Поэтому NumPy входит в базовый стек библиотек для Machine Learning. Python-telegram-bot – одна из самых старых библиотек для создания ботов python что на нем пишут c синхронным режимом работы. Кроме реализации чистого API эта библиотека содержит ряд высокоуровневых классов, упрощающих разработку ботов. Datacleaner нужна для автоматической очистки и подготовки данных к анализу. Она позволяет удалять строки без указанного значения, кодировать нечисловые переменные, работать с фреймами Pandas и решать множество других задач. Datacleaner проста в использовании, так что подойдет и начинающим пользователям.
Для работы с созданием графических приложений есть несколько популярных библиотек, в частности встроенный tkinter и Qt. Но когда необходимо сделать красивое, легковесное графическое приложение, то хотелось бы использовать что-то более мощное, например, html+css+js, именно с этим может помочь библиотека EEL. Keras – это нейросетевая библиотека, написанная на языке Python, а TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом для различных задач машинного обучения. TensorFlow предоставляет как высокоуровневые, так и низкоуровневые API, в то время как Keras предоставляет только высокоуровневые API.
Matplotlib – одна из главных библиотек для визуализации данных на Python. Многие другие библиотеки, например, Cartopy или Seaborn используют для работы с графиками элементы именно этой библиотеки. У Matplotlib есть понятный объектно-ориентированный интерфейс и удобный API для встраивания в другие приложения. Разберем несколько библиотек для решения задач из разных сфер — веб-разработки, Data Science, дата-аналитики, визуализации данных и создания Telegram-ботов. Под описанием каждой библиотеки приведем код для установки.
Она позволяет хранить и редактировать данные в n-мерных массивах, что в некоторых случаях намного надежнее обычных списков в Python. В основе NumPy — возможность выполнять очень сложные математические преобразования. Специалистам по машинному обучению в первую очередь важно обучать различные модели на данных и применять их для классификации, регрессии, кластеризации и решения других задач. В отличие от многих других библиотек mutagen позволяет вызовом всего одной функции получить всю необходимую информацию об аудио в удобно читаемом формате.
Работать с JSON в Python — сплошное удовольствие, ведь он прекрасно отображается в Python-словаре. Кроме того, Python поставляется с собственной библиотекой для создания и анализа, или разбора, JSON. Если мне нужно поработать с JSON, то я непременно выберу Python. Проще говоря, seaborn – это расширение Matplotlib с дополнительными возможностями.
Это объектно-ориентированные интерфейсы API для встраиваемых графиков разнообразных приложений. Также Matplotlib представляет процедурный интерфейс pylab, поддерживает разные наборы инструментов (Excel и natgrid, картографию). Python считается одним из наиболее востребованных языков программирования во всем мире. Его знает практически каждый специалист данной сферы деятельности. Популярность языка вполне объяснима универсальностью и колоссальным числом библиотек, которое не перестают пополняться. В этом материале постараемся детально рассмотреть лучшие библиотеки Python.
Вы уже должны знать, что Python является очень гибким языком. Это настоящая находка в мире программирования, так как он может быть использованы в сфере науки о данных, веб-разработке и даже машинном обучении. Если вы новичок в программировании, то вы можете попробовать пройти некоторые онлайн-курсы, чтобы понять насколько этот язык полезен.
2022 год навсегда останется в памяти как год, когда генеративный ИИ преодолел границы сообщества ИИ и вышел за его пределы. В значительной степени это произошло благодаря diffusion моделям, которые привлекли к себе большое внимание благодаря своим впечатляющим возможностям в создании высококачественных изображений. DALL-E 2, Imagen и Stable Diffusion – вот лишь несколько примеров diffusion моделей, которые произвели фурор в этом году. Их результаты вызвали обсуждение и восхищение своей способностью генерировать изображения, которые расширяют границы того, что ранее считалось возможным – даже экспертами в области ИИ. Кроме того, существует концепция получения и дополнения данных, чтобы LLM мог работать с вашими собственными данными, а не с “общими” данными, на которых обучаются модели. Бесплатного сыра не бывает, поэтому вам, скорее всего, придется внести некоторые изменения в ваш Python-код, чтобы он мог быть скомпилирован Codon.
Если вас как веб-разработчика порадовал какой-то новый питонический инструмент, способный потеснить укоренившиеся решения, поделитесь в комментариях. Помимо прочего, обеспечивает совместимость с разными браузерами и спасает от вредоносного кода, отправляемого через формы. Это всего лишь базовый обзор, но надеемся, что он дал вам представление о том, как использовать Tkinter для создания GUI в Python. Tkinter имеет множество других виджетов для создания более сложных интерфейсов. Вы можете добавлять текстовые поля, списки, радиокнопки, меню и многое другое.
Я установил Home Assistant на более мощный сервер — внутри Docker-контейнера. Это не просто мое хобби, но и нечто, контролирующее большую часть моего жилища. Это полноценное приложение, которое можно установить и в виде Python-пакета из PyPI.
Отдельно стоит сказать об устаревших версиях – Python 2 больше не поддерживается. Но ранее он был использован для разработки множества программ. И не все из них можно легко перенести на современные версии. Изучение языка Python можно начать с онлайн-интерпретаторов, которые позволяют писать и запускать код прямо в браузере без необходимости установки дополнительных приложений. Если же планируется создать небольшое и простое приложение, стоит подумать о микрофреймворках или отдельных узкоспециализированных библиотеках. Библиотеки Python — это коллекции дополнительных модульных компонентов кода для «змеиного языка», заточенных под определенные тонкие задачи.
NLTK (Natural Language Toolkit) в основном работает с человеческим языком, а не с компьютерным, чтобы применять обработку естественного языка (NLP). Он содержит библиотеки обработки текста, с помощью которых вы можете выполнять токенизацию, парсинг, классификацию, выделение, тегирование и семантическое обоснование данных. На основе функционала этой библиотеки может показаться, что она повторяется, но каждая библиотека в Python была написана для повышения некоторой эффективности. В отличие от Faker, он генерирует фикстуры — блоки кода, которые выполняются до или после тестовых функций. Фикстуры помогают привести приложение в нужное состояние, задать исходные данные или сгенерировать информацию для теста.
Но знать распределение памяти зачастую недостаточно, так как программа может тормозить и не выполнять работу за ожидаемое время. В таком случае необходимо отследить, какие процессы сколько времени занимают. Таким образом, pythonnet и jpype – отличные решения для интеграции кода C# и Java в Python проект. Мощная библиотека для работы с переменными окружения, с помощью которой можно автоматически валидировать тип переменной окружения. Также в нее встроена автоматическая проверка на существование переменной.
Simplejson — достаточно быстрый, точный и гибкий кодировщик и декодировщик JSON. Поддерживает Python 3.3+ и сохраняет обратную совместимость с Python 2.5. Если вы знаете, что в скором времени займетесь разработкой крупного веб-приложения, то стоит присмотреться к полноценному фреймворку. Вот уже более 3 лет я каждый день пользуюсь Home Assistant, и все это время он доступен в бета-версии. Home Assistant может интегрировать и управлять любыми устройствами и протоколам.
Я пишу про ML, стартапы и релокацию в UK для IT специалистов. Но если мы хотим повторить тот же эксперимент с новыми данными, мы должны начать с нуля! Код намного лучше справляется с этой задачей, экономя наше драгоценное время. Но мониторинг моделей не ограничивается только моделями ИИ – он может быть применен к любому виду моделей, включая статистические и математические модели.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .