Читать «Python Библиотеки» — Джейд Картер онлайн
Страница 9 из 27
.
В
зависимости
от
предназначения
,
библиотеки
могут
быть
категоризованы
по
разным
областям
.
Рассмотрим
несколько
основных
категорий
библиотек
и
их
направления
.
Библиотеки
для
работы
с
графиками
и
визуализации
данных
Matplotlib:
Одна
из
самых
популярных
библиотек
для
создания
статических
,
интерактивных
графиков
и
диаграмм
. Matplotlib
предоставляет
множество
возможностей
для
настройки
внешнего
вида
графиков
и
диаграмм
.
Seaborn:
Построенная
на Matplotlib, Seaborn
предоставляет
высокоуровневый
интерфейс
для
создания
красочных
статистических
графиков
.
Особенно
полезна
для
визуализации
данных
в
рамках
анализа
данных
.
Plotly:
Библиотека
,
которая
предоставляет
возможности
для
создания
интерактивных
графиков
и
визуализации
данных
.
Поддерживает
широкий
спектр
видов
графиков
.
Библиотеки
для
обработки
данных
Pandas:
Эффективная
библиотека
для
работы
с
данными
в
табличной
форме
.
Предоставляет
высокоуровневые
структуры
данных
,
такие
как DataFrame,
и
множество
функций
для
манипуляции
и
анализа
данных
NumPy:
Основная
библиотека
для
выполнения
математических
операций
с
многомерными
массивами
и
матрицами
.
Широко
используется
в
научных
вычислениях
и
обработке
данных
.
SciPy:
Построенная
на NumPy, SciPy
расширяет
его
функциональность
,
предоставляя
дополнительные
инструменты
для
оптимизации
,
статистики
,
интеграции
и
других
задач
.
Библиотеки
для
машинного
обучения
и
искусственного
интеллекта
Scikit-learn:
Мощная
библиотека
для
машинного
обучения
,
содержащая
инструменты
для
классификации
,
регрессии
,
кластеризации
и
других
задач
.
Обладает
простым