizado de máquina porque sua sintaxe e linhas de comando imitam o inglês. É vantajoso pela sua eficácia e facilidade de aquisição da linguagem de programação.
Python é uma linguagem fácil de aprender e acessível em todas as plataformas. Python possui uma sintaxe simples em comparação com outras linguagens de programação como C++, Ruby, Java, etc., o que o torna conveniente e popular.
Como criar uma biblioteca Python?
Os desenvolvedores Python geram essas bibliotecas e as compartilham com a comunidade. É um software de código aberto amplamente utilizado para descrever esses tipos de produtos devido à sua natureza colaborativa.
O conteúdo de uma biblioteca só pode ser acessado após sua importação (como seus objetos e métodos). Ao baixar uma biblioteca para o seu computador, você pode importá-la para o Python. Você não precisa baixar arquivos adicionais para importar bibliotecas no Modo. Primeiro, importaremos a biblioteca matemática NumPy.
A biblioteca NumPy contém um método chamado “.Mean()”. Os desenvolvedores calculam a média de uma coleção de números usando este método. Primeiro, uma nova variável chamada “populationvalues” deve ser fornecida com a lista de valores populacionais (citypopulation.values()). Criar variáveis relacionadas a outras variáveis é uma boa ideia.
Um exemplo de módulo e pacote é um diretório que contém muitos outros módulos e subdiretórios. Pode ser difícil distinguir entre uma caixa e uma biblioteca em Python. Usar uma biblioteca Python, incluindo código usado anteriormente em seus projetos e programas, é simples.
Comparadas às bibliotecas em linguagens como C++ ou C, as bibliotecas em Python são muito mais gerais. Aqui, “biblioteca” refere-se a um agrupamento de módulos necessários. Os módulos estão reunidos em bibliotecas. Uma biblioteca de “pacotes” pode ser instalada usando RubyGems ou npm.
Como instalar bibliotecas Python?
Instalando bibliotecas Python em seu host ou máquina virtual. Você pode até personalizar sua instalação com as opções detalhadas abaixo. As etapas para instalar as bibliotecas Python são derivadas abaixo:
- Instalação de launchers para todos os usuários.
- Agora você pode adicionar Python ao PATH.
- Instale o PIP que ajuda a instalar outros pacotes em Python.
- Instale tk/tcl e IDLE e prepare o domínio para estruturas de teste Python.
- Instale lançadores py para todos os usuários.
- Associe arquivos ao Python.
- Crie atalhos para instalar aplicativos.
- Compilar bibliotecas de variáveis
- Após a instalação, adicione as bibliotecas Python 'request' e 'pysnow'. Execute o seguinte comando para instalá-lo.
Observação: Este comando não funcionará em ambiente proxy. A única solução para esse problema é baixar cada biblioteca Python separadamente e executar as solicitações de instalação na sequência correta. O comando instalará vários arquivos.
Para verificar instalações de bibliotecas Python, use uma das seguintes maneiras.
- Digite Python no prompt do cmd
- No Windows, abra Iniciar e selecione Python > python-.exe
Bibliotecas Python mais comuns e suas implementações
Bibliotecas Python são um conjunto de módulos ou códigos de script usados em ciência de dados e aprendizado de máquina. Existem milhares de bibliotecas disponíveis e elas diferem em tamanho, qualidade e diversidade. Aqui está uma lista de algumas das bibliotecas Python mais usadas.
Numerosos: Numpy é uma biblioteca que significa Numerical Python. É usado para trabalhar com arrays. Numpy contém funções que podem funcionar com domínios como métricas, álgebra linear e transformada de Fourier. Matrizes Numpy lançam um objeto para entregar 50 vezes mais rápido do que as listas Python tradicionais. O objeto array Numpy é denotado por ndarray. ndarray fornece suporte para as funções e as torna mais acessíveis.
