En este espacio vamos a analizar las mejores y más reconocidas Librerías de Python, las cuales los desarrolladores pueden utilizar para trabajar en el aprendizaje automático y dentro de muchas de las aplicaciones enfocadas al trabajo de datos existentes en la actualidad.

Es posible trabajar con datos mediante Python vainilla, pero hay bastantes librerías de código abierto que hacen que las tareas de datos de Python sean mucho, mucho más fáciles.

¿Cuáles son las Librerías más importantes de Python? Existen decenas de Librerías con las que puedes trabajar en Python, pero las que más prestigio han acumulado con el paso del tiempo son las siguientes: TensorFlow, Scikit-Learn, Numpy, Keras, PyTorch, LightGBM, Eli5, SciPy, Theano Y Pandas.

Seguramente ya has oído hablar de algunas de estas librerías con anterioridad, pero ¿Hay alguna librería útil que puede ser que no conozcas? Aquí hay una lista de las librerías de Python más importantes para tareas de ciencia de datos, que cubre áreas como el procesamiento, el modelado y la visualización de datos.

Algunas de las librerías de Python más utilizadas en estos campos específicos, en los que Python suele ser más utilizado, son las siguientes:

  • El procesamiento y modelado de datos: NumPy, SciPy, Pandas, Keras, Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost.
  • La visualización de datos: Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly, PyDot,
  • El procesamiento de datos: Scrapy, BeautifulSoup.

Pero antes de entrar a ver cada una de las librerías, hablemos un poco sobre Python. Python es uno de los lenguajes más populares utilizados por científicos de datos y desarrolladores de software para tareas de ciencia de datos. Se puede utilizar para predecir resultados, automatizar tareas, optimizar procesos y ofrecer conocimientos de inteligencia empresarial.

Hay muchas razones por las que Python es popular entre los desarrolladores y una de ellas es que tiene una colección increíblemente grande de Librerías con las que los usuarios pueden trabajar.

Aquí hay algunas razones importantes de por qué Python es popular:

  • Python tiene una gran colección de Librerías.
  • Python es conocido como el lenguaje de programación de nivel principiante debido a su simplicidad y facilidad.
  • Desde el desarrollo hasta la implementación y el mantenimiento, Python quiere que sus desarrolladores sean más productivos.
  • La portabilidad es otra razón de la gran popularidad de Python.
  • La sintaxis de programación de Python es simple de aprender y es de alto nivel en comparación con C, Java y C ++.

Por lo tanto, se pueden desarrollar nuevas aplicaciones escribiendo menos líneas de códigos. La simplicidad de Python ha atraído a muchos desarrolladores a crear nuevas Librerías para el aprendizaje automático. Debido a la gran colección de Librerías, Python se está volviendo muy popular entre los expertos del aprendizaje automático.


Las Mejores Librerías de Python

Sin más, ahora ya, vamos a ver cada una de las librerías de Python.

MENÚ DE LAS LIBRERÍAS DE PYTHON MÁS IMPORTANTES

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1. TensorFlow

La librería de Python Tensorflow. Visto en Ciberninjas

¿Qué es TensorFlow?

Si actualmente está trabajando en un proyecto de aprendizaje automático en Python, es posible que haya escuchado sobre esta popular biblioteca de código abierto conocida como TensorFlow.

Esta biblioteca fue desarrollada por Google en colaboración con Brain Team. TensorFlow se usa en casi todas las aplicaciones de Google para el aprendizaje automático.

TensorFlow funciona como una biblioteca computacional para escribir nuevos algoritmos que involucran una gran cantidad de operaciones de tensor, ya que las redes neuronales pueden expresarse fácilmente como gráficos computacionales, pueden implementarse usando TensorFlow como una serie de operaciones en tensores. Además, los tensores son matrices N-dimensionales que representan sus datos.

Características de TensorFlow

TensorFlow está optimizado para la velocidad, utiliza técnicas como XLA para operaciones rápidas de álgebra lineal.

  1. Construcción receptiva: Con TensorFlow, podemos visualizar fácilmente todas y cada una de las partes del gráfico, lo que no es una opción mientras se usa Numpy o SciKit.

