Lukas G.
Kurze Zusammenfassung
Python ist die günstigste Programmiersprache. Es handelt sich um eine vielseitige Programmiersprache auf hohem Niveau mit dynamischer Semantik. In diesem Blog werden die am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken und deren Implementierung in einigen Anwendungsfällen untersucht.
Die am weitesten verbreitete Programmiersprache ist Python. Was Aufgaben und Herausforderungen in der Datenwissenschaft angeht, beeindruckt Python seine Benutzer stets. Am meisten Datenwissenschaftler entscheiden sich für Python Programmiersprache. Mehrere Python-Bibliotheken bieten nur einen der vielen Vorteile dieser beliebten, objektorientierten, quelloffenen und leistungsstarken Programmiersprache.
Die Methoden und Variablen in jeder Python-Bibliothek können für verschiedene Aufgaben (Arrays, Wörterbücher, Objekte usw.) verwendet werden. Mithilfe von SEO-Tools ist es möglich, Abläufe zu automatisieren, Ergebnisse vorherzusagen und relevante Daten bereitzustellen.
Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft erfordern in Python geschriebene Bibliotheken. Jedes Modul in einer Python-Bibliothek führt eine bestimmte Funktion aus. Der Code dieser Bibliothek ist modular aufgebaut, was ihn für Programmierer hilfreich macht.
Was ist eine Python-Bibliothek?
Python-Bibliotheken bestehen aus einer Reihe von Codeskripten oder Codemodulen, die für bestimmte Vorgänge beim Programmieren verwendet werden. Solche Modulsammlungen reduzieren den Aufwand von Grund auf. Daher helfen Tausende von Python-Bibliotheken Entwicklern und Fachleuten des maschinellen Lernens in den Bereichen Datenwissenschaft, Datenvisualisierung und mehr.
Python ist die am häufigsten verwendete Sprache für maschinelles Lernen, da seine Syntax und Befehlszeilen Englisch nachahmen. Der Vorteil liegt in der Effektivität und dem einfachen Erwerb der Programmiersprache.
Python ist eine leicht zu erlernende Sprache und auf allen Plattformen zugänglich. Python verfügt im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wie C++, Ruby, Java usw. über eine unkomplizierte Syntax, was es praktisch und beliebt macht.
Wie erstelle ich eine Python-Bibliothek?
Python-Entwickler generieren diese Bibliotheken und teilen sie mit der Community. Es handelt sich um eine Open-Source-Software, die aufgrund ihres kollaborativen Charakters häufig zur Beschreibung solcher Produkte verwendet wird.
Auf den Inhalt einer Bibliothek kann erst nach dem Import zugegriffen werden (wie ihre Objekte und Methoden). Indem Sie eine Bibliothek auf Ihren Computer herunterladen, können Sie sie in Python importieren. Zum Importieren von Bibliotheken im Modus müssen keine zusätzlichen Dateien heruntergeladen werden. Wir importieren zuerst die NumPy-Mathematikbibliothek.
Die NumPy-Bibliothek enthält eine Methode namens „.Mean()“. Der Durchschnitt einer Sammlung von Zahlen wird von Entwicklern mit dieser Methode berechnet. Zunächst muss einer neuen Variablen namens „Bevölkerungswerte“ die Liste der Bevölkerungswerte (Stadtbevölkerung. Werte ()) zugewiesen werden. Es ist eine kluge Idee, Variablen zu erstellen, die sich auf andere Variablen beziehen.
Ein Beispiel für ein Modul und ein Paket ist ein Verzeichnis, das viele andere Module und Unterverzeichnisse enthält. Es kann schwierig sein, in Python den Unterschied zwischen einer Box und einer Bibliothek zu erkennen. Die Verwendung einer Python-Bibliothek, einschließlich zuvor verwendetem Code in Ihren Projekten und Programmen, ist einfach.
Im Vergleich zu Bibliotheken in Sprachen wie C++ oder C sind Bibliotheken in Python weitaus allgemeiner. Hier bezieht sich „Bibliothek“ auf eine Gruppierung notwendiger Module. Module werden in Bibliotheken gesammelt. Eine „Paket“-Bibliothek kann mit RubyGems oder npm installiert werden.
