導入
テクノロジーが私たちの生活のあらゆる側面でますます重要な役割を果たしている今日の世界では、現実世界の問題を効果的に解決できるプログラミング言語を選択する必要があります。Pythonはそのようなプログラミング言語の一つです。近年、ソフトウェアエンジニアリング、機械学習、データサイエンスなど、様々な業界で使用されていることから、Pythonの人気は高まっています。Pythonの人気の理由は、豊富なライブラリ群にあります。そのため、多くの新進気鋭の才能ある人材が、主要なプログラミング言語としてPythonに惹かれています。そこでこの記事では、最も有名なPythonライブラリと、現代社会におけるそれらの用途について、読者の皆様に情報を提供したいと思います。.
ライブラリとは何ですか?
ライブラリとは、メソッド、クラス、ユーティリティモジュールの集合体であり、アプリケーションコードで特定のタスクを実行する際に使用できます。関数を一から記述する必要はありません。ライブラリは通常、スコープが狭いため（文字列、I/O、ソケットなど）、API（アプリケーションプログラミングインターフェース）は小さく、依存関係も少なくて済みます。これはクラス定義のリストに過ぎません。さて、ここで誰もが抱く疑問は、なぜライブラリが必要なのか、ということです。説明は簡単です。コードの再利用性です。コードの再利用性とは、他者が既に作成または記述したコードを、自分の目的のために再利用することです。例えば、一部のライブラリには、文字列内の文字の最後のインデックスを返す findLastIndex(char) という関数があります。ライブラリの findLastIndex(charToFind) 関数をすぐに呼び出し、位置を特定する必要がある文字を引数として渡すことができます。プログラマーにとって、ライブラリは天使のような役割を果たします。ライブラリは、車輪の再発明を防ぎ、真の問題に集中できるようにしてくれるのです。.
Python ライブラリとは何ですか?
最も人気のあるPythonライブラリについて詳しく説明する前に、まずはPythonプログラミング言語の概要を簡単に説明しましょう。「Python」という名前は、おそらく聞いたことがあるでしょう。Guido Van Rossum氏の発明で、1980年代に誕生したPythonは、ゲームチェンジャーであることが証明されています。現在最も広く使用されているコーディング言語の一つであり、幅広いアプリケーションで使用されています。Pythonの人気の理由はいくつかあります。
- Python には一連のライブラリが付属しています。.
- Python は、その使いやすさとシンプルさから、初心者向けのプログラミング言語として最適です。.
- Python は、開発、展開、保守のあらゆる面で開発者の生産性を向上させることを目指しています。.
- Python が絶大な人気を誇っているもう一つの理由は、軽量で、弱いシステムでも使用できることです。.
- C、Java、C++ と比較すると、Python のプログラミング構文は学習が簡単で、抽象化のレベルも高いです。.
上記の最初のポイントで述べたように、Pythonの人気は、その多様で使いやすいライブラリに大きく関係しています。Pythonライブラリは、ゼロからコードを書かずにコードを記述できる便利な関数のコレクションです。137,000を超えるライブラリを備えたPythonは、機械学習、データサイエンス、データ視覚化、画像およびデータ操作など、さまざまな分野のプログラムやモデルの作成に使用できます。.
1. パンダ
PandasはBSD（Berkeley Software Distribution）ライセンスのオープンソースライブラリです。この人気の高いライブラリは、データサイエンス分野で広く利用されています。主にデータの分析、操作、クリーニングなどに利用されています。Pandasを使用すると、Rなどの他の言語に切り替えることなく、データモデリングとデータ分析操作を実行できます。Pythonライブラリは通常、以下のデータ型をサポートしています。
- データセット内のデータ。.
- 順序付けられたデータと順序付けられていないデータを含む時系列。.
- 行列データの行と列にはラベルが付けられます。.
- ラベルのない情報。.
- その他の種類の統計情報。.
2. ナンパイ
NumPyは、科学計算に特化したオープンソースのPythonライブラリの中で最も広く利用されているものの1つです。高速計算のための数学関数が組み込まれており、大規模な行列や多次元データをサポートしています。「数値計算Python」は「NumPy」という用語で定義されます。線形代数、一般的なデータのための多次元コンテナ、乱数ジェネレータなど、さまざまな用途に使用できます。NumPyの重要な関数には、arcsin()、arccos()、tan()、radians()などがあります。Pythonでは、メモリ使用量が少なく、高速で使いやすいため、リストよりもNumPy配列が好まれます。.
特徴：
- インタラクティブ: Numpy は非常にインタラクティブでユーザーフレンドリーなライブラリです。.
- 数学: NumPy は難しい数式の実行を簡素化します。.
- 直感的: コーディングとトピックの理解が簡単になります。.
- 高いインタラクション: 広く使用されているためインタラクションが多く、オープンソースの貢献も豊富です。.
NumPyインターフェースは、画像、音声波形、その他の生のバイナリストリームを、実数値のN次元配列として表現し、視覚化するために使用できます。フルスタック開発者がこのライブラリを機械学習に実装するには、NumPyの知識が必要です。.