  2. Flexible: Una de las características muy importantes de Tensorflow es que es flexible en su operatividad, lo que significa que tiene modularidad y las partes que desea hacer independientes, le ofrece esa opción.

  3. Fácilmente entrenable: Es fácilmente entrenable tanto en la CPU como en la GPU para la warningrmática distribuida.

  4. Entrenamiento en red neuronal paralela: TensorFlow ofrece canalización en el sentido de que puede entrenar múltiples redes neuronales y múltiples GPU, lo que hace que los modelos sean muy eficientes en sistemas a gran escala.

  5. Gran Comunidad: No hace falta decir que si ha sido desarrollado por Google, ya hay un gran equipo de ingenieros de software que trabajan continuamente en mejoras de estabilidad.

  6. Código abierto: Lo mejor de esta biblioteca de aprendizaje automático es que es de código abierto para que cualquiera pueda usarla siempre que tenga conexión a Internet.

¿Dónde se usa TensorFlow?

Está utilizando TensorFlow a diario pero indirectamente con aplicaciones como Google Voice Search o Google Photos. Estas aplicaciones se desarrollan utilizando esta biblioteca.

Todas las Librerías creadas en TensorFlow están escritas en C y C ++. Sin embargo, tiene un front-end complicado para Python. Su código Python se compilará y luego se ejecutará en el motor de ejecución distribuida TensorFlow creado con C y C ++.

El número de aplicaciones de TensorFlow es literalmente ilimitado y esa es la belleza de TensorFlow.

A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos Scikit-Learn..

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2. Scikit-Learn

La librería de Python Scikit-Learn. Visto en Ciberninjas

¿Qué es Scikit-learn?

Es una biblioteca de Python asociada con NumPy y SciPy. Se considera una de las mejores Librerías para trabajar con datos complejos.

Se están realizando muchos cambios en esta biblioteca. Una modificación es la función de validación cruzada, que proporciona la capacidad de usar más de una métrica. Muchos métodos de capacitación como la regresión logística y los vecinos más cercanos han recibido algunas pequeñas mejoras.

Características de Scikit-Learn

  1. Validación cruzada: Existen varios métodos para verificar la precisión de los modelos supervisados ​​en datos no vistos.

  2. Algoritmos de aprendizaje no supervisados: una vez más, hay una gran variedad de algoritmos en la oferta, comenzando desde la agrupación, el análisis factorial, el análisis de componentes principales hasta las redes neuronales no supervisadas.

  3. Extracción de características: útil para extraer características de imágenes y texto (por ejemplo, bolsa de palabras)

¿Dónde se usa Scikit-Learn?

Contiene una gran cantidad de algoritmos para implementar tareas estándar de aprendizaje automático y minería de datos, como la reducción de la dimensionalidad, clasificación, regresión, agrupamiento y selección de modelos.

A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a Numpy..

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3. Numpy

Logotipo de la librería de Python Numpy. Visto en Ciberninjas

¿Qué es Numpy?

Numpy es considerada como una de las Librerías de aprendizaje automático más populares de Python.

TensorFlow y otras Librerías utilizan Numpy internamente para realizar múltiples operaciones en tensores. La interfaz de matriz es la mejor y la característica más importante de Numpy.

Características de Numpy

Interactivo: Numpy es muy interactivo y fácil de usar.
Matemáticas: hace que las implementaciones matemáticas complejas sean muy simples.
Intuitivo: hace que la codificación sea realmente fácil y comprender los conceptos es fácil.
Mucha interacción: ampliamente utilizada, por lo tanto, una gran contribución de código abierto.

¿Dónde se usa Numpy?

Esta interfaz se puede utilizar para expresar imágenes, ondas de sonido y otras secuencias sin formatos binarias como una matriz de números reales en Dimensional-N.

Es importante para los desarrolladores de «machine learning» full stack tener conocimiento de Numpy.

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A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a Keras..

4. Keras

Logotipo de la librería de Python, Keras. Visto en Ciberninjas

¿Qué es keras?

