Como se mencion\u00f3 en el primer punto, la popularidad de Python se debe en gran medida a sus bibliotecas diversas y f\u00e1ciles de usar. Las bibliotecas de Python son un conjunto de funciones \u00fatiles que permiten escribir c\u00f3digo sin tener que empezar desde cero. Con m\u00e1s de 137\u00a0000 bibliotecas, Python permite crear programas y modelos en diversos campos, como el aprendizaje autom\u00e1tico, la ciencia de datos, la visualizaci\u00f3n de datos, la manipulaci\u00f3n de im\u00e1genes y datos, y muchos m\u00e1s.<\/p>\n
1. Pandas<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/01\/13132053\/Pandas.png\")
Pandas es una biblioteca de c\u00f3digo abierto con licencia BSD (Berkeley Software Distribution). Esta popular biblioteca se utiliza ampliamente en el campo de la ciencia de datos. Se utiliza principalmente para el an\u00e1lisis, la manipulaci\u00f3n y la limpieza de datos, entre otros fines. Pandas permite realizar operaciones de modelado y an\u00e1lisis de datos sin necesidad de cambiar a otro lenguaje como R. Las bibliotecas de Python suelen admitir los siguientes tipos de datos:<\/p>\n
- \n
- Datos en un conjunto de datos.<\/li>\n
- Series temporales que contienen datos ordenados y desordenados.<\/li>\n
- Las filas y columnas de los datos de la matriz est\u00e1n etiquetadas.<\/li>\n
- Informaci\u00f3n sin etiquetar.<\/li>\n
- Cualquier otro tipo de informaci\u00f3n estad\u00edstica.<\/li>\n<\/ul>\n
2. NumPy<\/h2>\n
\nNumPy es una de las bibliotecas de c\u00f3digo abierto de Python m\u00e1s utilizadas, enfocada en la computaci\u00f3n cient\u00edfica. Incorpora funciones matem\u00e1ticas integradas para c\u00e1lculos r\u00e1pidos y admite matrices grandes y datos multidimensionales. El t\u00e9rmino "Py num\u00e9rico" se define con "NumPy". Se puede utilizar en \u00e1lgebra lineal, como contenedor multidimensional para datos generales y como generador de n\u00fameros aleatorios, entre otras funciones. Algunas de las funciones importantes de NumPy son: arcsin(), arccos(), tan(), radianes(), etc. En Python, se prefiere el array de NumPy a las listas porque ocupa menos memoria y es m\u00e1s r\u00e1pido y f\u00e1cil de usar.<\/p>\nCaracter\u00edsticas:<\/h5>\n
- \n
- Interactivo: Numpy es una biblioteca muy interactiva y f\u00e1cil de usar.<\/li>\n
- Matem\u00e1ticas: NumPy simplifica la ejecuci\u00f3n de ecuaciones matem\u00e1ticas dif\u00edciles.<\/li>\n
- Intuitivo: facilita la codificaci\u00f3n y la comprensi\u00f3n de temas.<\/li>\n
- Alta interacci\u00f3n: Hay mucha interacci\u00f3n en \u00e9l porque se usa ampliamente, por lo tanto hay mucha contribuci\u00f3n de c\u00f3digo abierto.<\/li>\n<\/ol>\n
La interfaz NumPy permite representar im\u00e1genes, formas de onda de audio y otros flujos binarios sin procesar como una matriz N-dimensional de valores reales para su visualizaci\u00f3n. Los desarrolladores full-stack necesitan conocimientos de NumPy para implementar esta biblioteca para el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
3. Keras<\/h2>\n
\nKeras es una biblioteca de redes neuronales de c\u00f3digo abierto basada en Python que permite probar r\u00e1pidamente redes neuronales profundas. A medida que el aprendizaje profundo se populariza, Keras se perfila como una excelente opci\u00f3n porque, seg\u00fan sus creadores, es una API (interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones) dise\u00f1ada para humanos, no para m\u00e1quinas. Keras tiene una mayor tasa de adopci\u00f3n en la industria y la comunidad investigadora que TensorFlow o Theano. Se recomienda instalar el motor backend de TensorFlow antes de instalar Keras.<\/p>\nCaracter\u00edsticas:<\/h5>\n
- \n
- Funciona tanto en CPU (unidad central de procesamiento) como en GPU (unidad de procesamiento gr\u00e1fico) sin ning\u00fan problema.<\/li>\n
