Top 10 Python Bibliotheken in 2022
In diesem Beitrag zeigen wir dir die Top 10 der Python Bibliotheken (2022), die von Entwicklern verwendet werden können, um Machine Learning in ihre vorhandenen Anwendungen einzubauen.
- TensorFlow
- Scikit-Learn
- Numpy
- Keras
- PyTorch
- LightGBM
- Eli5
- SciPy
- Theano
- Pandas
Einführung
Python ist eine der beliebtesten und am weitesten verbreiteten Programmiersprachen weltweit und hat bereits viele andere Programmiersprachen in der IT-Branche ersetzt. Es gibt sehr viele Gründe, warum Python bei Programmierern so beliebt ist. Einer davon ist, dass es eine erstaunlich große Sammlung von Bibliotheken gibt, mit denen die Benutzer arbeiten können.
Hier sind einige wichtige Gründe, warum Python so beliebt ist, kurz zusammengefasst:
- Python ist aufgrund seiner klaren Strukturen einfach zu lernen und ist dementsprechend sehr gut für Beginner geeignet.
- Python verfügt über eine große Sammlung an Bibliotheken.
- Von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und Wartung, hilft Python seinen Entwicklern dabei produktiver zu sein.
- Portabilität wird bei Python groß geschrieben.
- Die Programmiersyntax von Python ist einfach zu erlernen und auf einem höheren Niveau, im Vergleich zu C, Java oder C++.
Neue Anwendungen können mit Python schneller entwickelt werden, mit weniger geschriebenem Code.
Die Einfachheit von Python hat viele Entwickler dazu gebracht, neue Bibliotheken für Machine Learning zu erstellen. Aufgrund dieser riesigen Sammlung an Bibliotheken, wird Python immer beliebter bei Experten.
Die erste Bibliothek in unserem Top 10 Python-Bibliotheken Beitrag ist TensorFlow.
1. TensorFlow
Was ist TensorFlow?
Wenn du aktuell an einem Machine Learning Projekt in Python arbeitest, hast du wahrscheinlich schon von dieser beliebten open source Bibliothek gehört. TensorFlow wurde von Google in Zusammenarbeit mit Brain Team entwickelt. Sie wird in fast jeder Google-Anwendung für maschinelles Lernen verwendet. TensorFlow funktioniert wie eine Softwarebibliothek zum Schreiben von neuen Algorithmen, die eine große Anzahl an tensor operationsbeinhalten. Neuronale Netzwerke können leicht als rechnergestützte Graphen ausgedrückt werden und mit TensorFlow lässt sich eine Reihe von Operationen auf Tensoren implementieren.
Eigenschaften von TensorFlow
TensorFlow ist auf Geschwindigkeit optimiert. Es verwendet Techniken wie XLA für schnelle lineare Algebraoperationen.
1) Responsive Construct
Mit TensorFlow können wir jeden Teil eines Diagramms einfach visualisieren, was bei Verwendung von Numpy oder SciKit keine Option ist.
2) Flexibel
Eine der wichtigsten Eigenschaften von TensorFlow ist die Flexibiliät in der Bedienbarkeit. Das bedeutet, es bietet dir Modularität und ein einfaches Hervorheben bestimmter Teile.
3) Leicht trainierbar
Über die CPU und GPU können TensorFlow einfach neue Sachverhalte beigebracht werden.
4) Parallel Neural Network Training
TensorFlow bietet Pipelining in dem Sinne, dass mehrere neuronale Netzwerke und mehrere GPUs trainieren können, was die Modelle in großen Dimensionen sehr effizient macht.
5) Große Community
Da es von Google entwickelt wurde, gibt es natürlich bereits ein großes Team an Software-Entwicklern, die ständig an Verbesserungen arbeiten, um das System stabiler zu machen.
6) Open Source
Das Beste an dieser machine learning Bibliothek ist, dass sie kostenfrei von jedem genutzt werden kann, solange man eine Internetverbindung hat.
Wo wird TensorFlow verwendet?
