Введение
В современном мире, когда технологии играют всё более важную роль во всех аспектах нашей жизни, нам необходимо выбрать язык программирования, способный эффективно решать реальные задачи. Python — один из таких языков. Популярность Python в последние годы возросла благодаря его использованию в различных отраслях, таких как разработка программного обеспечения, машинное обучение, наука о данных и т. д. Причина его популярности — большое количество библиотек, предлагаемых Python. Именно поэтому многие современные таланты выбрали Python в качестве своего основного языка программирования. Поэтому в этой статье мы хотели бы рассказать нашим читателям о самых известных библиотеках Python и их применении в современном мире.
Что такое библиотека?
Библиотека — это набор методов, классов и вспомогательных модулей, которые код вашего приложения может использовать для выполнения определённых задач без необходимости писать функции с нуля. Поскольку библиотеки обычно имеют узкую область применения (например, строки, ввод-вывод и сокеты), API (интерфейс прикладного программирования) меньше и требует меньше зависимостей. Это всего лишь список определений классов. Теперь у каждого должен возникнуть вопрос: зачем нужна библиотека? Объяснение простое: возможность повторного использования кода. Повторное использование кода — это не что иное, как использование кода, уже созданного или написанного другими людьми, для наших собственных целей. Например, в некоторых библиотеках есть функция findLastIndex(char), которая возвращает последний индекс символа в строке. Мы можем сразу вызвать функцию findLastIndex(charToFind) библиотеки и передать в качестве параметров символы, позиции которых нужно найти. В жизни программиста библиотеки играют роль своего рода ангела-хранителя, поскольку они не дают программистам изобретать велосипед и позволяют сосредоточиться на реальной задаче.
Что такое библиотека Python?
Давайте начнём с краткого обзора языка программирования Python, прежде чем перейдём непосредственно к самым популярным библиотекам Python. Вы, несомненно, слышали название «Python». Python, детище Гвидо ван Россума, появившееся ещё в 1980-х годах, стало настоящим прорывом. Сегодня это один из самых распространённых языков программирования, применяемый для самых разных приложений. Популярность Python обусловлена рядом факторов:
- Python поставляется с набором библиотек.
- Python — язык программирования для начинающих из-за своей простоты и легкости.
- Python хочет, чтобы его разработчики были более продуктивны на всех этапах разработки, развертывания и обслуживания.
- Еще одной причиной огромной популярности Python является его легкость и возможность использования на слабых системах.
- По сравнению с C, Java и C++ синтаксис программирования Python прост в изучении и имеет высокий уровень абстракции.
Как уже упоминалось в первом пункте, популярность Python во многом обусловлена его разнообразными и простыми в использовании библиотеками. Библиотеки Python представляют собой набор полезных функций, позволяющих писать код, не создавая его с нуля. Благодаря более чем 137 000 библиотек, Python может использоваться для создания программ и моделей в самых разных областях, например, в машинном обучении, науке о данных, визуализации данных, обработке данных и изображений и многих других.
1. Панды
Pandas — библиотека с открытым исходным кодом, распространяемая по лицензии BSD (Berkeley Software Distribution). Эта популярная библиотека широко используется в области науки о данных. Она применяется в основном для анализа, обработки, очистки данных и т. д. Pandas позволяет моделировать и анализировать данные без необходимости использования другого языка программирования, например R. Библиотеки Python обычно поддерживают следующие типы данных:
- Данные в наборе данных.
- Временные ряды, содержащие упорядоченные и неупорядоченные данные.
- Строки и столбцы матричных данных маркированы.
- Немаркированная информация.
- Любой другой тип статистической информации.
2. NumPy
NumPy — одна из наиболее широко используемых библиотек Python с открытым исходным кодом, ориентированная на научные вычисления. Она имеет встроенные математические функции для быстрых вычислений и поддерживает большие матрицы и многомерные данные. Термин “NumPy” определяет “числовой Python”. Его можно использовать в линейной алгебре, как многомерный контейнер для данных общего назначения и как генератор случайных чисел, среди прочего. Некоторые важные функции NumPy: arcsin(), arccos(), tan(), radians() и т. д. В Python массив NumPy предпочтительнее списков, поскольку он занимает меньше памяти, работает быстрее и проще в использовании.
Функции:
- Интерактивность: Numpy — очень интерактивная и удобная для пользователя библиотека.
- Математика: NumPy упрощает выполнение сложных математических уравнений.
- Интуитивно понятный: упрощает кодирование и понимание тем.
- Высокая степень интерактивности: в нем много интерактивности, поскольку он широко используется, и, следовательно, имеется большой вклад в виде открытого исходного кода.
Интерфейс NumPy можно использовать для представления изображений, аудиосигналов и других необработанных двоичных потоков в виде N-мерного массива вещественных значений для визуализации. Знание NumPy требуется разработчикам полного цикла для реализации этой библиотеки в машинном обучении.
