Python es considerado como uno de los lenguajes de programación más importantes en la actualidad. Para permitir un mejor uso, integración y acceso a módulos con funcionalidades se crearon las bibliotecas de Python. Aquí te contaremos cuáles son las bibliotecas de Python emergentes que debes conocer.
NumPy
Enfocada al procesamiento de matrices de Python con un enfoque general, esta biblioteca ofrece una gran cantidad de herramientas basadas en características matemáticas complejas. NumPy es conocido por tener matrices y matrices multidimensionales de tamaño masivo. Su funcionamiento es muy eficiente, cuenta con back ends y permite trabajar con números aleatorios.
SciPy
SciPy es una biblioteca de Python cuyo objetivo es permitir un estudio automatizado de computación de ciencias y analítica de datos. Es sencillo de usar y operar, incorpora las siguientes funciones: optimización, integración numérica, álgebra lineal, estadística, transformadas de Fourier, etc.
Scikit learn
Desarrollada como un proyecto de Google Summer Time of Code en 2007 y lanzada al público general por INRIA en 2010, esta biblioteca de Python fue creada a partir de bibliotecas como NumPy y SciPy. Su objetivo es permitirnos el análisis de algoritmos y su estudio de forma accesible.
Theano
Enfocado compilar, optimizar, evaluar, analizar y manipular expresiones y cálculos matemáticos, Theano es una biblioteca basada en la máquina Python. Además, una de las grandes ventajas de esta biblioteca es su integración con hardware, ya que puede trabajar con procesamiento de gráficos GPU y con CPU.
Tensor Flow
Desarrollada por Google Mind para uso de Google, esta biblioteca Python salió al público en general en 2015 gracias a Apache License 2.0. La principal característica de Tensor Flow es su API de Python y C++ la cual tiene gran estabilidad. Esto permite ejecutarlas en múltiples CPU, GPU y TPU computacional.
Keras
Con más de 200 mil clientes, esta es de las bibliotecas de Python de código abierto más grandes. Su funcionamiento se basa en el uso de redes neuronales de datos, Machine Learning y estudio de máquinas. Además, se puede integrar con Microsoft Cognitive Toolkit, R, PlaidM, Theano, y Tensor Flow.
PyTorch
Tu portátil no tiene que quedarse fuera de la programación. Esta es de las mejoras bibliotecas Python enfocadas a portátiles. Su principal objetivo es el Machine Learning, estudio de datos y el procesamiento del lenguaje de programación puro. La ventaja principal es su accesibilidad y lo fácil que resulta usarla.
Pandas
En constante evolución y cambio, esta biblioteca está enfocada en la construcción de información de forma fácil y rápida ayudando así a su análisis y procesamiento. Pandas permite la corrección de evaluación de datos, así como la gestión de información previamente etiquetada. El código usado en el back end tiene como base Python y C.
Matplotlib
Usada para el trazado en 2D, el propósito de Matplotib es el permitirte visualizar la información para la elaboración de dichos trazados. Ofrece la creación de diagramas y figuras a partir de una gran variedad de códecs. También permite crear histogramas y diagramas con códigos muy ligeros.
