2025 년에 알아야 할 상위 50 개 파이썬 라이브러리

Python : AI 및 데이터 과학의 미래로가는 게이트웨이

Python의 타의 추종을 불허하는 다목적 성과 가독성은 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능에 선호되는 언어로서의 지위를 강화했습니다. 광범위한 도서관 생태계는 복잡한 작업을 단순화하여 개발자가 더 많은 것을 달성 할 수 있도록 강화합니다. 이 안내서는 기술 환경을 형성하는 50 개의 필수 파이썬 라이브러리를 탐구합니다. 데이터 조작 및 시각화에서 딥 러닝 및 웹 개발에 이르기까지 이러한 도구는 모든 Python 프로그래머에게는 필수적입니다.

목차

• 키 AI 및 ML 라이브러리
• 데이터 랭글링 라이브러리
• 웹 스크래핑 라이브러리
• 인공 지능 라이브러리
• 기계 학습 알고리즘
• 딥 러닝 프레임 워크
• 컴퓨터 비전 도구
• 자연어 처리 (NLP) 라이브러리
• 데이터 시각화 도구
• 웹 개발 프레임 워크
• 생성 AI 라이브러리
• 결론
• 자주 묻는 질문

키 AI 및 ML 라이브러리

이 섹션에서는 다양한 필드에서 AI 및 ML에서 널리 사용되는 눈에 띄는 파이썬 라이브러리를 탐구합니다. 이 오픈 소스 도구는 개발자와 연구원에게 강력한 기능을 제공하여 혁신 및 문제 해결을 촉진합니다.

데이터 랭글링 라이브러리

1. 판다

Pandas는 Python Data Science의 초석으로 조작 및 분석을위한 유연한 데이터 구조를 제공합니다.

• 핵심 기능 : 통합 인덱싱을 통한 데이터 조작을위한 DataFrame 객체를 제공합니다.
• 장점 : 포괄적 인 데이터 조작 및 분석 도구; 사용자 친화적입니다.
• 제한 사항 : 매우 큰 데이터 세트에서 메모리 집약적 일 수 있습니다.

팬더 링크

2. Numpy

Numpy는 파이썬에서 수치 컴퓨팅의 기본입니다.

• 핵심 기능 : 광범위한 수학적 함수를 갖춘 다차원 배열 및 행렬을 지원합니다.
• 장점 : 고성능 수치 계산.
• 제한 사항 : 데이터 청소 또는 시각화 기능이 부족합니다.

Numpy Link

3. 폴라

Polars는 성능 및 유용성을 우선시하는 고속 데이터 프레임 라이브러리입니다.

• 핵심 기능 : 게으른 평가를 사용하여 데이터 처리를 최적화합니다.
• 장점 : 대형 데이터 세트에서는 매우 빠릅니다. 효율적인 메모리 관리.
• 제한 사항 : 팬더에 비해 생태계가 작은 비교적 새로운 도서관.

폴라 링크

웹 스크래핑 라이브러리

4. 스크레이프

스크랩은 웹 데이터 추출을위한 오픈 소스 프레임 워크입니다.

• 핵심 기능 : HTML/XML에서 데이터 추출을위한 내장 지원.
• 장점 : 매우 확장 가능하고 확장 가능합니다.
• 제한 사항 : 초보자를위한 가파른 학습 곡선.

스크랩 링크

5. BeautifulSoup

BeautifulSoup은 HTML 및 XML을 구문 분석하기위한 파이썬 라이브러리입니다.

• 핵심 기능 : 구문 분석 나무 탐색 및 조작을위한 사용자 친화적 인 방법.
• 장점 : 웹 스크래핑을 단순화합니다. 복잡한 웹 사이트를 효과적으로 처리합니다.
• 제한 사항 : 매우 역동적 인 컨텐츠 또는 복잡한 웹 사이트 구조에 대한 제한된 내장 기능.

BeautifulSoup 링크

인공 지능 라이브러리

6. Openai (GPT-3)

OpenAI는 자연어 처리를위한 강력한 AI 모델에 대한 액세스를 제공합니다.

• 핵심 기능 : 인간과 같은 텍스트를 생성하고 이해합니다.
• 장점 : 텍스트 기반 컨텐츠 생성에 대한 다목적.
• 제한 사항 : 광범위한 용도로 비용이 많이 듭니다. 제한된 공개 액세스.

Openai 링크

7. 포옹 얼굴 (변압기)

Hugging Face는 수천 개의 미리 훈련 된 NLP 모델을 제공합니다.

• 핵심 기능 : 수많은 NLP 작업 (텍스트 분류, 정보 추출 등)을 지원합니다.
• 장점 : 광범위한 NLP 작업 지원; 쉬운 통합.
• 제한 사항 : 최적의 사용을 위해서는 NLP 지식이 필요합니다.

포옹 페이스 링크

(라이브러리 8-50은 유사한 구조를 따라 자리 표시 자 링크를 실제 링크로 바꾸고 흐름과 간결함을 향상시키기 위해 잠재적으로 잠재적으로 다시 표현하는 설명을 대체합니다. 이미지 자리 표시자는 실제 이미지로 대체되어야합니다.)

결론

Python의 광범위한 도서관 생태계는 AI, 머신 러닝 및 데이터 과학을위한 강력한 도구입니다. 이 라이브러리는 워크 플로를 간소화하고 개발을 가속화하며 혁신을 권한을 부여합니다.

자주 묻는 질문

(FAQ는 크게 변하지 않지만 적절한 경우 자원에 대한 링크를 제공해야합니다.)

위 내용은 2025 년에 알아야 할 상위 50 개 파이썬 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!