3. ケラス
Kerasは、ディープニューラルネットワークを迅速にテストできるオープンソースのPythonベースのニューラルネットワークライブラリです。ディープラーニングの普及に伴い、Kerasは優れた選択肢として浮上しています。開発者によると、Kerasは機械ではなく人間のために設計されたAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）であるためです。Kerasは、TensorFlowやTheanoよりも産業界や研究コミュニティで高い採用率を誇っています。Kerasをインストールする前に、TensorFlowバックエンドエンジンをインストールすることをお勧めします。.
特徴：
- CPU (中央処理装置) と GPU (グラフィックス処理装置) の両方で問題なく動作します。.
- Keras は、完全接続、畳み込み、プール、再帰、埋め込みなど、ほぼすべてのニューラル ネットワーク モデルをサポートしています。これらのモデルを組み合わせて、より複雑なモデルを作成することもできます。.
- Keras のモジュール設計により、表現力と適応性が非常に高まり、高度な研究に適しています。.
- Keras は、さまざまなモデルやプロジェクトのデバッグと探索を簡素化する Python ベースのフレームワークです。.
4. テンソルフロー
TensorFlowは、オープンソースの高性能数値計算ライブラリです。ディープラーニングアルゴリズムや機械学習アルゴリズムにも使用されています。Googleの人工知能部門であるGoogle Brainチームの研究者によって開発され、現在では数学、物理学、機械学習の研究者によって複雑な数学計算に広く利用されています。TensorFlowは高速化を重視して設計されており、XLA（XLAまたはAccelerated Linear Algebraは、ソースコードを変更することなくTensorFlowモデルを高速化できる、線形代数用のドメイン特化型コンパイラです）などの技術を用いて高速な線形代数計算を実行します。.
特徴：
- レスポンシブな構造: TensorFlow を使用すると、グラフの任意の部分を簡単に視覚化できますが、これは Numpy や SciKit では不可能です。.
- 多用途: Tensorflow の最も重要な機能の 1 つは、機械学習モデルに関連するパフォーマンスが柔軟であることです。つまり、モジュール式であり、独自に一部を構築できます。.
- TensorFlow での機械学習モデルのトレーニングは簡単です。分散コンピューティング用の CPU および GPU 上で TensorFlow を使用して、機械学習モデルを簡単にトレーニングできます。.
- 並列ニューラル ネットワーク トレーニング: TensorFlow を使用すると、複数のニューラル ネットワークと GPU を同時にトレーニングできます。.
- オープンソースと大規模なコミュニティ：Googleが開発しているのであれば、既にソフトウェア専門家による大規模なチームが継続的な安定性向上に取り組んでいることは間違いありません。この機械学習ライブラリの最大の利点は、オープンソースであるため、インターネットにアクセスできる人なら誰でも利用できることです。.
5. Scikit-learn
Scikit Learnは、Python環境で動作する機械学習アルゴリズム用のオープンソースライブラリです。教師あり学習と教師なし学習の両方のアルゴリズムで使用できます。このライブラリには、NumPy、Matplotlib、SciPyパッケージに加え、一般的なアルゴリズムも含まれています。Scikit Learnは、Spotifyの音楽レコメンデーションで使用されていることで最もよく知られています。それでは、Scikit Learnの主要な機能をいくつか詳しく見ていきましょう。
- クロス検証: Scikit Learn を使用して、未知のデータに対する教師ありモデルの精度を確認するには、train_test_split メソッド、cross_val_score など、さまざまな方法があります。.
- 教師なし学習手法: クラスタリング、因子分析、主成分分析、教師なしニューラル ネットワークなど、幅広い教師なし学習アルゴリズムが利用可能です。.
- 特徴抽出: 画像やテキストから特徴を抽出するのは便利なツールです (Bag of Words など)。.
6. イーライ5
機械学習モデルの予測はしばしば不正確ですが、Eli5 Python機械学習ライブラリは、この不正確な予測という問題に対処するのに役立ちます。Eli5は、あらゆる機械学習モデルの可視化とデバッグに加え、アルゴリズムの動作プロセス全体をトレースする機能も備えています。Eli5がサポートするライブラリには、XGBoost、lightning、scikit-learn、sklearn crfsuiteなどがあります。.
ここで、Eli5 のいくつかのアプリケーションについて説明しましょう。
- ELI5は、機械学習の分類器を検証し、その予測を説明するために使用されるPythonパッケージです。sklearnの回帰器やXGBoost、CatBoost、Kerasなどの分類器などのアルゴリズムのデバッグによく使用されます。.
- 他の Python パッケージとの依存関係がある場合には、Eli5 が不可欠です。.
- Eli5 は、レガシー ソフトウェアと革新的なアプローチが実装されているさまざまな業界でも使用されています。.