- Keras admite casi todos los modelos de redes neuronales, incluidos los totalmente conectados, convolucionales, agrupados, recurrentes, incrustados, etc. Estos modelos tambi\u00e9n se pueden combinar para crear modelos m\u00e1s complejos.<\/li>\n
- El dise\u00f1o modular de Keras lo hace altamente expresivo, adaptable y adecuado para la investigaci\u00f3n avanzada.<\/li>\n
- Keras es un marco basado en Python que simplifica la depuraci\u00f3n y la exploraci\u00f3n de varios modelos y proyectos.<\/li>\n<\/ol>\n
4. TensorFlow<\/h2>\n
\nTensorFlow es una biblioteca de computaci\u00f3n num\u00e9rica de alto rendimiento de c\u00f3digo abierto. Tambi\u00e9n se utiliza en algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje autom\u00e1tico. Fue creada por investigadores del equipo Google Brain de la divisi\u00f3n de Inteligencia Artificial de Google y ahora es ampliamente utilizada por investigadores en matem\u00e1ticas, f\u00edsica y aprendizaje autom\u00e1tico para c\u00e1lculos matem\u00e1ticos complejos. TensorFlow est\u00e1 dise\u00f1ado para ser r\u00e1pido y utiliza t\u00e9cnicas como XLA (XLA o \u00c1lgebra Lineal Acelerada, un compilador espec\u00edfico de dominio para \u00e1lgebra lineal que puede acelerar los modelos de TensorFlow sin modificar el c\u00f3digo fuente) para realizar c\u00e1lculos r\u00e1pidos de \u00e1lgebra lineal.<\/p>\nCaracter\u00edsticas:<\/h5>\n
- \n
- Estructura responsiva: podemos visualizar f\u00e1cilmente cualquier parte del gr\u00e1fico con TensorFlow, lo que no es posible con Numpy o SciKit.<\/li>\n
- Vers\u00e1til: una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s esenciales de Tensorflow es que es flexible en su rendimiento en relaci\u00f3n con los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, lo que significa que es modular y le permite construir partes de \u00e9l por su cuenta.<\/li>\n
- Entrenar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en TensorFlow es sencillo: los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se pueden entrenar f\u00e1cilmente usando TensorFlow en CPU y GPU para computaci\u00f3n distribuida.<\/li>\n
- Entrenamiento de redes neuronales paralelas: TensorFlow le permite entrenar m\u00faltiples redes neuronales y GPU simult\u00e1neamente.<\/li>\n
- C\u00f3digo abierto y una gran comunidad: Sin duda, si Google lo desarrolla, ya cuenta con un equipo considerable de expertos en software trabajando en mejoras continuas de estabilidad. Lo mejor de esta biblioteca de aprendizaje autom\u00e1tico es que es de c\u00f3digo abierto, lo que significa que cualquier persona con acceso a internet puede usarla.<\/li>\n<\/ol>\n
5. Scikit Learn<\/h2>\n
\nScikit Learn es una biblioteca de c\u00f3digo abierto para algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico que se ejecuta en el entorno Python. Se puede utilizar con algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. La biblioteca incluye algoritmos populares, as\u00ed como paquetes NumPy, Matplotlib y SciPy. Scikit Learn es conocido principalmente por su uso en recomendaciones musicales en Spotify. Exploremos a fondo algunas de las caracter\u00edsticas clave de Scikit Learn:<\/p>\n- \n
- Validaci\u00f3n cruzada: existen varios m\u00e9todos para comprobar la precisi\u00f3n de los modelos supervisados en datos no vistos con Scikit Learn, por ejemplo, el m\u00e9todo train_test_split, cross_val_score, etc.<\/li>\n
- T\u00e9cnicas de aprendizaje no supervisado: Existe una amplia gama de algoritmos de aprendizaje no supervisado, desde agrupamiento, an\u00e1lisis factorial, an\u00e1lisis de componentes principales y redes neuronales no supervisadas.<\/li>\n
- Extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas: extraer caracter\u00edsticas de im\u00e1genes y texto es una herramienta \u00fatil (como Bag of Words).<\/li>\n<\/ol>\n
6. Eli5<\/h2>\n
<\/p>\n
