Linguagens de Programação:Entrada 5 - Exemplos de Bibliotecas

Alguns exemplos de bibliotecas em Python são:

•     Matplotlib O Matplotlib é uma biblioteca Python que usa o Python Script para escrever gráficos e plotagens bidimensionais. Frequentemente, aplicações matemáticas ou científicas exigem mais do que eixos únicos em uma representação. Essa biblioteca nos ajuda a criar várias ao mesmo tempo. No entanto, você pode usar o Matplotlib para manipular diferentes características das imagens.)
•  O Matplotlib pode criar números de qualidade realmente bons para publicação. Os números criados com o Matplotlib estão disponíveis em formatos impressos em diferentes plataformas interativas.

• Você pode usar o MatPlotlib com kits de ferramentas diferentes, como scripts em Python, IPython Shells, Jupyter Notebook e muitas outras interfaces gráficas do usuário.

•  Várias bibliotecas de terceiros podem ser integradas aos aplicativos Matplotlib. Como seaborn, ggplot e outros kits de ferramentas de projeção e mapeamento, como o basemap.

• Uma comunidade ativa de desenvolvedores se dedica a ajudá-lo com qualquer uma de suas perguntas com o Matplotlib. Sua contribuição para o Matplotlib é altamente louvável.

• O bom é que você pode rastrear bugs, novos patches e solicitações de recursos na página do rastreador de issues do Github. É uma página oficial para apresentar diferentes questões relacionadas ao Matplotlib

•     Numpy(pacote popular de processamento de array do Python. Ele oferece um bom suporte para diferentes objetos de matriz multidimensional. O Numpy não se limita apenas a fornecer matrizes, mas também fornecem uma variedade de ferramentas para gerenciar essas matrizes. É rápido, eficiente e muito bom para gerenciar matrizes e matrizes.)

• Arrays de Numpy oferecem implementações matemáticas modernas em grande quantidade de dados. O Numpy torna a execução desses projetos muito mais fácil e sem complicações.

• O Numpy fornece matrizes mascaradas junto com objetos gerais da matriz. Ele também vem com funcionalidades como manipulação de formas lógicas, Fórmula de Fourier, álgebra linear geral e muito mais.

• Enquanto você altera a forma de qualquer matriz N-dimensional, o Numpy cria novas matrizes para isso e exclui as antigas.

• Este pacote Python fornece ferramentas úteis para integração. Você pode integrar facilmente o Numpy a linguagens de programação como C, C++ e Fortran.

• O Numpy fornece essas funcionalidades comparáveis ao MATLAB. Ambos permitem que os usuários acelerem as operações.

OpenCV(OpenCV, também conhecido como Open Source Computer Vision, é um pacote para processamento de imagens. Ele monitora funções gerais focadas na visão instantânea do computador. Embora o OpenCV não possua documentação adequada, de acordo com muitos desenvolvedores, é uma das bibliotecas mais difíceis de aprender. No entanto, ele fornece muitas funções embutidas através das quais você aprende a visão computacional facilmente.)  

SciPy(Scipy é uma biblioteca Python de código aberto usada para computação científica e técnica. É uma biblioteca Python gratuita. E muito adequado para aprendizado de máquina. No entanto, o cálculo não é a única tarefa que torna o scipy especial. Também é muito popular para manipulação de imagens.)

Pandas(Pandas é uma biblioteca Python que fornece estruturas de dados de alto nível e uma grande variedade de ferramentas para análise. A grande característica deste pacote é a capacidade de traduzir operações bastante complexas com dados em um ou dois comandos. O Pandas contêm muitos métodos internos para agrupar, filtrar e combinar dados, bem como a funcionalidade de séries temporais. Tudo isso é seguido por indicadores de velocidade impressionantes.)

 Scikit-learn(Este módulo Python baseado no NumPy e SciPy é uma das melhores bibliotecas para trabalhar com dados. Ele fornece algoritmos para muitas tarefas padrão de machine learning e mineiração de dados, como clustering, regressões, classificação, etc..)

Existem inúmeras bibliotecas que podem ser estudadas e trabalhadas ao prmenor, apenas listei algumas com que já trabalhei e que avhei que foram uteis :)