Du verwendest TensorFlow täglich, jedoch indirekt bei Anwendungen wie Google Voice Search oder Google Fotos, da solche Anwendungen mit TensorFlow entwickelt werden. Alle Bibliotheken, die in TensorFlow erstellt wurden, sind in C oder C++ geschrieben. Es hat jedoch ein recht kompliziertes Front-End für Python. Dein Python Code wird deshalb kompiliert und dann auf dem TensorFlow execution engine ausgeführt, unter Verwendung von C und C++.
Die Anzahl der Anwendungen der TensorFlow Bibliothek ist nahezu unbegrenzt und das ist gerade das Besondere an TensorFlow!
Als nächsten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste ist Scikit-Learn!
2. SciKit-Learn
Was ist SciKit-Learn?
SciKit-Learn ist eine Python Bibliothek, die mit NumPy und SciPy verknüpft ist. Sie gilt als eine der besten Bibliotheken für die Arbeit mit komplexen Daten.
In dieser Bibliothek gab es kürzlich viele Änderungen. Eine Modifizierung ist das cross-validation feature, mit der man nun mehr als nur eine Metrik verwenden kann. Viele weitere Funktionen wie logistics regression und nearest neighborhaben kleine Updates und Verbesserungen erhalten.
Eigenschaften von SciKit-Learn
1) Cross-validation
Es gibt verschiedene Methoden, um die Genauigkeit der Daten von den angewendeten Modellen zu überprüfen.
2) Unsupervised learning algorithms
Auch hier gibt es eine große Auswahl verschiedener Algorithmen – angefangen von clustering, Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse bis hin zu unsupervised neural networks.
3) Feature extraction
Nützlich, um Merkmale aus Bilder oder Texten zu extrahieren (z.B. bag of words).
Wo wird SciKit-Learn verwendet?
Die SciKit-Learn Bibliothek enthält eine Vielzahl von Algorithmen zur Implementierung von Standardaufgaben für machine learning und data mining. Diese sind z.B. Reduzierung von Dimensionalität, Klassifizierung, Regression, Clustering und model selection.
Als nächsten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste haben wir Numpy!
3. Numpy
Was ist Numpy?
Numpy gilt als eine der beliebtesten online Bibliotheken für machine learning in Python.
TensorFlow und weitere Bibliotheken verwenden Numpy intern, um verschiedene Operationen an Tensoren auszuführen. Array interface ist das beste und wichtigste Feature von Numpy.
Eigenschaften von Numpy
1) Interaktiv
Numpy ist sehr interaktiv und einfach zu bedienen.
2) Mathematik
Numpy hilft, mathematisch komplexe Implementierungen einfach zu machen.
3) Intuitiv
Erleichtert dir das Coden und Erfassen der Konzepte.
4) Viel Interaktion
Numpy ist weit verbreitet, dementsprechend gibt es vielen open source Beiträge.
Wo wird Numpy verwendet?
Das Numpy Interface kann zum Ausdrücken von Bildern, Schallwellen und anderen binären streams als ein Array von reellen Zahlen in N-Dimensionen verwendet werden.
Um die Bibliothek für machine learning zu implementieren und zu nutzen, sollten Full Stack Developer sich gut mit Numpy auskennen.
Als nächsten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste haben wir Keras!
4. Keras
Was ist Keras?
Keras gilt als eine der coolsten machine learning Bibliotheken für Python. Es bietet einen einfachen Mechanismus, um neuronale Netzwerke darzustellen. Außerdem bietet dir Keras eins der besten Programme, um Modelle zu kompilieren, Datensätze zu verarbeiten, Diagramme zu visualisieren und vieles mehr.
Im Backend verwendet Keras intern entweder Theano oder TensorFlow. Einige der beliebtesten neuronalen Netzwerke wie CNTK können ebenso verwendet werden. Keras ist allerdings vergleichsweise langsam, wenn man es mit anderen machine learning Bibliotheken vergleicht, da es über die Backend-Infrastruktur einen computationl graphkreiert und diesen zur Ausführung der Vorgänge verwendet. Alle Modelle in Keras sind aber immerhin portabel.
Eigenschaften von Keras
1) Problemlos
Keras läuft reibungslos sowohl auf der CPU, als auch auf der GPU.