Wie installiere ich Python-Bibliotheken?
Installieren Sie Python-Bibliotheken auf Ihrem Host oder Ihrer virtuellen Maschine. Auch Sie können Ihre Installation mit den unten aufgeführten Optionen anpassen. Die Schritte zur Installation der Python-Bibliotheken leiten sich wie folgt ab:
- Installation der Launcher für alle Benutzer
- Jetzt können Sie Python zum PATH hinzufügen.
- Installieren Sie PIP, das bei der Installation anderer Pakete in Python hilft.
- Installieren Sie tk/tcl und IDLE und bereiten Sie die Domäne für Python-Testframeworks vor.
- Installieren Sie Py-Launcher für alle Benutzer.
- Verknüpft Dateien mit Python.
- Erstellen Sie Verknüpfungen zum Installieren von Anwendungen.
- Kompilieren Sie Variablenbibliotheken
- Fügen Sie nach der Installation die Python-Bibliotheken „request“ und „pysnow“ hinzu. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um es zu installieren.
Notiz: Dieser Befehl funktioniert nicht in der Proxy-Umgebung. Die einzige Lösung für dieses Problem besteht darin, jede Python-Bibliothek einzeln herunterzuladen und die Installationsanforderungen in der richtigen Reihenfolge auszuführen. Der Befehl installiert mehrere Dateien.
Um die Installationen der Python-Bibliotheken zu überprüfen, verwenden Sie eine der folgenden Methoden.
- Geben Sie python in die cmd-Eingabeaufforderung ein
- Öffnen Sie unter Windows Start und wählen Sie Python > python-.exe
Die gängigsten Python-Bibliotheken und ihre Implementierungen
Python-Bibliotheken sind eine Reihe von Modulen oder Skriptcodes, die in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen verwendet werden. Es stehen Tausende Bibliotheken zur Verfügung, die sich in Größe, Qualität und Vielfalt unterscheiden. Hier ist eine Liste einiger beliebter Python-Bibliotheken, die am häufigsten verwendet werden.
Numpy: Numpy ist eine Bibliothek, die für Numerical Python steht. Es wird für die Arbeit mit Arrays verwendet. Numpy enthält Funktionen, die mit Domänen wie Metriken, linearer Algebra und Fourier-Transformation arbeiten können. Numpy-Arrays projizieren ein Objekt so, dass es 50-mal schneller bereitgestellt wird als die herkömmlichen Python-Listen. Das Numpy-Array-Objekt wird mit ndarray bezeichnet. Das ndarray bietet Unterstützung für die Funktionen und macht sie zugänglicher.
Beispiel: numpy als np importieren #create numpy array a = np.array([5, 8, 12]) print(a) Ausgabe:
[5, 8, 12]
Scikit-Lernen: Im Python-Ökosystem ist Scikit Learn eine Open-Source-Bibliothek für Datenwissenschaft und ein Goldstandard für maschinelles Lernen. Scikit lernt basierend auf Numpy und Scipy. Es wird hauptsächlich für Data Mining, Modellierung und Analyse verwendet und unterstützt klassisch überwachte und unüberwachte Daten. Scikit-Learn ist einfach und leicht zu erlernen und für Anfänger geeignet.
Beispiel: Das lineare Regressionsmodell passt drei Datensätze an und sagt einen unbekannten Datenwert voraus, der für die vorhandenen Daten bereitgestellt wird:
# Importieren Sie das lineare Regressionsmodell: from sklearn import linear_model linreg = linear_model.LinearRegression() # Verwenden Sie das lineare Regressionsmodell, um Daten anzupassen: linreg.fit ([[0, 0], [2, 2], [4, 4]], [0, 2, 4]) # Führen Sie das Modell aus und geben Sie einen an die Daten # angepassten und auf dieselbe Linie projizierten Punkt zurück: print(linreg.coef_) Ausgabe:
[0.5 0.5]
Pandas: Pandas ist eine Python-Bibliothek, die auf Numpy-Paketen aufbaut; Es wird für eine qualitativ hochwertige Leistung und Datenmanipulation beim maschinellen Lernen verwendet. Es hängt von zwei Datenstrukturen ab, einer eindimensionalen Reihe und einem zweidimensionalen Datenrahmen.