7. サイパイ
Scipyは、科学計算、データ処理、高性能計算に用いられる、無料でオープンソースのPythonライブラリです。このライブラリには、高速計算のためのユーザーフレンドリーなルーチンが多数含まれています。ScipyはNumPy拡張機能に基づいており、データ処理と可視化、そして高水準コマンドを可能にします。ScipyはNumPyと併用して数学計算に用いられます。NumPyは配列データのソートとインデックス作成を可能にし、SciPyは数値コードを保存します。Cluster、constant、fftpack、merge、interpolation、io、linalg、ndimage、odr、optimize、signal、sparse、spatial、eigen、statisticsは、SciPyで利用可能な数多くのサブパッケージのほんの一部です。これらのサブパッケージをSciPyからインポートするには、「from scipy import サブパッケージ名」を使用します。ただし、NumPy、SciPyライブラリ、Matplotlib、IPython、Sympy、Pandasは必須のSciPyパッケージです。.
特徴：
- SciPy の主な特徴は、NumPy で記述されており、その配列では NumPy が広範に使用されていることです。.
- SciPy は、最適化、数値積分など、あらゆる効率的な数値アルゴリズムを提供するために、特殊なサブモジュールを使用します。.
- すべての関数はSciPyモジュールで詳細にドキュメント化されています。SciPyの主要なデータ構造はNumPy配列であり、様々な一般的な科学プログラミングアプリケーション用のモジュールが含まれています。SciPyは、線形代数、積分（微積分）、常微分方程式の解、信号処理といったタスクを容易に処理します。.
8. パイトーチ
PyTorch は、Facebook が 2017 年に初めて導入した Python ライブラリで、大幅に GPU アクセラレーションされたテンソル計算 (NumPy に類似) と、柔軟性と速度を提供するディープ ニューラル ネットワーク ベースのプラットフォームという 2 つの高度な機能を組み合わせています。.
特徴：
- Python とそのライブラリは PyTorch によってサポートされています。.
- Facebook のディープラーニング要件により、このテクノロジを使用する必要がありました。.
- 使いやすさと理解度を向上させる、使いやすい API を提供します。.
- PyTorch では、コード実行のどの時点でもグラフを動的に設定および計算できます。.
- PyTorch ではコーディングが簡単で、処理が高速です。.
- CUDA (CUDA は、ソフトウェアが特定の種類のグラフィックス処理ユニットを汎用処理に使用できるようにする並列コンピューティング プラットフォームおよびアプリケーション プログラミング インターフェイスです。このアプローチは、GPU 上の汎用コンピューティングと呼ばれます) がサポートされているため、GPU マシンで実行できます。.
9. ライトGBM
勾配ブースティングは、決定木などの単純なモデルを再定義することで、開発者が新しいアルゴリズムを開発するのに役立つ、著名な機械学習パッケージです。そのため、この勾配ブースティング手法を迅速かつ効率的に実装するために使用できる専用ライブラリが存在します。LightGBM、XGBoost、CatBoostなどがその例です。これらのライブラリはすべて、問題解決に役立つ競合ライブラリであり、ほぼ同じように使用できます。.
特徴：
- 非常に高速な計算により高い生産効率が保証されます。.
- 直感的に操作できるので使いやすいです。.
- 多くのディープラーニング ライブラリは、このライブラリよりもトレーニングに時間がかかります。.
- NaN値やその他の標準値を使用する場合、エラーは発生しません。.
10. テアノ
Theanoは、他の数学ライブラリと同様に、数式の定義、最適化、評価を可能にします。効率的な数式処理のために、巨大な多次元配列を使用します。標準的なC言語ベースのコードは、大量のデータを扱うと処理速度が低下します。一方、Theanoは豊富なライブラリを備えているため、高速なコード実行が可能です。無効な式を検出・評価できるため、NumPyよりも便利なライブラリとなっています。.
特徴：
- PyName 統合: Theano は、Theano 準拠の関数で NumPy 配列を完全に使用できます。.
- 透過的な GPU の使用: CPU よりもはるかに高速にデータ集約型の操作を実行できます。.
- 効率的な記号微分: Theano は、効率的な記号微分を使用して、1 つ以上の入力を持つ関数の微分を実行します。.
- 速度と安定性に最適化：xが非常に小さい場合でもlog(1+x)の正しい解を求めるような問題において、Theanoは優れた性能を発揮します。これは、Theanoの安定性を示す数多くの証拠の一つにすぎません。.
- 動的な C コードを生成します。Theano は式を素早く評価できるため、効率が大幅に向上します。.
- 広範な単体テストと自動検証: Theano は、広範な単体テストと自動検証により、モデル内の複数の種類の問題や曖昧さを識別して診断するのに役立ちます。.
結果
使いやすいプログラミング言語であるPythonは、実世界の様々なアプリケーションで幅広く応用されています。高水準で動的型付けのインタープリタ型言語であるため、エラーデバッグの分野で急速に普及しています。YouTubeやDropboxなどのグローバルアプリケーションでもPythonの利用が増えています。さらに、Pythonライブラリが利用できるため、ユーザーは独自のコードを書かずに様々なタスクを実行できます。そのため、今日の若い才能を持つすべての人にとって、Pythonとそのライブラリについて学ぶことは非常に重要です。データサイエンス、機械学習、ソフトウェアエンジニアリングなど、様々な分野でPythonが活用されていることから、Pythonは間違いなく未来の言語と言えるでしょう。.
