Язык Python теперь помогает инженерам создавать независимые приложения для ПК, игр, портативных устройств и других приложений. Python с более чем 137 000+ библиотек помогает иначе. В этом мире, управляемом информацией, где покупатели запрашивают применимые данные в своем закупочном предприятии, организациям также требуются исследователи информации для получения важного опыта путем подготовки огромных информационных коллекций.
Эти данные направляют их в основной динамике, сглаживая деловую активность и огромное количество различных поручений, для эффективного выполнения которых требуются важные данные. Следовательно, с этим повышенным интересом к информации исследователи, ученики и эксперты ищут ресурсы, чтобы ознакомиться с этой специальностью изучения и общения с информацией.
Ниже я говорю о нескольких библиотеках Python, которые исключительно полезны во всей этой деятельности, связанной с информатикой.
1. НумПи
NumPy — лучший вариант для дизайнеров и исследователей информации, которые знают о достижениях в области управления данными. Это пакет Python, доступный для выполнения логических вычислений. Он зачислен в соответствии с разрешением BSD.
С помощью NumPy вы можете использовать n-мерные кластерные объекты, комбинированные устройства на основе программ C, C++, Fortran, возможности для выполнения сложных числовых задач, таких как преобразование Фурье, математика на основе прямых переменных, нерегулярные числа и т. д. -размерный держатель для обработки неисключительной информации. Впоследствии вы можете эффективно включить свою информационную базу, выбрав набор действий для выполнения.
NumPy представлен в рамках TensorFlow и других сложных этапов искусственного интеллекта, связанных с их деятельностью внутри. Поскольку это интерфейс массива, он позволяет нам по-разному изменять огромные наборы данных. Он, как правило, используется для обработки изображений, изображений звуковых волн и других двояких действий. Если вы недавно определили свою сущность в области информатики или машинного обучения, у вас должно быть отличное понимание NumPy для работы с вашими настоящими информационными коллекциями.
2. Сиборн
Seaborn был предназначен для представления сложных измеримых моделей. Он может передавать точные диаграммы, например, тепловые карты. Seaborn сделан по идее Matplotlib и так или иначе исключительно ей подвержен. С помощью этой библиотеки можно легко отображать небольшие и незначительные информационные потоки, поэтому она стала удобной для исследователей информации и инженеров.
3. Керас
Keras — одна из самых впечатляющих библиотек Python, которая позволяет использовать API-интерфейсы нейронных организаций повышенного уровня для присоединения. API-интерфейсы Propositions выполняются на самом высоком уровне TensorFlow, Theano и CNTK. Keras был создан для уменьшения сложности поиска сложных расследований и ускорения их обработки. Для тех, кто использует в своей работе библиотеки глубокого обучения, Keras — самый идеальный выбор.
Он позволяет быстро создавать прототипы, поддерживает исключительно прерывистые и сверточные сети, а также их комбинирование, выполнение через GPU и CPU.
Keras обеспечивает простую в использовании среду, снижающую психологическую нагрузку на вашу работу, а базовые API-интерфейсы дают нам необходимые результаты. Из-за его измеренного характера можно использовать различные модули из нейронных слоев, агентов оптимизации, возможностей воспроизведения и т. д. для построения другой модели.
Это библиотека с открытым исходным кодом, написанная на Python. Для исследователей информации, испытывающих трудности с добавлением новых модулей, Keras является достойным выбором, поскольку они могут добавить еще один модуль в виде классов и возможностей.
4. ПиТорч
PyTorch считается одной из крупнейших библиотек искусственного интеллекта для исследователей информации и специалистов. Это вызывает их в мощном вычислительном плане диаграмм, быстрых тензорных вычислениях, ускоренных с помощью графических процессоров, и других сложных задачах. В расчетах нейронной организации API-интерфейсы PyTorch предполагают успешную работу.
Кроссоверный внешний интерфейс PyTorch чрезвычайно прост в использовании, что позволяет нам прогрессировать в режиме диаграммы для продвижения. Для достижения точных результатов в необычных совокупных действиях и создания распределенной корреспонденции он предоставляет клиентам локальную поддержку.
