Пакеты Python предоставляют удобный и эффективный способ решения сложных задач в научных вычислениях, визуализации данных, моделировании данных и многих других областях. Давайте рассмотрим самые популярные библиотеки для в Python 2022 году для аналитиков данных и разработчиков. С развитием науки о данных и искусственного интеллекта Python стал одним из самых популярных языков программирования. Его используют ведущие организации, включая Netflix, Uber, IBM, AstraZeneca, НАСА и ЦРУ. И Python не ограничивается наукой о данных и искусственным интеллектом; он используется во многих отраслях, включая блокчейн, физику, астрономию, медицину, разработку игр и развлечения. Python имеет несколько ключевых особенностей, делающих его столь популярным: он удобен для начинающих, поддерживает множество карьерных путей и имеет бльшое сообщество программистов. Так же, одной из основных причин для изучения Python является богатая и разнообразная экосистема языка. Подумайте о любой случайной задаче, и есть большая вероятность, что в Python есть модуль или пакет, который может сделать вашу работу намного эффективнее.
Что такое пакет Python?
Сложные задачи лучше решать поэтапно, по одной подзадаче за раз. Именно поэтому программисты создают и используют модули или наборы связанного кода, сохраненные в отдельных файлах и предназначенные для решения конкретных задач. Когда у вас много разных модулей, вам определенно захочется сгруппировать и организовать их. Пакет Python — это каталог набора модулей. Точно так же, как вы организуете свои компьютерные файлы в папки и подпапки, вы можете организовать модули в пакеты и подпакеты. Каждый пакет должен содержать файл с именем __init__.py. Этот файл обычно включает код инициализации для соответствующего пакета. Вот пример пакета my_model с тремя подпакетами: training, submission, и metrics.
Чтобы получить доступ к коду из пакета Python, вы можете импортировать либо весь пакет, либо его отдельные модули и подпакеты.
Например, чтобы получить доступ к коду, определенному в файле precision.py, вы можете:
- Импортировать весь пакет с помощью import my_model;
- Импортировать подпакет metrics с помощью import my_model.metrics;
- Импортировать модуль precision.py с помощью одного из этих фрагментов кода:
import my_model.metrics.precision
# or
from my_model.metrics import precision
Вам не обязательно создавать собственные пакеты Python, чтобы воспользоваться преимуществами этого инструмента. Существует множество встроенных и сторонних пакетов, которые вы можете использовать в своей работе. Давайте рассмотрим самые популярные пакеты Python на 2021 год.
10 лучших пакетов Python в 2022 году
Библиотеки Python оптимизируют многие важные процессы, такие как анализ и визуализация данных, построение моделей машинного обучения, сбор неструктурированных данных из Интернета и эффективная обработка изображений и текстовой информации. Вот некоторые из наиболее важных пакетов Python 2022 года:
1. NumPy
NumPy — это основной инструмент для научных вычислений в Python. Он сочетает в себе гибкость и простоту Python со скоростью таких языков, как C и Fortran.
NumPy используется для:
Расширенных операций с массивами (например, сложение, умножение, разрезание, переформирование, индексирование).
- Комплексные математические функции.
- Генерация случайных чисел.
- Процедуры линейной алгебры.
- Преобразования Фурье и т.д.
С NumPy вы получаете вычислительную мощь скомпилированного кода, используя при этом доступный и понятный синтаксис Python. Неудивительно, что существует огромная экосистема пакетов и библиотек Python, использующих возможности NumPy. Среди них такие популярные пакеты, как pandas, Seaborn, SciPy, OpenCV и другие.
2. pandas
Если вы работаете с табличными, временными рядами или матричными данными, pandas - это ваш лучший пакет Python. Он известен как быстрый, эффективный и простой в использовании инструмент для анализа и манипулирования данными. Он работает с объектами фреймов данных; фрейм данных - это специальная структура для двумерных данных. Рамки данных имеют строки и столбцы, как таблицы баз данных или электронные таблицы Excel.
- Помимо прочего, pandas можно использовать для:
- Чтения/записи данных из/в файлы CSV, Excel и базы данных SQL.
- Переформирования и поворота наборов данных.
- Нарезки, индексирования и подмножества наборов данных.
- Агрегирование и преобразование данных.
- Слияние и объединение наборов данных.
Если вы хотите узнать, как использовать фреймы данных в pandas и как вычислять описательную статистику с помощью базовых статистических функций, рассмотрите возможность прохождения этого интерактивного курса PYTHON FOR DATA SCIENCE(https://learnpython.com/track/python-for-data-science).
3. Matplotlib
Matplotlib является наиболее известной библиотекой для исследования и визуализации данных. Вы можете использовать ее для создания основных графиков, таких как линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния, гистограммы и круговые диаграммы. Также с помощью этой библиотеки можно создавать анимированные и интерактивные визуализации. Matplotlib - это основа всех остальных библиотек визуализации.
Бибиотека предлагает большую гибкость для форматирования и стилизации графиков. Вы можете свободно выбирать, как отображать метки, сетки, легенды и т.д. Однако для создания сложных и визуально привлекательных графиков вам придется написать довольно много кода.
Например, допустим, мы хотим построить два линейных графика: y = 2x и z = x2, где x находится в диапазоне [0; 100].
Сначала мы вычислим эти переменные с помощью NumPy.
