Wie bereits erw\u00e4hnt, ist die Popularit\u00e4t von Python ma\u00dfgeblich auf seine vielf\u00e4ltigen und benutzerfreundlichen Bibliotheken zur\u00fcckzuf\u00fchren. Python-Bibliotheken sind Sammlungen n\u00fctzlicher Funktionen, die es erm\u00f6glichen, Code zu schreiben, ohne bei null anfangen zu m\u00fcssen. Mit \u00fcber 137.000 Bibliotheken kann Python zur Erstellung von Programmen und Modellen in verschiedensten Bereichen eingesetzt werden, beispielsweise in den Bereichen Maschinelles Lernen, Data Science, Datenvisualisierung, Bild- und Datenmanipulation und vielem mehr.<\/p>\n
1. Pandas<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/01\/13132053\/Pandas.png\")
Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek unter der BSD-Lizenz (Berkeley Software Distribution). Diese beliebte Bibliothek findet breite Anwendung im Bereich Data Science. Sie wird haupts\u00e4chlich f\u00fcr Datenanalyse, -manipulation und -bereinigung eingesetzt. Pandas erm\u00f6glicht Datenmodellierung und -analyse, ohne dass eine andere Programmiersprache wie R erforderlich ist. Python-Bibliotheken unterst\u00fctzen typischerweise die folgenden Datentypen:<\/p>\n
- \n
- Daten in einem Datensatz.<\/li>\n
- Zeitreihen mit geordneten und ungeordneten Daten.<\/li>\n
- Die Zeilen und Spalten der Matrixdaten sind beschriftet.<\/li>\n
- Nicht gekennzeichnete Informationen.<\/li>\n
- Alle anderen Arten von statistischen Informationen.<\/li>\n<\/ul>\n
2. NumPy<\/h2>\n
\nNumPy ist eine der am weitesten verbreiteten Open-Source-Python-Bibliotheken f\u00fcr wissenschaftliches Rechnen. Sie bietet integrierte mathematische Funktionen f\u00fcr schnelle Berechnungen und unterst\u00fctzt gro\u00dfe Matrizen und mehrdimensionale Daten. Der Begriff \u201cNumerical Python\u201d wird durch \u201cNumPy\u201d definiert. NumPy kann unter anderem in der linearen Algebra, als mehrdimensionaler Container f\u00fcr allgemeine Daten und als Zufallszahlengenerator eingesetzt werden. Zu den wichtigsten Funktionen in NumPy geh\u00f6ren arcsin(), arccos(), tan(), radians() usw. In Python werden NumPy-Arrays gegen\u00fcber Listen bevorzugt, da sie weniger Speicherplatz ben\u00f6tigen und schneller und einfacher zu verwenden sind.<\/p>\nMerkmale:<\/h5>\n
- \n
- Interaktiv: Numpy ist eine sehr interaktive und benutzerfreundliche Bibliothek.<\/li>\n
- Mathematik: NumPy vereinfacht die Ausf\u00fchrung schwieriger mathematischer Gleichungen.<\/li>\n
- Intuitiv: Macht das Programmieren und das Verstehen von Themen einfach.<\/li>\n
- Hohe Interaktion: Da es weit verbreitet ist, findet eine intensive Interaktion statt, was zu zahlreichen Open-Source-Beitr\u00e4gen f\u00fchrt.<\/li>\n<\/ol>\n
Die NumPy-Schnittstelle erm\u00f6glicht die Darstellung von Bildern, Audiosignalen und anderen bin\u00e4ren Rohdatenstr\u00f6men als N-dimensionales Array reeller Werte zur Visualisierung. Full-Stack-Entwickler ben\u00f6tigen NumPy-Kenntnisse, um diese Bibliothek f\u00fcr maschinelles Lernen zu implementieren.<\/p>\n
3. Keras<\/h2>\n