Exemplo: import numpy as np #create numpy array a = np.array([5, 8, 12]) imprimir Saída:
[5, 8, 12]
Scikit aprende: No ecossistema Python, o Scikit Learn é uma biblioteca de ciência de dados de código aberto e um padrão ouro em aprendizado de máquina. Scikit aprende com base em Numpy e Scipy. É usado principalmente para mineração, modelagem e análise de dados e oferece suporte a dados classicamente supervisionados e não supervisionados. Scikit-learn é simples, fácil de aprender e adequado para iniciantes.
Exemplo: O modelo de regressão linear ajusta três conjuntos de dados e prevê um valor de dados desconhecido, dados os dados existentes:
# Importe o modelo de regressão linear: from sklearn import linear_model linreg = linear_model.LinearRegression() # Use o modelo de regressão linear para ajustar os dados: linreg.fit ([[0, 0], [2, 2], [4, 4]], [0, 2, 4]) # Execute o modelo e retorne um ponto ajustado aos dados # e projetado na mesma linha: print(linreg.coef_) Saída:
[0.5 0.5]
Pandas: Pandas é uma biblioteca Python construída sobre pacotes Numpy; Ele é usado para desempenho de alta qualidade e manipulação de dados em aprendizado de máquina. Depende de duas estruturas de dados, uma matriz unidimensional e um quadro de dados bidimensional.
Exemplo: Série
importar pandas como pd importar numpy como np info = np.array([‘P’,’a’,’n’,’d’,’a’,’s’]) a = pd.Series(info) print(a) Saída: 0 P 1 a 2 n 3 d 4 a 5 s type: object Criar quadro de dados importar pandas como pd # uma lista de strings x = [‘Python’, ‘Pandas’]
# Chame o construtor DataFrame na lista df = pd.DataFrame(x) print(df) Saída: 0 0 Python 1 Pandas
TensorFlow: A biblioteca TensorFlow Python gratuita e de código aberto é especializada em programação diferenciável, permitindo o cálculo automático das derivadas de uma função em linguagens de alto nível. A arquitetura e a estrutura adaptativas do TensorFlow permitem o rápido desenvolvimento e avaliação de modelos de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo. O TensorFlow permite a visualização de modelos de machine learning em plataformas móveis e de desktop.
Exemplo: criar tempo
tensor constanteA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]); document.getElementById(“demo”).innerHTML = tensorA; Saída: Tensor [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
Theano – Uma biblioteca Python que estima eficientemente operações matemáticas com matrizes multidimensionais. A biblioteca Theano Python mais comumente usada é em projetos de aprendizado profundo. Theano roda mais rápido em GPU (unidade de processamento gráfico) em comparação com CPU e é a melhor escolha para resolver problemas de big data. Theano sabe como capturar a estrutura e convertê-la em código que inclui NumPy e algumas bibliotecas nativas. Theano é usado principalmente em design e aprendizado profundo para lidar com grandes tipos de algoritmos neurais de computação.
Exemplo: Adicionar duas matrizes
# Programa Python mostrando # a soma de duas matrizes # Soma de duas matrizes import numpy import theano.tensor as T from theano import function x = T.dmatrix('x') y = T.dmatrix('y') z = x + yf = função([x, y]z)f([[30, 50], [2, 3]], [[60, 70], [3, 4]]) Saída: matriz ([[ 90., 120.],
[ 5., 7.]])
Matplotlib: Uma biblioteca gráfica Python de visualização de dados de plataforma cruzada, que tem Numpy como extensão numérica. Além disso, Matplotlib é uma alternativa de código aberto ao Matlab. A principal tarefa do Matplotlib é plotar dados do Scipy, Numpy e Pandas.
Exemplo: plotando linhas por matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt # Plote alguns números: plt.plot([1, 2, 3]) plt.title(”Gráfico de linhas”) # Mostra o gráfico: plt.show()
Queras: Uma biblioteca Python projetada explicitamente para redes neurais em projetos de aprendizado de máquina. Keras é uma rede neural de alto nível aplicada em Tensorflow, Theano e CNTK. Funciona sem esforço tanto na CPU quanto na GPU. Keras é portátil, fácil de usar, adaptável e fácil de integrar APIs para diversas funções.