3. Керас
Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом на Python, которая позволяет быстро тестировать глубокие нейронные сети. По мере роста популярности глубокого обучения Keras становится отличным выбором, поскольку, по словам создателей, это API (интерфейс прикладного программирования), разработанный для людей, а не для машин. Keras более популярен в отрасли и исследовательском сообществе, чем TensorFlow или Theano. Перед установкой Keras рекомендуется установить TensorFlow Backend Engine.
Функции:
- Он работает как на CPU (центральном процессоре), так и на GPU (графическом процессоре) без каких-либо проблем.
- Keras поддерживает практически все модели нейронных сетей, включая полносвязные, сверточные, объединенные, рекуррентные, встраиваемые и т. д. Эти модели также можно объединять для создания более сложных моделей.
- Модульная конструкция Keras делает его чрезвычайно выразительным, адаптируемым и подходящим для передовых исследований.
- Keras — это фреймворк на основе Python, который упрощает отладку и исследование различных моделей и проектов.
4. TensorFlow
TensorFlow — это высокопроизводительная библиотека для численных вычислений с открытым исходным кодом. Она также используется в алгоритмах глубокого и машинного обучения. Она была создана исследователями из команды Google Brain в подразделении искусственного интеллекта Google и в настоящее время широко используется исследователями в области математики, физики и машинного обучения для сложных математических вычислений. TensorFlow разработан для быстрой работы и использует такие методы, как XLA (XLA, или Accelerated Linear Algebra, — это предметно-ориентированный компилятор для линейной алгебры, который может ускорять модели TensorFlow без изменения исходного кода), для выполнения быстрых вычислений в линейной алгебре.
Функции:
- Адаптивная структура: с помощью TensorFlow мы можем легко визуализировать любую часть графика, что невозможно с помощью Numpy или SciKit.
- Универсальность: Одной из важнейших особенностей Tensorflow является его гибкость в работе с моделями машинного обучения, то есть он модульный и позволяет вам самостоятельно создавать его части.
- Обучение моделей машинного обучения в TensorFlow выполняется просто: модели машинного обучения можно легко обучать с помощью TensorFlow на центральных и графических процессорах для распределенных вычислений.
- Параллельное обучение нейронных сетей: TensorFlow позволяет одновременно обучать несколько нейронных сетей и графических процессоров.
- Открытый исходный код и большое сообщество: несомненно, если это разработка Google, то над постоянным повышением стабильности уже работает значительная команда экспертов. Главное преимущество этой библиотеки машинного обучения — её открытый исходный код, то есть ею может пользоваться любой, у кого есть доступ к интернету.
5. Scikit Learn
Scikit Learn — это библиотека с открытым исходным кодом для алгоритмов машинного обучения, работающая в среде Python. Она может использоваться как с контролируемыми, так и с неконтролируемыми алгоритмами обучения. Библиотека включает популярные алгоритмы, а также пакеты NumPy, Matplotlib и SciPy. Scikit Learn наиболее известен своим использованием в музыкальных рекомендациях Spotify. Давайте подробнее рассмотрим некоторые ключевые функции Scikit Learn:
- Перекрестная проверка: существуют различные методы проверки точности контролируемых моделей на неизвестных данных с помощью Scikit Learn, например, метод train_test_split, cross_val_score и т. д.
- Методы неконтролируемого обучения: доступен широкий спектр алгоритмов неконтролируемого обучения, включая кластеризацию, факторный анализ, анализ главных компонентов и неконтролируемые нейронные сети.
- Извлечение признаков: извлечение признаков из изображений и текста — полезный инструмент (вроде «Мешка слов»).
6. Эли5
Предсказания моделей машинного обучения часто оказываются неверными, и библиотека машинного обучения Eli5 Python помогает решить эту проблему. Она сочетает в себе визуализацию и отладку всех моделей машинного обучения, а также отслеживание всех рабочих процессов алгоритма. Eli5 поддерживает, в частности, XGBoost, Lightning, scikit-learn и sklearn crfsuite.
Давайте теперь поговорим о некоторых применениях Eli5:
- ELI5 — это пакет Python, используемый для анализа классификаторов машинного обучения и объяснения их предсказаний. Он широко применяется для отладки алгоритмов, таких как регрессоры sklearn и классификаторы, такие как XGBoost, CatBoost, Keras и т. д.
- Eli5 необходим там, где есть зависимости от других пакетов Python.
- Eli5 также используется в различных отраслях, где внедряются устаревшие программные обеспечения и инновационные подходы.