\nKeras ist eine Open-Source-Bibliothek f\u00fcr neuronale Netze, die auf Python basiert und das schnelle Testen tiefer neuronaler Netze erm\u00f6glicht. Da Deep Learning immer beliebter wird, etabliert sich Keras als hervorragende Option, denn laut den Entwicklern handelt es sich um eine API (Programmierschnittstelle), die f\u00fcr Menschen und nicht f\u00fcr Maschinen konzipiert ist. Keras ist in Industrie und Forschung weiter verbreitet als TensorFlow oder Theano. Es wird empfohlen, die TensorFlow Backend Engine vor der Installation von Keras zu installieren.<\/p>\nMerkmale:<\/h5>\n
- \n
- Es l\u00e4uft sowohl auf der CPU (Central Processing Unit) als auch auf der GPU (Graphics Processing Unit) problemlos.<\/li>\n
- Keras unterst\u00fctzt nahezu alle neuronalen Netzwerkmodelle, darunter vollst\u00e4ndig verbundene, Faltungs-, Pooling-, rekurrente, Einbettungs- usw. Diese Modelle k\u00f6nnen auch kombiniert werden, um komplexere Modelle zu erstellen.<\/li>\n
- Dank seines modularen Designs ist Keras \u00e4u\u00dferst ausdrucksstark, anpassungsf\u00e4hig und eignet sich daher hervorragend f\u00fcr fortgeschrittene Forschungsarbeiten.<\/li>\n
- Keras ist ein auf Python basierendes Framework, das das Debuggen und Erkunden verschiedener Modelle und Projekte vereinfacht.<\/li>\n<\/ol>\n
4. TensorFlow<\/h2>\n
\nTensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek f\u00fcr numerische Berechnungen mit hoher Leistungsf\u00e4higkeit. Sie wird auch in Deep-Learning- und Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt. Entwickelt wurde sie von Forschern des Google Brain-Teams innerhalb der KI-Abteilung von Google und wird heute von Mathematikern, Physikern und Machine-Learning-Forschern f\u00fcr komplexe mathematische Berechnungen genutzt. TensorFlow ist auf Geschwindigkeit ausgelegt und verwendet Techniken wie XLA (XLA oder Accelerated Linear Algebra, ein dom\u00e4nenspezifischer Compiler f\u00fcr lineare Algebra, der TensorFlow-Modelle beschleunigt, ohne den Quellcode zu ver\u00e4ndern), um schnelle Berechnungen in der linearen Algebra durchzuf\u00fchren.<\/p>\nMerkmale:<\/h5>\n
- \n
- Responsive Struktur: Mit TensorFlow k\u00f6nnen wir jeden Teil des Graphen problemlos visualisieren, was mit Numpy oder SciKit nicht m\u00f6glich ist.<\/li>\n
- Vielseitig: Eine der wichtigsten Eigenschaften von Tensorflow ist seine Flexibilit\u00e4t in Bezug auf die Leistung von Modellen des maschinellen Lernens. Das bedeutet, dass es modular aufgebaut ist und es Ihnen erm\u00f6glicht, Teile davon selbst zu entwickeln.<\/li>\n
- Das Trainieren von Machine-Learning-Modellen in TensorFlow ist einfach: Machine-Learning-Modelle k\u00f6nnen mithilfe von TensorFlow auf CPUs und GPUs f\u00fcr verteiltes Rechnen problemlos trainiert werden.<\/li>\n
- Paralleles Training neuronaler Netze: TensorFlow erm\u00f6glicht das gleichzeitige Training mehrerer neuronaler Netze und GPUs.<\/li>\n
- Open Source und eine gro\u00dfe Community: Da es von Google entwickelt wurde, arbeitet zweifellos bereits ein gro\u00dfes Team von Softwareexperten an kontinuierlichen Stabilit\u00e4tsverbesserungen. Das Beste an dieser Machine-Learning-Bibliothek ist, dass sie Open Source ist, d. h. jeder mit Internetzugang kann sie nutzen.<\/li>\n<\/ol>\n
5. Scikit Learn<\/h2>\n