Keras es considerada como una de las mejores Librerías de aprendizaje automático en Python. Proporciona un mecanismo más fácil para expresar redes neuronales. Keras también proporciona algunas de las mejores utilidades para compilar modelos, procesar conjuntos de datos, visualizar gráficos y mucho más.

En el backend, Keras usa Theano o TensorFlow internamente. También se pueden usar algunas de las redes neuronales más populares como CNTK. Keras es relativamente lento cuando lo comparamos con otras Librerías de aprendizaje automático. Porque crea un gráfico computacional mediante el uso de infraestructura de back-end y luego lo utiliza para realizar operaciones. Todos los modelos en Keras son portátiles.

Características de Keras

Funciona sin problemas tanto en la CPU como en la GPU.
Keras admite casi todos los modelos de una red neuronal: totalmente conectado, convolucional, agrupamiento, recurrente, incrustación, etc. Además, estos modelos se pueden combinar para construir modelos más complejos.
Keras, siendo de naturaleza modular, es increíblemente expresivo, flexible y apto para investigaciones innovadoras.
Keras es un marco completamente basado en Python, lo que facilita la depuración y la exploración.

¿Dónde se usa Keras?

Ya está interactuando constantemente con las funciones creadas con Keras: se usa en Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square y muchos otros. Es especialmente popular entre las startups que colocan el aprendizaje profundo en el centro de sus productos.

Keras contiene numerosas implementaciones de bloques de construcción de redes neuronales de uso común, como capas, objetivos, funciones de activación, optimizadores y una serie de herramientas para facilitar el trabajo con imágenes y datos de texto.

Además, proporciona muchos conjuntos de datos preprocesados ​​y modelos preformados como MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.

Keras también es un favorito entre los investigadores de aprendizaje profundo, llegando al # 2. Keras también ha sido adoptado por investigadores de grandes organizaciones científicas, en particular, CERN y NASA.

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A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a PyTorch..

5. PyTorch

La librería de Python PyTorch. Visto en Ciberninjas

¿Qué es PyTorch?

PyTorch es la biblioteca de aprendizaje automático más grande que permite a los desarrolladores realizar cálculos de tensor con aceleración de GPU, crear gráficos computacionales dinámicos y calcular gradientes automáticamente. Aparte de esto, PyTorch ofrece API enriquecidas para resolver problemas de aplicaciones relacionados con redes neuronales.

Esta biblioteca de aprendizaje automático se basa en Torch, que es una biblioteca de máquina de código abierto implementada en C con un contenedor en Lua.

Esta biblioteca de máquinas en Python se introdujo en 2017, y desde su inicio, la biblioteca está ganando popularidad y atrayendo a un número cada vez mayor de desarrolladores de aprendizaje automático.

Características de PyTorch

  1. Frontal híbrido: Un nuevo front-end híbrido proporciona facilidad de uso y flexibilidad en modo entusiasta, al tiempo que pasa sin problemas al modo gráfico para obtener velocidad, optimización y funcionalidad en entornos de tiempo de ejecución C ++.

  2. Entrenamiento distribuido: Optimice el rendimiento tanto en investigación como en producción aprovechando el soporte nativo para la ejecución asincrónica de operaciones colectivas y la comunicación entre pares que es accesible desde Python y C ++.

  3. Python primero: PyTorch no es un enlace de Python en un marco monolítico de C ++. Está diseñado para integrarse profundamente en Python, por lo que puede usarse con Librerías y paquetes populares como Cython y Numba.

  4. Librerías y herramientas: Una comunidad activa de investigadores y desarrolladores ha creado un rico ecosistema de herramientas y Librerías para extender PyTorch y apoyar el desarrollo en áreas desde la visión por computadora hasta el aprendizaje de refuerzo.

¿Dónde se usa PyTorch?

PyTorch se utiliza principalmente para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural.

Está desarrollado principalmente por el grupo de investigación de inteligencia artificial de Facebook y el software «Pyro» de Uber para programación probabilística se basa en él.

PyTorch está superando a TensorFlow en múltiples formas y está ganando mucha atención en los últimos días.