2) Neural Networks
Keras unterstützt fast alle Typen eines neuronalen Netzwerks – vollständig verbunden, gefaltet, gepoolt, wiederkehrend, eingebettet usw. Darüber hinaus können die verschiedenen Typen kombiniert werden, um komplexe Modelle zu erstellen.
3) Flexibel und innovativ
Keras ist modular aufgebaut, daher ist es unglaublich ausdrucksstark, flexibel und optimal für innovative Forschung geeignet.
4) Python-based Framework
Keras ist ein vollständig Python-basiertes Framework, was das Problem lösen und Erforschen dieser Bibliothek vereinfacht.
Wo wird Keras verwendet?
Du benutzt bereits vermutlich täglich Anwendungen, die mit Keras erstellt wurden – Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocodc, Square und viele andere. Es ist besonders beliebt bei Start Ups, die mit der Deep Learning Technologie arbeiten.
Keras enthält zahlreiche Implementierungen von häufig verwendeten Bausteinen von neuronalen Netzwerken, wie Ebenen, Ziele, Aktivierungsfunktionen, Optimierung und eine Vielzahl von Funktionen, die das Arbeiten mit Bild- und Textdaten erleichtern.
Außerdem bietet es viele bereits verarbeitete Datensätze und vorab getestete Modelle, wie MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet usw.
Last but not least – Keras ist auch ein Favorit unter Deep Learning Forschern und belegt hier Platz 2. Es wird bereits von Forschern in großen wissenschaftlichen Organisationen benutzt, insbesondere beim CERN oder der NASA.
Als nächsten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste haben wir PyTorch!
5. PyTorch
Was ist PyTorch?
PyTorch ist die größte Bibliothek für Machine Learning, und erlaubt Entwicklern die Leistung von GPUs auszuschöpfen, um dynamische Berechnungsgraphen (Computational Graphs) und Gradients automatisch zu erstellen.
Darüber hinaus bietet PyTorch umfangreiche APIs zur Lösung von Anwendungsproblemen im Zusammenhang mit neuronalen Netzwerken. Die PyTorch Bibliothek basiert auf Torch, einer open source Bibliothek, die in C implementiert wurde, mit einem wrapper in Lua.
PyTorch in Python wurde 2017 eingeführt. Seit ihrer Gründung gewinnt die Bibliothek immer mehr an Popularität und zieht immer mehr Entwickler vom machine learning an.
Eigenschaften von PyTorch
1) Hybrid Frontend
Ein neues hybrid Frontend bietet Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität im eager mode und kann währenddessen nahtlos in den Grafikmodus wechseln, um Geschwindigkeit, Optimierung und Funktionalität (in C++) der Laufzeitumgebung zu gewährleisten.
2) Distributed Training
Leistungen in Forschung und Produktion werden optimiert, indem die native Unterstützung der asynchronen Ausführung kollektiver Operationen und peer-to-peer Kommunikation genutzt wird, auf die über Python und C++ zugegriffen werden kann.
3) Python first
PyTorch ist nicht einfach eine Python Einbindung in ein monolithisches C++ framework. Es ist so konzipiert, dass es tief in Python integriert ist, sodass es mit den gängigen Bibliotheken und Paketen wir Cython oder Numba verwendet werden kann.
4) Bibliotheken & Tools
Eine aktive Gemeinschaft von Forschern und Entwicklern hat ein breites Spektrum an Tools und Bibliotheken aufgebaut, um PyTorch zu erweitern und somit die Entwicklung in Bereich von computer vision bis hin zu reinforcement learning zu unterstützen.
Wo wird PyTorch verwendet?
PyTorch wird hauptsächlich für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. Es wurde hauptsächlich von Facebooks Forschungsgruppe für künstliche Intelligenz entwickelt und Ubers Software „Pyro“ für probabilistische Programmierung basiert darauf.
PyTorch übertrifft TensorFlow in mehrfacher Hinsicht und hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. In diesen PyTorch- oder TensorFlow-Beträgen kannst du herausfinden, welche besser für dich geeignet ist.
Als nächsten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste haben wir LightGBM!
6. LightGBM
Was ist LightGBM?
Gradient Boosting gehört zu den besten und beliebtesten Bibliotheken für machine learning und hilft Entwicklern dabei neue Algorithmen zu erstellen, indem sie neu definierte Elementarmodelle und insbesondere decision treesverwenden.