\nScikit-Learn ist eine Open-Source-Bibliothek f\u00fcr Algorithmen des maschinellen Lernens, die in der Python-Umgebung l\u00e4uft. Sie kann sowohl f\u00fcr \u00fcberwachte als auch f\u00fcr un\u00fcberwachte Lernverfahren verwendet werden. Die Bibliothek enth\u00e4lt g\u00e4ngige Algorithmen sowie die Pakete NumPy, Matplotlib und SciPy. Scikit-Learn ist vor allem f\u00fcr seine Verwendung bei Musikempfehlungen auf Spotify bekannt. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Funktionen von Scikit-Learn genauer betrachtet:<\/p>\n- \n
- Kreuzvalidierung: Mit Scikit Learn gibt es verschiedene Methoden, um die Genauigkeit von \u00fcberwachten Modellen anhand unbekannter Daten zu \u00fcberpr\u00fcfen, zum Beispiel die train_test_split-Methode, cross_val_score usw.<\/li>\n
- Un\u00fcberwachte Lernverfahren: Es steht eine breite Palette von Algorithmen f\u00fcr un\u00fcberwachtes Lernen zur Verf\u00fcgung, von Clustering \u00fcber Faktorenanalyse und Hauptkomponentenanalyse bis hin zu un\u00fcberwachten neuronalen Netzen.<\/li>\n
- Merkmalsextraktion: Das Extrahieren von Merkmalen aus Bildern und Texten ist ein n\u00fctzliches Werkzeug (wie z. B. Bag of Words).<\/li>\n<\/ol>\n
6. Eli5<\/h2>\n
<\/p>\n
Die Vorhersagen von Modellen des maschinellen Lernens sind oft fehlerhaft. Die Python-Bibliothek Eli5 hilft dabei, dieses Problem zu beheben. Sie kombiniert Visualisierung und Debugging aller Modelle des maschinellen Lernens mit der Nachverfolgung aller Arbeitsprozesse eines Algorithmus. Zu den von Eli5 unterst\u00fctzten Bibliotheken geh\u00f6ren XGBoost, Lightning, scikit-learn und sklearn crfsuite.<\/p>\n
Sprechen wir nun \u00fcber einige Anwendungsbereiche von Eli5:<\/h5>\n
- \n
- ELI5 ist ein Python-Paket zur Untersuchung von Machine-Learning-Klassifikatoren und zur Erkl\u00e4rung ihrer Vorhersagen. Es wird h\u00e4ufig zum Debuggen von Algorithmen wie sklearn-Regressoren und Klassifikatoren wie XGBoost, CatBoost, Keras usw. verwendet.<\/li>\n
- Eli5 ist unerl\u00e4sslich, wenn Abh\u00e4ngigkeiten zu anderen Python-Paketen bestehen.<\/li>\n
- Eli5 wird auch in verschiedenen Branchen eingesetzt, in denen sowohl veraltete Software als auch innovative Ans\u00e4tze zum Einsatz kommen.<\/li>\n<\/ol>\n
7. SciPy<\/h2>\n
\nSciPy ist eine freie und quelloffene Python-Bibliothek f\u00fcr wissenschaftliches Rechnen, Datenverarbeitung und Hochleistungsrechnen. Die Bibliothek enth\u00e4lt zahlreiche benutzerfreundliche Routinen f\u00fcr schnelle Berechnungen. Sie basiert auf der NumPy-Erweiterung, die neben Befehlen h\u00f6herer Ebene auch Datenverarbeitung und -visualisierung erm\u00f6glicht. SciPy wird zusammen mit NumPy f\u00fcr mathematische Berechnungen verwendet. NumPy erm\u00f6glicht das Sortieren und Indizieren von Array-Daten, w\u00e4hrend SciPy den numerischen Code speichert. Cluster, constant, fftpack, merge, interpolation, io, linalg, ndimage, odr, optimize, signal, sparse, spatial, eigen und statistics sind nur einige der zahlreichen in SciPy verf\u00fcgbaren Unterpakete. Diese k\u00f6nnen mit \u201cfrom scipy import subpackage-name\u201d importiert werden. NumPy, die SciPy-Bibliothek, Matplotlib, IPython, SymPy und Pandas sind jedoch essenzielle SciPy-Pakete.<\/span><\/p>\nMerkmale:<\/h5>\n
- \n
- Das Hauptmerkmal von SciPy ist, dass es in NumPy geschrieben ist und seine Arrays NumPy umfassend nutzen.<\/li>\n