С помощью локального ONNX (поддержка Open Neural Network Exchange) можно отправлять модели для использования визуализаторов, стадий, времени выполнения и других ресурсов. Лучшая часть PyTorch — это облачная среда для простого масштабирования ресурсов, используемых при отправке. или тестирование.
Он создан по идее другой библиотеки ML под названием Torch. За последние несколько лет PyTorch становится все более популярным среди исследователей информации из-за перемещения запросов, основанных на информации.
5. Наука
SciPy — еще одна библиотека Python для специалистов, инженеров и исследователей информации. Постарайтесь не ошибиться со стеком и библиотекой SciPy. Это дает понимание, улучшения, объединение и математические пакеты на основе прямых переменных для расчета. Это зависит от идеи NumPy для управления сложными числовыми задачами.
Это дает математические графики для продвижения и смешивания. Он приобретает наборы подмодулей для просмотра. Если вы недавно начали свою профессию в области информатики, SciPy может быть полезен для управления вами на протяжении всего процесса математических вычислений.
Мы можем видеть, как написание компьютерных программ на Python помогает исследователям информации обрабатывать и анализировать огромные и неструктурированные информационные индексы. Различные библиотеки, такие как TensorFlow, SciKit-Learn, Eli5, также доступны, чтобы помочь им во время этой экскурсии.
6. ПАНДА
PANDAS упоминается как библиотека анализа данных Python. PANDAS — это еще одна библиотека Python с открытым исходным кодом, позволяющая использовать превосходные информационные структуры и исследовательские устройства. Он создается поверх пакета Numpy. Он содержит DataFrame в качестве своей основной информационной структуры.
С DataFrame вы можете хранить и контролировать информацию из таблиц, выполняя контроль над строками и разделами. Такие методы, как документация квадратного сечения, уменьшают индивидуальную работу в заданиях по исследованию информации, таких как документация квадратного сечения. Здесь вы получите инструменты для доступа к информационным структурам в памяти, выполняющим просмотр и создание операций, независимо от того, находятся ли они в разных организациях, например, CSV, SQL, HDFS или доминируют и т. д.
7. ПиМозг
PyBrain — еще одна удивительная уединенная библиотека машинного обучения, доступная на Python. PyBrain представляет обучение с подкреплением на основе Python, искусственный интеллект и библиотеку нейронных сетей. Для исследователей информации начального уровня он предлагает адаптируемые модули и расчеты для передовых исследований. Он имеет наборы для расчетов для разработки, нейронных сетей, управляемого и индивидуального обучения. Для реальных задач он стал лучшим устройством, созданным нейронной организацией в произведении.
8. SciKit-Learn
Scikit-Learn — это простой инструмент для изучения информации и мероприятий, связанных с добычей полезных ископаемых. Он имеет открытый исходный код и авторизован BSD. Любой может получить или повторно использовать его в различных настройках. SciKit создан на основе Numpy, Scipy и Matplotlib. Он используется для группировки, повторения и объединения в группы для контроля спама, подтверждения изображений, реакции на наркотики, оценки запасов, разделения клиентов и т. д. Он также позволяет уменьшить размерность, выбор модели и предварительную обработку.
9. Matplotlib
Эта библиотека 2D-графиков Python чрезвычайно популярна среди исследователей информации для планирования наборов фигур в различных конфигурациях, которые применимы на разных этапах. Несомненно, его можно использовать в своем коде Python, оболочках IPython или блокноте Jupyter, рабочих приложениях. С Matplotlib вы можете делать гистограммы, графики, гистограммы, графики разгона и так далее.
10. Тензорный поток
Эта библиотека с открытым исходным кодом была задумана Google для обработки информационных диаграмм с привлечением расчетов ИИ. Он был призван удовлетворить популярность подготовки нейронных сетей к работе. Он не ограничивается только логическими вычислениями, выполняемыми оценщиком Google, он широко используется в основных сертифицируемых приложениях.
Из-за своей первоклассной и адаптируемой технологии организация всех процессоров, графических процессоров или TPU оказывается простой задачей, выполняющей объединение ПК с периферийными устройствами.