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A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a LightGBM..

6. LightGBM

La librería de Python LightGBM. Visto en Ciberninjas

¿Qué es LightGBM?

Gradient Boosting es una de las mejores y más populares Librerías de aprendizaje automático, que ayuda a los desarrolladores a construir nuevos algoritmos mediante el uso de modelos elementales redefinidos y, a saber, árboles de decisión. Por lo tanto, hay Librerías especiales que están diseñadas para una implementación rápida y eficiente de este método.

Estas Librerías son LightGBM, XGBoost y CatBoost. Todas estas Librerías son competidoras que ayudan a resolver un problema común y pueden utilizarse de manera casi similar.

Características de LightGBM

El cálculo muy rápido garantiza una alta eficiencia de producción.

Intuitivo, por lo tanto, lo hace fácil de usar.

Entrenamiento más rápido que muchas otras Librerías de aprendizaje profundo.

No producirá errores cuando considere los valores de NaN y otros valores canónicos.

¿Dónde se usa LightGBM?

Estas Librerías proporcionan implementaciones altamente escalables, optimizadas y rápidas de aumento de gradiente, lo que lo hace popular entre los desarrolladores de aprendizaje automático. Debido a que la mayoría de los desarrolladores de pila completa de aprendizaje automático ganaron concursos de aprendizaje automático mediante el uso de estos algoritmos.

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A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a Eli5..

7. Eli5

La librería de Python Eli5. Visto en Ciberninjas

¿Qué es eli5?

Muy a menudo, los resultados de las predicciones del modelo de aprendizaje automático no son precisos, y la biblioteca de aprendizaje automático Eli5 integrada en Python ayuda a superar este desafío. Es una combinación de visualización y depuración de todos los modelos de aprendizaje automático y el seguimiento de todos los pasos de trabajo de un algoritmo.

Características de Eli5

Además, Eli5 es compatible con las Librerías XGBoost, lightning, scikit-learn y sklearn-crfsuite. Todas las Librerías mencionadas anteriormente se pueden utilizar para realizar diferentes tareas utilizando cada una de ellas.

¿Dónde se usa Eli5?

Aplicaciones matemáticas que requieren muchos cálculos en poco tiempo.

Eli5 juega un papel vital donde hay dependencias con otros paquetes de Python.

Aplicaciones heredadas e implementación de nuevas metodologías en diversos campos.

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A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a SciPy..

8. SciPy

La librería de Python SciPy. Visto en Ciberninjas

¿Qué es la SciPy?

SciPy es una biblioteca de aprendizaje automático para desarrolladores e ingenieros de aplicaciones. Sin embargo, aún necesita saber la diferencia entre la biblioteca SciPy y la pila SciPy. La biblioteca SciPy contiene módulos para optimización, álgebra lineal, integración y estadísticas.

Características de SciPy

La característica principal de la biblioteca SciPy es que está desarrollada usando NumPy, y su matriz aprovecha al máximo NumPy.

Además, SciPy proporciona todas las rutinas numéricas eficientes como la optimización, la integración numérica y muchas otras que utilizan sus submódulos específicos.

Todas las funciones en todos los submódulos de SciPy están bien documentadas.

¿Dónde se usa SciPy?

SciPy es una biblioteca que usa NumPy con el propósito de resolver funciones matemáticas. SciPy utiliza matrices NumPy como estructura de datos básica y viene con módulos para varias tareas comúnmente utilizadas en programación científica.

SciPy maneja fácilmente las tareas que incluyen álgebra lineal, integración (cálculo), resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias y procesamiento de señales.

A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a Theano..

🐍 Librería Scipy 🐍
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9. Theano

La librería de Python Theano. Visto en Ciberninjas

¿Qué es theano?

Theano es una biblioteca de aprendizaje automático de marco computacional en Python para calcular matrices multidimensionales. Theano funciona de manera similar a TensorFlow, pero no es tan eficiente como TensorFlow. Debido a su incapacidad para adaptarse a entornos de producción.

Además, Theano también se puede utilizar en entornos distribuidos o paralelos similares a TensorFlow.