- SciPy nutzt seine spezialisierten Submodule, um alle effizienten numerischen Algorithmen wie Optimierung, numerische Integration und viele mehr bereitzustellen.<\/li>\n
- Alle Funktionen sind in den SciPy-Modulen ausf\u00fchrlich dokumentiert. SciPy verwendet prim\u00e4r NumPy-Arrays als Datenstruktur und bietet Module f\u00fcr eine Vielzahl g\u00e4ngiger wissenschaftlicher Programmieranwendungen. Aufgaben wie lineare Algebra, Integration (Analysis), das L\u00f6sen gew\u00f6hnlicher Differentialgleichungen und Signalverarbeitung lassen sich mit SciPy problemlos bew\u00e4ltigen.<\/li>\n<\/ol>\n
8. PyTorch<\/h3>\n
\nPyTorch ist eine Python-Bibliothek, die 2017 von Facebook eingef\u00fchrt wurde und zwei High-Level-Funktionen kombiniert: eine stark GPU-beschleunigte Tensorberechnung (\u00e4hnlich wie bei NumPy) und auf tiefen neuronalen Netzen basierende Plattformen, die Flexibilit\u00e4t und Geschwindigkeit bieten.<\/p>\nMerkmale:<\/h5>\n
- \n
- PyTorch unterst\u00fctzt Python und seine Bibliotheken.<\/li>\n
- Die Anforderungen von Facebook an Deep Learning machten den Einsatz dieser Technologie notwendig.<\/li>\n
- Es bietet eine einfach zu bedienende API, die die Benutzerfreundlichkeit und das Verst\u00e4ndnis verbessert.<\/li>\n
- In PyTorch k\u00f6nnen Graphen dynamisch erstellt und zu jedem Zeitpunkt der Codeausf\u00fchrung berechnet werden.<\/li>\n
- In PyTorch ist das Codieren einfach und die Verarbeitung schnell.<\/li>\n
- Da CUDA (CUDA ist eine parallele Rechenplattform und Anwendungsprogrammierschnittstelle, die es Software erm\u00f6glicht, bestimmte Arten von Grafikprozessoren f\u00fcr allgemeine Verarbeitungszwecke zu nutzen \u2013 ein Ansatz, der als allgemeines Rechnen auf GPUs bezeichnet wird) unterst\u00fctzt wird, kann es auf GPU-Maschinen ausgef\u00fchrt werden.<\/li>\n<\/ol>\n
9. LightGBM<\/h3>\n
\nGradient Boosting ist ein weit verbreitetes Machine-Learning-Verfahren, das Entwicklern hilft, neue Algorithmen zu entwickeln, indem es einfache Modelle wie Entscheidungsb\u00e4ume neu definiert. Daher gibt es spezielle Bibliotheken, mit denen sich Gradient Boosting schnell und effizient implementieren l\u00e4sst. LightGBM, XGBoost und CatBoost sind Beispiele f\u00fcr solche Bibliotheken. Sie alle konkurrieren miteinander, l\u00f6sen ein bestimmtes Problem und k\u00f6nnen auf \u00e4hnliche Weise verwendet werden.<\/p>\nMerkmale:<\/h5>\n
- \n
- Eine hohe Produktionseffizienz wird durch sehr schnelle Berechnungen gew\u00e4hrleistet.<\/li>\n
- Es ist benutzerfreundlich, weil es intuitiv ist.<\/li>\n
- Viele Deep-Learning-Bibliotheken ben\u00f6tigen mehr Zeit zum Trainieren als diese Bibliothek.<\/li>\n
- Bei der Verwendung von NaN-Werten und anderen kanonischen Werten tritt kein Fehler auf.<\/li>\n<\/ol>\n
10. Theano<\/h2>\n
\nTheano erm\u00f6glicht es Nutzern wie andere Mathematikbibliotheken, mathematische Ausdr\u00fccke zu definieren, zu optimieren und auszuwerten. Es verwendet riesige mehrdimensionale Arrays f\u00fcr eine effiziente mathematische Verarbeitung. Standardm\u00e4\u00dfiger C-basierter Code wird bei der Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen langsamer. Theano hingegen erm\u00f6glicht dank seiner umfangreichen Bibliothek eine schnelle Codeausf\u00fchrung. Ung\u00fcltige Ausdr\u00fccke k\u00f6nnen erkannt und ausgewertet werden, wodurch die Bibliothek n\u00fctzlicher als NumPy ist.<\/p>\nMerkmale:<\/h5>\n