Las predicciones de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico suelen ser incorrectas, y la biblioteca de aprendizaje autom\u00e1tico Eli5 para Python ayuda a solucionar este problema. Combina la visualizaci\u00f3n y la depuraci\u00f3n de todos los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, adem\u00e1s de rastrear todos los procesos de trabajo de un algoritmo. Algunas de las bibliotecas compatibles con Eli5 son XGBoost, Lightning, Scikit-learn y Sklearn CRFsuite.<\/p>\n
Hablemos ahora de algunas de las aplicaciones de Eli5:<\/h5>\n
- \n
- ELI5 es un paquete de Python que se utiliza para examinar clasificadores de aprendizaje autom\u00e1tico y explicar sus predicciones. Se utiliza com\u00fanmente para depurar algoritmos como regresores de sklearn y clasificadores como XGBoost, CatBoost, Keras, etc.<\/li>\n
- Eli5 es esencial donde hay dependencias con otros paquetes de Python.<\/li>\n
- Eli5 tambi\u00e9n se utiliza en diversas industrias donde se implementan software heredado y enfoques innovadores.<\/li>\n<\/ol>\n
7. SciPy<\/h2>\n
\nScipy es una biblioteca de Python gratuita y de c\u00f3digo abierto que se utiliza para computaci\u00f3n cient\u00edfica, procesamiento de datos y computaci\u00f3n de alto rendimiento. La biblioteca incluye una gran cantidad de rutinas intuitivas para computaci\u00f3n r\u00e1pida. Se basa en la extensi\u00f3n NumPy, que permite el procesamiento y la visualizaci\u00f3n de datos, as\u00ed como comandos de alto nivel. Scipy se utiliza junto con NumPy para c\u00e1lculos matem\u00e1ticos. NumPy permite ordenar e indexar datos de matriz, mientras que SciPy almacena el c\u00f3digo num\u00e9rico. Cluster, constant, fftpack, merge, interpolation, io, linalg, ndimage, odr, optimize, signal, sparse, spatial, eigen y statistical son solo algunos de los numerosos subpaquetes disponibles en SciPy. Para importarlos desde SciPy, se puede usar "from scipy import subpackage-name". Sin embargo, NumPy, la biblioteca SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy y Pandas son paquetes esenciales de SciPy.<\/span><\/p>\nCaracter\u00edsticas:<\/h5>\n
- \n
- La caracter\u00edstica clave de SciPy es que est\u00e1 escrito en NumPy y sus matrices hacen un uso extensivo de NumPy.<\/li>\n
- SciPy utiliza sus subm\u00f3dulos especializados para proporcionar todos los algoritmos num\u00e9ricos eficientes como optimizaci\u00f3n, integraci\u00f3n num\u00e9rica y muchos m\u00e1s.<\/li>\n
- Todas las funciones est\u00e1n ampliamente documentadas en los m\u00f3dulos de SciPy. La estructura de datos principal de SciPy son las matrices NumPy e incluye m\u00f3dulos para diversas aplicaciones populares de programaci\u00f3n cient\u00edfica. SciPy gestiona f\u00e1cilmente tareas como \u00e1lgebra lineal, integraci\u00f3n (c\u00e1lculo), resoluci\u00f3n de ecuaciones diferenciales ordinarias y procesamiento de se\u00f1ales.<\/li>\n<\/ol>\n
8. PyTorch<\/h3>\n
\nPyTorch es una biblioteca de Python presentada por primera vez por Facebook en 2017 que combina dos capacidades de alto nivel: c\u00e1lculo tensorial significativamente acelerado por GPU (similar a NumPy) y plataformas basadas en redes neuronales profundas que ofrecen flexibilidad y velocidad.<\/p>\nCaracter\u00edsticas:<\/h5>\n
- \n
- Python y sus bibliotecas son compatibles con PyTorch.<\/li>\n
- Los requisitos de aprendizaje profundo de Facebook hicieron necesario el uso de esta tecnolog\u00eda.<\/li>\n
- Proporciona una API f\u00e1cil de usar que mejora la usabilidad y la comprensi\u00f3n.<\/li>\n
- Los gr\u00e1ficos se pueden configurar y calcular din\u00e1micamente en cualquier punto de la ejecuci\u00f3n del c\u00f3digo en PyTorch.<\/li>\n
- En PyTorch, la codificaci\u00f3n es simple y el procesamiento es r\u00e1pido.<\/li>\n
- Dado que se admite CUDA (CUDA es una plataforma de computaci\u00f3n paralela y una interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones que permite que el software utilice tipos espec\u00edficos de unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos para el procesamiento de prop\u00f3sito general, un enfoque llamado computaci\u00f3n de prop\u00f3sito general en GPU), se puede ejecutar en m\u00e1quinas con GPU.<\/li>\n<\/ol>\n