Dementsprechend gibt es spezielle Bibliotheken, die für eine schnelle und effiziente Implementierung dieser Methode ausgelegt sind. Diese sind LightGBM, XGBoost und CatBoost. All diese Bibliotheken sind „Konkurrenten“, helfen aber ein gemeinsames Problem zu lösen und können auf fast ähnliche Weise verwendet werden.
Eigenschaften von LightGBM
1) Schnelligkeit
Eine sehr schnelle Berechnung gewährleistet eine hohe Produktionseffizienz.
2) Intuitiv
LightGBM ist sehr intuitiv und daher benutzerfreundlich.
3) Schnelles testen
Schnelleres testen als bei vielen anderen Deep-Learning Bibliotheken.
4) Keine Fehler
LightGBM erzeugt keine Fehler, wenn NaN- oder andere kanonische Werte eingesetzt werden.
Wo wird LightGBM verwendet?
Diese Bibliothek bietet skalierbare, optimierte und schnelle Implementierung des gradient boostings, was sie bei Entwicklern des maschinellen Lernens sehr beliebt macht. Mit Hilfe dieser Algorithmen haben die Full-Stack Entwickler die meisten Wettbewerbe für maschinelles Lernen gewonnen.
Als nächsten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste haben wir Eli5!
7. Eli5
Was ist Eli5?
Meistens sind die Ergebnisse von Modellvorhersagen beim machine learning nicht wirklich genau. Die in Python integrierte Bibliothek Eli5 hilft bei der Bewältigung genau dieser Herausforderung. Es ist eine Kombination aus Visualisierung und Debugging aller Modelle für maschinelles Lernen und tracking aller Arbeitsschritte des Algorithmus.
Eigenschaften von Eli5
Eli5 unterstützt andere Bibliotheken wie XGBoost, Lighnting, SciKit-Learn und Sklearn-crfsuite. Alle der eben genannten Bibliotheken können verwendet werden, um verschiedene Aufgaben auszuführen.
Wo wird Eli5 verwendet?
Eli5 wird besonders bei mathematischen Anwendungen verwendet, die in kurzer Zeit viel Rechenaufwand erfordern. Außerdem spielt es eine wichtige Rolle, wenn Abhängigkeiten zu anderen Python-Paketen bestehen, sowie bei Legacy-Anwendungen und Implementierungen neuer Methoden in verschiedenen Bereichen.
Als nächsten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste haben wir SciPy!
8. SciPy
Was ist SciPy?
SciPy ist ebenso eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die vor allem von Anwendungsentwicklern und -ingenieuren verwendet wird. Es gibt jedoch einen Unterschied zwischen der SciPy Bibliothek und SciPy stack. Die ScyPi Bibliothek enthält Module für Optimierung, lineare Algebra, Integration und Statistik.
Eigenschaften von SciPy
1) Entwicklung mit NumPy
Das Hauptmerkmal von SciPy ist, dass diese Bibliothek zusammen mit NumPy entwickelt wurde und das Array NumPy am meisten nutzt.
2) Submodule
SciPy bietet mithilfe seiner spezifischen Submodule alle effizienten numerischen Routinen wie Optimierung, numerische Integration und viele weitere.
3) Dokumentation
Alle Funktionen in den Submodulen von SciPy sind gut dokumentiert.
Wo wird SciPy verwendet?
SciPy wird zum Lösen mathematischer Funktionen verwendet, zusammen mit NumPy. SciPy verwendet NumPy-Arrays als grundlegende Datenstruktur und enthält Module für verschiedene häufig verwendete Aufgaben in der wissenschaftlichen Programmierung. Dies sind Aufgaben wie lineare Algebra, Integration (calculus), gewöhnliches Lösen von Differentialgleichungen und Signalverarbeitung – kein Problem für SciPy!
Als nächsten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste haben wir Theano!
9. Theano
Was ist Theano?
Theano ist eine computerbasierte Framework-Bibliothek für maschinelles Lernen in Python zur Berechnung mehrdimensionaler Arrays. Thenao funktioniert dabei ähnlich wie TensorFlow, ist jedoch nicht so effizient, da es sich schlechter in die Produktionsumgebung einfügen kann. Theano kann außerdem auch in verteilten oder parallelen Umgebungen verwendet werden, die TensorFlow ähneln.