Nascido no mar: Outra biblioteca Python de código aberto concentra-se principalmente na visualização de dados e plotagem de gráficos. É baseado em Matplotlib e apresenta a estrutura de dados Panda. Seaborn é selecionado e usado em projetos de aprendizado de máquina porque rastreia dados de aprendizagem.
Exemplo:
# importar pacotes importar seaborn como sns # carregar o conjunto de dados data = sns.load_dataset(“iris”) # desenhar um gráfico de linha sns.lineplot(x=”sepal_length”, y=”sepal_width”, data=data) Saída:
PyTorch: PyTorch é uma biblioteca de tensores de aprendizado profundo otimizada baseada em Python e Torch. É usado para aplicativos que usam GPU e CPU. PyTorch oferece suporte a extensas ferramentas e bibliotecas de programas de NPL, ML e visão computacional. Além disso, PyTorch ajuda na criação de gráficos computacionais.
Exemplo:
# Programa Python que usa PyTorch # para definir tensores, ajustar uma rede de duas camadas # a dados aleatórios # e calcular a perda import torch dtype = torch.float device = torch.device(“cpu”) # device = torch.device( “cuda:0”) Remova o comentário para rodar na GPU # N é o tamanho do lote; D_in é a dimensão de entrada; #H é dimensão oculta; D_out é a dimensão de saída. N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # Cria dados aleatórios de entrada e saída x = torch.random(N, D_in, device=device, dtype=dtype) y = torch.random(N, D_out , device=device, dtype=dtype) # Inicializa pesos aleatoriamente w1 = torch.random(D_in, H, device=device, dtype=dtype) w2 = torch.random(H, D_out, device=device, dtype=dtype) learning_rate = 1e-6 para t no intervalo (500): # Passar adiante: calcular previsão yh = x.mm(w1) h_relu = h.clamp(min=0) y_pred = h_relu.mm(w2) # Calcular e imprimir perda de perda = (y_pred – y).pow(2).sum().item() print(t, loss) # Backprop para calcular os gradientes de w1 e w2 em relação à perda grad_y_pred = 2.0 * (y_pred – y ) grad_w2 = h_relu. t().mm(grad_y_pred) grad_h_relu = grad_y_pred.mm(w2.t()) grad_h = grad_h_relu.clone() grad_h[h < 0] = 0 grad_w1 = xt().mm(grad_h) # Atualizar pesos usando descida de gradiente w1 -= taxa de aprendizagem * grad_w1 w2 -= taxa de aprendizagem * grad_w2 Saída: 0 47168344,0 1 46385584,0 2 43153576,0 … … … 497 3.987660602433607e -05 498 3.945609932998195e-05 499 3.897604619851336e-05
Conclusão
Agora você tem uma ideia ampla das várias bibliotecas Python. Bom, existem milhares de bibliotecas Python no mercado e cada uma tem sua função. No entanto, Python é uma linguagem de programação abrangente que é utilizada no aspecto técnico mais moderno. Bibliotecas Python são pacotes de suporte para diversas funções e tarefas executadas em Python. Aprender Python tornou-se tão fácil que pessoas não técnicas também aprendem Python e trabalham na área de ciência de dados e aprendizado de máquina.
Perguntas mais frequentes
Por que as bibliotecas Python são usadas?
Aprendizado de máquina, ciência de dados, visualização de dados, manipulação de imagens e dados e muitos outros domínios usam bibliotecas Python para construir aplicativos e modelos.
Como são chamadas as bibliotecas Python?
Uma coleção de programas ou funções que usam. A extensão py é conhecida como módulo. Uma coleção de módulos ou pacotes semelhantes montados como uma biblioteca em Python. Tanto programadores quanto desenvolvedores o utilizam.
Quais são as vantagens de usar bibliotecas Python?
As bibliotecas ajudam a reduzir erros de codificação, aumentar a produtividade do programador e reduzir o tamanho do software (e das linhas de código).
Qual é a biblioteca Python mais extensa?
As bibliotecas Python mais extensas usadas em ciência de dados e aprendizado de máquina são Numpy, Pandas, Tensorflow, PyTorch, SciPy, Keras, etc.