Características de Theano

Completa integración con NumPy : posibilidad de utilizar matrices completamente NumPy en funciones compiladas por Theano.
Uso transparente de una GPU : realice cálculos intensivos en datos mucho más rápido que en una CPU.
Diferenciación simbólica eficiente : Theano realiza sus derivadas para funciones con una o varias entradas.
Optimizaciones de velocidad y estabilidad : obtenga la respuesta correcta log(1+x) incluso cuando x es muy pequeña. Este es solo uno de los ejemplos para mostrar la estabilidad de Theano.
Generación dinámica de código C : evalúe las expresiones más rápido que nunca, aumentando así la eficiencia en gran medida.
Extensas pruebas unitarias y autoverificación : detecte y diagnostique múltiples tipos de errores y ambigüedades en el modelo.

¿Dónde se usa Theano?

La sintaxis real de las expresiones Theano es simbólica, lo que puede ser desagradable para los principiantes acostumbrados al desarrollo normal de software. Específicamente, las expresiones se definen en sentido abstracto, se compilan y luego se usan para hacer cálculos.

Fue diseñado específicamente para manejar los tipos de computación requeridos para los algoritmos de redes neuronales grandes utilizados en Deep Learning. Fue una de las primeras Librerías de este tipo (el desarrollo comenzó en 2007) y se considera un estándar de la industria para la investigación y el desarrollo de Deep Learning.

Theano se está utilizando en múltiples proyectos de redes neuronales hoy en día y la popularidad de Theano solo está creciendo con el tiempo.

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A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a Pandas..

10. Pandas

La librería de Python Pandass. Visto en Ciberninjas

¿Qué es Pandas?

Pandas es una biblioteca de aprendizaje automático en Python que proporciona estructuras de datos de alto nivel y una amplia variedad de herramientas para el análisis. Una de las grandes características de esta biblioteca es la capacidad de traducir operaciones complejas con datos utilizando uno o dos comandos. Los pandas tienen tantos métodos incorporados para agrupar, combinar datos y filtrar, así como la funcionalidad de series temporales.

Características de los pandas

Los pandas se aseguran de que todo el proceso de manipulación de datos sea más fácil. El soporte para operaciones tales como Re-indexación, Iteración, Clasificación, Agregaciones, Concatenaciones y Visualizaciones se encuentran entre las características más destacadas de Pandas.

¿Dónde se usa Pandas?

Actualmente, hay menos versiones de la biblioteca de pandas que incluye cientos de nuevas características, correcciones de errores, mejoras y cambios en la API. Las mejoras en los pandas se refieren a su capacidad de agrupar y ordenar datos, seleccionar la salida más adecuada para el método de aplicación y proporciona soporte para realizar operaciones de tipos personalizados.

El análisis de datos entre todo lo demás se destaca cuando se trata del uso de Pandas. Pero, cuando se usan Pandas con otras Librerías y herramientas, garantizan una alta funcionalidad y una buena cantidad de flexibilidad.

🐍 Librería Pandas 🐍

A continuación, en esta sección de ‘Las mejores Librerías de Python’, tenemos a otras Librerías.. De menor uso, pero no por ello menos importantes, dependiendo de cual vaya a ser el uso que desees hacer de Python dentro de tus proyectos..

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11. Scrapy

Scrapy, es una de las bibliotecas de ciencia de datos de Python más populares, ayuda a crear programas de rastreo (robots araña) que pueden recuperar datos estructurados de la web, por ejemplo, URL o información de contacto. Es una gran herramienta para extraer datos que se utilizan, por ejemplo, en modelos de aprendizaje automático de Python.

Los desarrolladores lo utilizan para recopilar datos de las API. Este marco completo sigue el principio Don’t Repeat Yourself en el diseño de su interfaz. Como resultado, la herramienta inspira a los usuarios a escribir código universal que se puede reutilizar para construir y escalar grandes rastreadores.