Затем мы используем Matplotlib для создания двух подграфиков для двух функций и настройки их форматирования и стиля:
Как видите, синтаксис Matplotlib позволяет вам иметь несколько подграфиков на одном графике, устанавливать любые метки, выбирать цвет линии, ширину, стиль и т. д. Однако каждое действие требует дополнительного кода, и создание визуально привлекательного графика может превратиться в очень утомительное и требующее времени занятие. В зависимости от вашей задачи, вы можете найти более эффективным использование другого пакета визуализации. Изучите основы визуализации данных в Python с помощью курса INTRODUCTION TO PYTHON FOR DATA SCIENCE(https://learnpython.com/course/python-data-science). Вы узнаете, как создавать простые визуализации данных с помощью matplotlib.
4. Seaborn
Seaborn - это высокоуровневый интерфейс для построения привлекательных статистических графиков с помощью всего нескольких строк кода. Давайте посмотрим его в действии.
В нашем примере мы будем использовать известный набор данных IRIS FLOWER DATASET(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris). Для тех, кто не знаком с ним, этот набор данных включает четыре характеристики - длину и ширину чашелистиков и лепестков - для трех видов ириса (Iris setosa, Iris virginica и Iris versicolor). Мы хотим посмотреть, как эти четыре характеристики соотносятся друг с другом в зависимости от вида ириса.
Вот как функция pairplot в seaborn решает эту задачу. Обратите внимание, что всего тремя строками кода можно создать сложный и визуально привлекательный график:
Обратите внимание, что все метки, стили и легенда устанавливаются автоматически. Точно так же с помощью этой библиотеки вы можете легко создавать сложные тепловые карты, графики скрипки, совместные графики, сетки с несколькими графиками и многие другие типы графиков.
5. scikit-learn
Scikit-learn - это эффективный и удобный для начинающих инструмент для прогностического анализа данных. Помимо прочего, вы можете использовать scikit-learn для:
- Определить категории ,к которой скорее всего, относится объект (используется для выявления мошенничества, распознавания изображений, обнаружения рака и т.д.).
- Прогнозировать непрерывную переменную на основе имеющихся признаков (используется для прогнозирования цен на жилье и инфляции).
- Группировать похожие объекты в кластеры (используется в сегментации потребителей, анализе социальных сетей и т.д.).
scikit-learn делает машинное обучение с помощью Python доступным для людей с минимальным опытом программирования. С помощью всего нескольких строк кода вы можете моделировать свои данные, используя такие алгоритмы, как случайный лес, машины опорных векторов (SVM), метод k-средних, спектральная кластеризация и другие.
6. Requests
Эта библиотека разработана для того, чтобы сделать HTTP-Requests с помощью Python простым и удобными. Интуитивно понятный метод JSON, предлагаемый Requests, поможет вам избежать ручного добавления строк запроса в URL. С помощью Requests вы можете:
- Настраивать, проверять, авторизировать и конфигурировать HTTP-запросы.
- Добавлять параметры, заголовки и многокомпонентные файлы.
- Автоматически распаковывать данные.
- Загружать несколько файлов одновременно.
Этот пакет является настоящим благословением для начинающих и опытных пользователей, что делает его одним из самых скачиваемых пакетов PYTHON(https://pypistats.org/top).
7. urllib3
urllib3 - это еще один удобный HTTP-клиент для Python. В настоящее время это самый скачиваемый пакет Python, на нем работают Requests и некоторые другие популярные пакеты Python. urllib3 предоставляет множество важных функций, отсутствующих в стандартных библиотеках:
- Безопасность потоков.
- Пул соединений.
- Повторные запросы.
- Работа с HTTP-перенаправлениями.
- Полное покрытие тестами.
8. NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) - одна из ведущих платформ Python для обработки языковых данных. Он представляет собой набор библиотек и программ для обработки языка, которые обеспечивают инструментарий для:
- Классификации.
- Токенизации.
- Стемминга.
- Тегирования.
- Парсинга.
- Семантические рассуждения.
NLTK - это лучший инструмент для вычислительной лингвистики на языке Python. Его высоко ценят лингвисты, инженеры, исследователи и промышленные пользователи.
Если вы новичок в обработке естественного языка, вам может быть полезен курс WORKING WITH STRINGS IN PYTHON(https://learnpython.com/course/python-strings), который является частью нашего интерактивного трека PYTHON FOR DATA SCIENCE(https://learnpython.com/track/python-for-data-science).
9. Pillow
Если вы работаете с изображениями, обязательно ознакомьтесь с пакетом Pillow. Это форк PIL (Python Image Library), который превратился в простой в использовании и эффективный инструмент для работы с изображениями на Python.
С помощью Pillow вы можете:
- Открывать и сохранять изображения различных типов файлов (JPEG, PNG, GIF, PDF и т.д.).
- Создавать эскизы изображений.
- Использовать коллекцию фильтров для изображений (например, SMOOTH, BLUR, SHARPEN).
Это отличный инструмент для работы с изображениями для начинающих, обладающий достаточно мощными возможностями обработки изображений.
10. pytest
Этот пакет предоставляет множество модулей для тестирования нового кода, включая небольшие модульные тесты и сложные функциональные тесты для приложений и библиотек.
Простой синтаксис и обширный набор функций делают pytest одним из самых любимых пакетов Python среди программистов. Эта система автоматизации тестирования предоставляет:
- Встроенную поддержку обнаружения тестов.
- Модульные приспособления для настройки тестов (например, настройка подключения к базе данных, URL, входных данных).
- Богатая архитектура плагинов (315+ внешних плагинов).
- Встроенные модульные тесты.
pytest - это отличный инструмент для улучшения ваших программ. А хорошо протестированные программы - это лучшие программы!