Beispiel: Serie
pandas als pd importieren, numpy als np importieren info = np.array([‘P’,’a’,’n’,’d’,’a’,’s’]) a = pd.Series(info) print(a) Ausgabe: 0 P 1 a 2 n 3 d 4 a 5 s Typ: Objekt Datenrahmen erstellen Pandas als pd importieren # eine Liste von Zeichenfolgen x = [‘Python’, ‘Pandas’]
# Aufruf des DataFrame-Konstruktors in der Liste df = pd.DataFrame(x) print(df) Ausgabe: 0 0 Python 1 Pandas
TensorFlow: Die kostenlose und Open-Source-Python-Bibliothek TensorFlow ist auf differenzierbare Programmierung spezialisiert, die die automatische Berechnung der Ableitungen einer Funktion in Hochsprachen ermöglicht. Die anpassungsfähige Architektur und das Framework von TensorFlow ermöglichen die schnelle Entwicklung und Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning. TensorFlow ermöglicht die Visualisierung von Machine-Learning-Modellen auf Desktop- und mobilen Plattformen.
Beispiel: Zeitform erzeugen
const tensorA = tf.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]); document.getElementById(“demo”).innerHTML = tensorA; Ausgabe: Tensor [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
Theano: Eine Python-Bibliothek, die mathematische Operationen mit mehrdimensionalen Arrays effizient schätzt. Die Theano-Python-Bibliothek wird am häufigsten in Deep-Learning-Projekten verwendet. Theano arbeitet auf der GPU (Graphic Processing Unit) schneller als auf der CPU und ist die bessere Wahl bei der Lösung großer Datenprobleme. Theano versteht, wie man Strukturen erfasst und in Code umwandelt, der NumPy und einige native Bibliotheken enthält. Theano wird hauptsächlich im Deep Learning und Design verwendet, um die Berechnungsarten für große neuronale Algorithmen zu verarbeiten.
Beispiel: Hinzufügen zweier Matrizen
# Python-Programm zeigt # Addition zweier Matrizen # Addition zweier Matrizen import numpy import theano.tensor as T from theano import function x = T.dmatrix('x') y = T.dmatrix('y') z = x + y f = Funktion([x, y]z) f([[30, 50], [2, 3]], [[60, 70], [3, 4]]) Ausgabe: array([[ 90., 120.],
[ 5., 7.]])
Matplotlib: Eine grafische Plotbibliothek von Python mit plattformübergreifender Datenvisualisierung und Numpy als numerischer Erweiterung. Außerdem ist Matplotlib eine Open-Source-Alternative zu Matlab. Die Hauptaufgabe von Matplotlib besteht darin, Daten von Scipy, Numpy und Pandas darzustellen.
Beispiel: Linienplot mit Matplotlib
matplotlib.pyplot als plt importieren # Einige Zahlen grafisch darstellen: plt.plot([1, 2, 3]) plt.title(“Line Plot”) # Plot anzeigen: plt.show()
Keras: Eine Python-Bibliothek, die speziell für neuronale Netze in maschinellen Lernprojekten entwickelt wurde. Keras ist ein neuronales Netzwerk auf hoher Ebene, das auf Tensorflow, Theano und CNTK basiert. Es funktioniert mühelos sowohl auf der CPU als auch auf der GPU. Keras ist portabel, benutzerfreundlich, anpassbar und lässt sich für verschiedene Funktionen problemlos per API integrieren.
Seaborn: Eine weitere Open-Source-Python-Bibliothek konzentriert sich hauptsächlich auf Datenvisualisierung und grafische Darstellung. Es basiert auf Matplotlib und verfügt über die Datenstruktur von Panda. Seaborn wird kuratiert und in maschinellen Lernprojekten verwendet, da es Diagramme zum Lernen von Daten erstellt.