Eigenschaften von Theano
1) Enge Integration mit NumPy
Es besteht die Möglichkeit, vollständige NumPy-Arrays in Theano-kompilierten Funktionen zu verwenden.
2) Transparente Verwendung der GPU
Datenintensive Berechnung lassen sich viel schneller durchführen als auf einer CPU.
3) Effiziente symbolische Differenzierung
Theano führt die Ableitung für Funktionen mit einer oder mehreren Eingaben durch.
4) Geschwindigkeits- und Stabilitätsoptimierung
Theano gibt dir die richtige Antwort für log(1+x), selbst wenn x sehr klein ist. Das ist nur eines der Beispiele für Theanos Stabilität.
5) Dynamische C-Code Generierung
Ausdrücke lassen sich schneller als je zuvor bewerten und steigern somit die Effizienz.
6) Umfangreiche Unit-Tests und Selbstverifizierung
Mehrere Arten von Fehlern und Mehrdeutigkeiten im Modell werden schneller erkannt und diagnostiziert.
Wo wird Theano verwendet?
Die eigentliche Syntax von Theano-Ausdrücken ist symbolisch, was für Anfänger, die an normale Softwareentwicklung gewöhnt sind, abschreckend sein kann. Insbesondere werden Ausdrücke im abstrakten Sinne definiert, kompiliert und später zur tatsächlichen Berechnung verwendet.
Theano wurde speziell für Berechnungen entwickelt, die für große neuronale Netzwerkalgorithmen erforderlich sind, wie sie im Deep Learning verwendet werden. Mit der Entwicklung in 2007 war Theano eine der ersten Bibliotheken seiner Art, und gilt daher als der Industriestandard für Deep-Learning Forschung und Entwicklung.
Heutzutage wir Theano in mehreren neuronalen Netzwerkprojekten verwendet, doch die Popularität dieser Bibliothek wächst nur langsam.
Als letzten Punkt auf unserer „Top 10 Python Bibliotheken“ Liste haben wir Pandas!
10. Pandas
Was ist Pandas?
Pandas ist eine weitere Bibliothek für machine learning in Python, die Datenstrukturen auf hoher Eben und eine Vielzahl von Analysetools zur Verfügung stellt. Eines der besten Merkmale von Pandas ist die Fähigkeit, komplexe Daten-Operationen mit nur einem oder zwei Befehlen zu übersetzen. Außerdem verfügt Pandas über viele integrierte Methoden zum Gruppieren, Kombinieren und Filtern von Daten, sowie time-series functionality. All das wird von hervorragenden speed indicators begleitet.
Eigenschaften von Pandas
Pandas stellt sicher, dass der gesamte Prozess der Datenmanipulation einfacher wird. Die Unterstützung von Vorgängen wie Neuindizierung, Iteration, Sortierung, Aggregation, Verkettung und Visualisierung gehört zu den Highlights der Bibliothek.
Wo wird Pandas verwendet?
Seit dem letzten Update der Pandas Bibliothek gibt es Hunderte neuer Funktionen, Fehlerkorrekturen, Verbesserungen und Änderungen in der API. Die Verbesserungen betreffen vor allem die Fähigkeit, Daten zu gruppieren und zu sortieren, den am besten geeigneten Output für die Apply-Methode auszuwählen und Unterstützung bei der Ausführung benutzerdefinierter Typo-Operationen zu bieten.
Die Datenanalyse ist unter anderem das Highlight bei der Verwendung von Pandas. In Verbindung mit anderen Bibliotheken und Tools gewährleistet Pandas jedoch eine hohe Funktionalität, sowie ein hohes Maß an Flexibilität.
Ich hoffe, dieser Beitrag zu den Top 10 Python Bibliotheken hat dir geholfen, um deine Lernkurve für die in Python verfügbaren Bibliotheken etwas nach oben zu schrauben. Nachdem du hier die 10 besten Bibliotheken kennen gelernt hast, bin ich mir sicher, dass du mehr über Python erfahren möchtest!