9. LightGBM<\/h3>\n
\nGradient Boosting es un destacado paquete de aprendizaje autom\u00e1tico que ayuda a los desarrolladores a desarrollar nuevos algoritmos redefiniendo modelos simples como \u00e1rboles de decisi\u00f3n. Por ello, existen bibliotecas dedicadas que permiten implementar este m\u00e9todo de gradiente boosting de forma r\u00e1pida y eficiente. LightGBM, XGBoost y CatBoost son las bibliotecas en cuesti\u00f3n. Todas estas bibliotecas son competidoras que ayudan a resolver un problema y pueden utilizarse pr\u00e1cticamente de la misma manera.<\/p>\nCaracter\u00edsticas:<\/h5>\n
- \n
- La alta eficiencia de producci\u00f3n est\u00e1 garantizada mediante c\u00e1lculos muy r\u00e1pidos.<\/li>\n
- Es f\u00e1cil de usar porque es intuitivo.<\/li>\n
- Muchas bibliotecas de aprendizaje profundo tardan m\u00e1s en entrenarse que esta biblioteca.<\/li>\n
- No habr\u00e1 ning\u00fan error al utilizar valores NaN y otros valores can\u00f3nicos.<\/li>\n<\/ol>\n
10. Teano<\/h2>\n
\nTheano, al igual que otras bibliotecas matem\u00e1ticas, permite a los usuarios definir, optimizar y evaluar expresiones matem\u00e1ticas. Utiliza enormes matrices multidimensionales para un procesamiento matem\u00e1tico eficiente. El c\u00f3digo est\u00e1ndar basado en C se vuelve m\u00e1s lento al procesar grandes cantidades de datos. Por otro lado, Theano permite una ejecuci\u00f3n r\u00e1pida de c\u00f3digo gracias a su completa biblioteca. Las expresiones inv\u00e1lidas se pueden detectar y evaluar, lo que la hace m\u00e1s \u00fatil que NumPy.<\/p>\nCaracter\u00edsticas:<\/h5>\n
- \n
- Integraci\u00f3n de PyName: Theano puede usar matrices NumPy completamente en funciones compatibles con Theano.<\/li>\n
- Uso de una GPU transparente: se puede utilizar para realizar operaciones intensivas en datos mucho m\u00e1s r\u00e1pido que la CPU.<\/li>\n
- Diferenciaci\u00f3n simb\u00f3lica eficiente: Theano realiza derivadas para funciones con una o m\u00e1s entradas utilizando diferenciaci\u00f3n simb\u00f3lica eficiente.<\/li>\n
- Optimizado para velocidad y estabilidad: Para problemas como obtener la soluci\u00f3n correcta de log(1+x) incluso cuando x es muy peque\u00f1o, Theano funciona bien. Esta es solo una de las muchas pruebas de la estabilidad de Theano.<\/li>\n
- Genere c\u00f3digo C din\u00e1mico: Theano puede evaluar expresiones r\u00e1pidamente, lo que genera un aumento significativo en la eficiencia.<\/li>\n
- Pruebas unitarias exhaustivas y verificaci\u00f3n automatizada: Theano puede ayudar a identificar y diagnosticar m\u00faltiples tipos de problemas y ambig\u00fcedades en el modelo con pruebas unitarias exhaustivas y verificaci\u00f3n automatizada.<\/li>\n<\/ol>\n
Resultado<\/h2>\n
El lenguaje de programaci\u00f3n Python, f\u00e1cil de usar, se ha aplicado ampliamente en diversas aplicaciones del mundo real. Al ser un lenguaje de alto nivel, de tipado din\u00e1mico e interpretado, se est\u00e1 expandiendo r\u00e1pidamente en el \u00e1mbito de la depuraci\u00f3n de errores. Python se utiliza cada vez m\u00e1s en aplicaciones globales como YouTube, Dropbox, etc. Adem\u00e1s, gracias a la disponibilidad de bibliotecas de Python, los usuarios pueden realizar diversas tareas sin tener que escribir su propio c\u00f3digo. Por lo tanto, aprender sobre Python y sus bibliotecas es fundamental para los j\u00f3venes talentos de hoy. Su uso en diversos campos, como la ciencia de datos, el aprendizaje autom\u00e1tico y la ingenier\u00eda de software, lo convierte sin duda en un lenguaje con futuro.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Introducci\u00f3n En el mundo actual, cuando la tecnolog\u00eda juega un papel cada vez m\u00e1s vital en todos los aspectos de nuestras vidas,\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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