- \n
- PyName-Integration: Theano kann NumPy-Arrays vollst\u00e4ndig in Theano-kompatiblen Funktionen verwenden.<\/li>\n
- Verwendung einer transparenten GPU: Sie kann zur Durchf\u00fchrung datenintensiver Operationen verwendet werden, die viel schneller sind als die der CPU.<\/li>\n
- Effiziente symbolische Differentiation: Theano berechnet Ableitungen f\u00fcr Funktionen mit einem oder mehreren Eingangsgr\u00f6\u00dfen mittels effizienter symbolischer Differentiation.<\/li>\n
- Optimiert f\u00fcr Geschwindigkeit und Stabilit\u00e4t: Theano eignet sich hervorragend f\u00fcr Probleme wie die korrekte L\u00f6sung von log(1+x), selbst wenn x sehr klein ist. Dies ist nur einer von vielen Beweisen f\u00fcr die Stabilit\u00e4t von Theano.<\/li>\n
- Generieren Sie dynamischen C-Code: Theano kann Ausdr\u00fccke schnell auswerten, was zu einer deutlichen Effizienzsteigerung f\u00fchrt.<\/li>\n
- Umfangreiche Unit-Tests und automatisierte Verifizierung: Theano kann mithilfe umfangreicher Unit-Tests und automatisierter Verifizierung verschiedene Arten von Problemen und Unklarheiten im Modell identifizieren und diagnostizieren.<\/li>\n<\/ol>\n
Ergebnis<\/h2>\n
Die benutzerfreundliche Programmiersprache Python findet breite Anwendung in verschiedensten Bereichen der Praxis. Da sie eine dynamische, interpretierte Hochsprache ist, gewinnt sie insbesondere im Bereich der Fehlersuche rasant an Bedeutung. Python wird zunehmend in globalen Anwendungen wie YouTube, Dropbox usw. eingesetzt. Dank der verf\u00fcgbaren Python-Bibliotheken k\u00f6nnen Nutzer zudem zahlreiche Aufgaben erledigen, ohne eigenen Code schreiben zu m\u00fcssen. Daher ist das Erlernen von Python und seinen Bibliotheken f\u00fcr junge Talente heutzutage unerl\u00e4sslich. Der Einsatz von Python in so unterschiedlichen Bereichen wie Data Science, Machine Learning, Softwareentwicklung usw. macht sie zweifellos zu einer Sprache der Zukunft.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Einleitung In der heutigen Welt, in der die Technologie in allen Bereichen unseres Lebens eine immer wichtigere Rolle spielt,\u2026","protected":false},"author":1,"featured_media":14604,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_yoast_wpseo_focuskw":"\u0628\u0647\u062a\u0631\u06cc\u0646 \u06a9\u062a\u0627\u0628\u062e\u0627\u0646\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u067e\u0627\u06cc\u062a\u0648\u0646","_yoast_wpseo_title":"","_yoast_wpseo_metadesc":"","_yoast_wpseo_canonical":"","_yoast_wpseo_opengraph-description":"","_yoast_wpseo_opengraph-image":"","_yoast_wpseo_twitter-description":"","_yoast_wpseo_twitter-image":"","_yoast_wpseo_focuskeywords":"","_yoast_wpseo_primary_category":"193","footnotes":""},"categories":[193,363],"tags":[377,376,366,360],"class_list":{"0":"post-14603","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-tutorials","8":"category-programming","9":"tag-library","10":"tag-python","11":"tag-366","12":"tag-360"},"yoast_head":"\n
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