🐍 Librería 🐍

12. Beautiful Soup

BeautifulSoup es otra biblioteca muy popular para rastreo web y extracción de datos. Si desea recopilar datos que están disponibles en algún sitio web pero no a través de un CSV o API adecuados, BeautifulSoup puede ayudarlo a recopilarlos y organizarlos en el formato que necesite.

🐍 Librería 🐍

13. XGBoost

Utiliza esta biblioteca para implementar algoritmos de aprendizaje automático en el marco de Gradient Boosting. XGBoost es portátil, flexible y eficiente. Ofrece refuerzo de árboles paralelos que ayuda a los equipos a resolver muchos problemas de ciencia de datos. Otra ventaja es que los desarrolladores pueden ejecutar el mismo código en los principales entornos distribuidos, como Hadoop, SGE y MPI.

🐍 Librería 🐍

14. MatPlotLib

Esta es una biblioteca de ciencia de datos estándar que ayuda a generar visualizaciones de datos, como diagramas y gráficos bidimensionales (histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de coordenadas no cartesianas). Matplotlib es una de esas bibliotecas de trazado que son realmente útiles en proyectos de ciencia de datos: proporciona una API orientada a objetos para incrustar trazados en aplicaciones.

Es gracias a esta biblioteca que Python puede competir con herramientas científicas como MatLab o Mathematica. Sin embargo, los desarrolladores necesitan escribir más código de lo habitual mientras usan esta biblioteca para generar visualizaciones avanzadas. Tenga en cuenta que las bibliotecas de trazado populares funcionan a la perfección con Matplotlib.

🐍 Librería 🐍

15. SeaBorn

Seaborn se basa en Matplotlib y sirve como una útil herramienta de aprendizaje automático de Python para visualizar modelos estadísticos: mapas de calor y otros tipos de visualizaciones que resumen los datos y representan las distribuciones generales. Al utilizar esta biblioteca, puede beneficiarse de una amplia galería de visualizaciones (incluidas las complejas como series de tiempo, diagramas conjuntos y diagramas de violín).

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16. Bokeh

Esta biblioteca es una gran herramienta para crear visualizaciones interactivas y escalables dentro de los navegadores usando widgets de JavaScript. Bokeh es completamente independiente de Matplotlib. Se centra en la interactividad y presenta visualizaciones a través de navegadores modernos, de forma similar a los documentos basados ​​en datos (d3.js). Ofrece un conjunto de gráficos, capacidades de interacción (como vincular gráficos o agregar widgets JavaScript) y estilo.

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17. Jupiter

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18. Plotly

Esta herramienta basada en la web para la visualización de datos que ofrece muchos útiles gráficos fuera de la caja – se pueden encontrar en la página web Plot.ly . La biblioteca funciona muy bien en aplicaciones web interactivas. Sus creadores están ocupados ampliando la biblioteca con nuevos gráficos y funciones para admitir múltiples vistas vinculadas, animación e integración de diafonía.

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19. PyDot

Esta biblioteca ayuda a generar gráficos orientados y no orientados. Sirve como interfaz para Graphviz (escrito en Python puro). Puede mostrar fácilmente la estructura de los gráficos con la ayuda de esta biblioteca. Eso es útil cuando está desarrollando algoritmos basados ​​en redes neuronales y árboles de decisión.

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20. Kaggle

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21. CadQuery

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22. Requests Python

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23. Sheetfu

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24. Mitogen

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25. Tessagon

Teje tus variedades 2D favoritas con triángulos, hexágonos y otros patrones interesantes.

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26. Vidgear

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Conclusión

¡Esta lista no esta de ninguna manera completa! El ecosistema de Python ofrece muchas otras herramientas que pueden ser útiles para el trabajo de ciencia de datos. Los científicos de datos y los ingenieros de software involucrados en proyectos de ciencia de datos que utilizan Python utilizarán muchas de estas herramientas, ya que son esenciales para crear modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento en Python.

¿Conoce otras bibliotecas Python útiles para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático? ¡Háganos saber qué otras herramientas encuentra esenciales para el ecosistema de datos de Python!

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La Guía de Python fue creada el 30 de Junio de 2019 y su última edición fue realizada el 20 de Mayo de 2020.

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