7. SciPy
Scipy — это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для научных вычислений, обработки данных и высокопроизводительных вычислений. Библиотека включает в себя большое количество удобных для пользователя процедур для быстрых вычислений. Она основана на расширении NumPy, которое позволяет обрабатывать и визуализировать данные, а также использовать высокоуровневые команды. Scipy используется вместе с NumPy для математических вычислений. NumPy позволяет сортировать и индексировать массивы данных, в то время как SciPy хранит числовой код. Cluster, Constant, FFTPack, Merge, Interpolation, io, Linalg, Ndimage, ODR, Optimize, Signal, Sparse, Spatial, Eigen и Statistics — лишь некоторые из многочисленных подпакетов, доступных в SciPy. Чтобы импортировать их из SciPy, можно использовать команду “from scipy import subpackage-name”. Однако NumPy, библиотека SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy и Pandas являются основными пакетами SciPy.
Функции:
- Ключевой особенностью SciPy является то, что он написан на NumPy, и его массивы широко используют NumPy.
- SciPy использует свои специализированные подмодули для предоставления всех эффективных численных алгоритмов, таких как оптимизация, численное интегрирование и многое другое.
- Все функции подробно документированы в модулях SciPy. Основная структура данных SciPy — массивы NumPy, и он включает модули для множества популярных приложений научного программирования. SciPy легко справляется с такими задачами, как линейная алгебра, интегрирование (вычислительный анализ), решение обыкновенных дифференциальных уравнений и обработка сигналов.
8. PyTorch
PyTorch — это библиотека Python, впервые представленная Facebook в 2017 году, которая объединяет две высокоуровневые возможности: значительно ускоренные на GPU тензорные вычисления (аналогично NumPy) и глубокие нейронные сети на основе платформ, обеспечивающих гибкость и скорость.
Функции:
- Python и его библиотеки поддерживаются PyTorch.
- Требования Facebook к глубокому обучению сделали необходимым использование этой технологии.
- Он предоставляет простой в использовании API, который повышает удобство использования и понимания.
- Графики можно динамически настраивать и рассчитывать в любой точке выполнения кода в PyTorch.
- В PyTorch кодирование простое, а обработка быстрая.
- Поскольку поддерживается CUDA (CUDA — это параллельная вычислительная платформа и интерфейс прикладного программирования, позволяющий программному обеспечению использовать определенные типы графических процессоров для универсальной обработки — подход, называемый универсальными вычислениями на графических процессорах), ее можно запускать на машинах с графическими процессорами.
9. LightGBM
Gradient Boosting — это известный пакет машинного обучения, помогающий разработчикам разрабатывать новые алгоритмы, переосмысливая простые модели, такие как деревья решений. В результате появились специализированные библиотеки, которые можно использовать для быстрой и эффективной реализации этого метода градиентного бустинга. Речь идёт о библиотеках LightGBM, XGBoost и CatBoost. Все эти библиотеки являются конкурентами, помогающими решить определённую задачу, и могут использоваться практически одинаково.
Функции:
- Высокая эффективность производства гарантируется очень быстрыми расчетами.
- Он удобен в использовании, поскольку интуитивно понятен.
- Многим библиотекам глубокого обучения требуется больше времени для обучения, чем этой библиотеке.
- При использовании значений NaN и других канонических значений ошибок не возникнет.
10. Теано
Theano, как и другие математические библиотеки, позволяет пользователям определять, оптимизировать и вычислять математические выражения. Для эффективной обработки математических данных используются огромные многомерные массивы. Стандартный код на языке C замедляется при работе с большими объёмами данных. С другой стороны, Theano обеспечивает быстрое выполнение кода благодаря своей богатой библиотеке. Недопустимые выражения могут быть обнаружены и вычислены, что делает библиотеку более полезной, чем NumPy.
Функции:
- Интеграция с PyName: Theano может полноценно использовать массивы NumPy в функциях, совместимых с Theano.
- Использование прозрачного графического процессора: его можно использовать для выполнения операций с большими объемами данных гораздо быстрее, чем центральный процессор.
- Эффективное символьное дифференцирование: Theano выполняет производные для функций с одним или несколькими входами, используя эффективное символьное дифференцирование.
- Оптимизирован для скорости и стабильности: для таких задач, как получение правильного решения log(1+x), даже если x очень мал, Theano работает отлично. Это лишь одно из многих доказательств стабильности Theano.
- Генерация динамического кода C: Theano может быстро вычислять выражения, что приводит к значительному повышению эффективности.
- Расширенное модульное тестирование и автоматизированная проверка: Theano может помочь выявить и диагностировать различные типы проблем и неопределенностей в модели с помощью расширенного модульного тестирования и автоматизированной проверки.
Результат
Простой в использовании язык программирования Python нашёл широкое применение в различных реальных приложениях. Будучи высокоуровневым, динамически типизированным и интерпретируемым языком, он быстро развивается в области отладки ошибок. Python всё чаще используется в таких глобальных приложениях, как YouTube, Dropbox и других. Более того, благодаря наличию библиотек Python пользователи могут выполнять различные задачи без необходимости писать собственный код. Поэтому изучение Python и его библиотек очень важно для каждого молодого таланта сегодня. Использование Python в различных областях, таких как наука о данных, машинное обучение, разработка программного обеспечения и т. д., определённо делает его языком будущего.