Beispiel:
# Pakete importieren, Seaborn als SNS importieren # Datensatz laden data = sns.load_dataset(“iris”) # Liniendiagramm zeichnen sns.lineplot(x=”sepal_length”, y=”sepal_width”, data=data) Ausgabe:
PyTorch: PyTorch ist eine optimierte Deep-Learning-Tensorbibliothek basierend auf Python und Torch. Es wird für Anwendungen verwendet, die GPUs und CPUs verwenden. PyTorch unterstützt umfangreiche Tools und Bibliotheken von Computer Vision-, NPL- und ML-Programmen. Außerdem hilft PyTorch bei der Erstellung von Rechendiagrammen.
Beispiel:
# Python-Programm, das PyTorch verwendet # zum Definieren von Tensoren, zum Anpassen eines # zweischichtigen Netzwerks an zufällige # Daten und zum Berechnen des Verlusts import Torch dtype = Torch.float Device = Torch.device(“cpu”) # Device = Torch.device(“cuda :0”) Kommentieren Sie dies aus, um es auf der GPU # auszuführen. N ist die Stapelgröße; D_in ist die Eingabedimension; # H ist eine verborgene Dimension; D_out ist die Ausgabedimension. N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # Zufällige Eingabe- und Ausgabedaten erstellen x = Torch.random(N, D_in, device=device, dtype=dtype) y = Torch.random(N, D_out, device=device, dtype=dtype) # Gewichte zufällig initialisieren w1 = Torch.random(D_in, H, device=device, dtype=dtype) w2 = Torch.random(H, D_out, device=device, dtype=dtype) learning_rate = 1e-6 für t im Bereich (500): # Vorwärtsdurchlauf: Berechnen Sie das vorhergesagte y h = x.mm(w1) h_relu = h.clamp(min=0) y_pred = h_relu.mm(w2) # Berechne und drucke den Verlust loss = (y_pred – y).pow(2).sum().item() print(t, loss) # Backprop zur Berechnung der Gradienten von w1 und w2 in Bezug auf den Verlust 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) # Gewichte mithilfe des Gradientenabstiegs aktualisieren w1 -= learning_rate * grad_w1 w2 -= learning_rate * grad_w2 Ausgabe: 0 47168344.0 1 46385584.0 2 43153576.0 … … … 497 3.987660602433607e -05 498 3.945609932998195e-05 499 3.897604619851336e-05
Abschluss
Jetzt haben Sie eine umfassende Vorstellung von verschiedenen Python-Bibliotheken. Nun, es gibt Tausende von Python-Bibliotheken auf dem Markt und jede hat ihre Rolle. Python ist jedoch eine umfassende Programmiersprache, die auf der technisch angesagtesten Seite eingesetzt wird. Python-Bibliotheken sind Supportpakete für die verschiedenen Funktionen und Aufgaben, die in Python ausgeführt werden. Das Erlernen von Python ist so einfach geworden, dass auch Nicht-Techniker Python lernen und im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen arbeiten.
FAQ
Warum werden Python-Bibliotheken verwendet?
Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Datenvisualisierung, Bild- und Datenmanipulation und viele andere Bereiche nutzen Python-Bibliotheken zum Erstellen von Anwendungen und Modellen.
Wie heißen Python-Bibliotheken?
Eine Sammlung von Programmen oder Funktionen, die das nutzen. Die Py-Erweiterung wird als Modul bezeichnet. Eine Sammlung ähnlicher Module oder Pakete, die in Python als Bibliothek zusammengestellt wurden. Sowohl Programmierer als auch Entwickler nutzen es.
Welche Vorteile bietet die Verwendung von Python-Bibliotheken?
Bibliotheken tragen dazu bei, Codierungsfehler zu reduzieren, die Produktivität der Programmierer zu steigern und die Softwaregröße (und Codezeilen) zu reduzieren.
Welche ist die umfangreichste Python-Bibliothek?
Die umfangreichsten Python-Bibliotheken, die in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen verwendet werden, sind Numpy, Pandas, Tensorflow, PyTorch, SciPy, Keras usw.
