Bibliotecas da Linguagem de Programação Python
Saiba um pouco sobre as principais bibliotecas dessa fantástica linguagem de programação
25 - maio - 2023
# Pandas é uma biblioteca do Python que fornece estruturas de dados flexíveis e permite trabalhar com dados estruturados ou tabulares de maneira intuitiva. É adequado para diferentes tipos de dados:
• Dados tabulares com colunas de tipos heterogêneos, como em uma tabela SQL ou planilha do Excel.
• Dados ordenados e não ordenados (não necessariamente frequência fixa).
• Dados matriciais arbitrários (homogeneamente tipados ou heterogêneos) com rótulos nas linhas e colunas.
• Qualquer outra forma de conjuntos de observações / dados estatísticos.
O Pandas é frequentemente usado para limpeza de dados, transformação, manipulação/ análise de dados. Por exemplo, um analista de dados pode usar o Pandas para limpar dados brutos baixados da internet, analisar as tendências e construir um modelo para prever tendências futuras.
Exemplos Pandas
1. Limpeza de dados: Usado para limpar grandes conjuntos de dados brutos, como remover entradas vazias ou duplicadas, substituir valores, etc.
2. Análise de dados: Analisar grandes conjuntos de dados, calcular estatísticas e derivar insights.
3. Manipulação de dados: Frequentemente usado para reformatar conjuntos de dados, como mudar a forma de tabelas, combinar múltiplos conjuntos de dados, etc.
# SciPy é uma biblioteca do Python que é usada para resolver problemas científicos e matemáticos. É construído em conjunto com o NumPy, que permite manipulações matemáticas. As principais características do SciPy são algoritmos de otimização, integração, interpolação, autovalores e equações diferenciais. Por exemplo, um engenheiro pode usar o SciPy para simular e resolver equações diferenciais que modelam processos físicos, como o fluxo de calor.
Exemplos SciPy
1. Modelagem e simulação: Resolver equações diferenciais e realizar simulações em áreas como física e engenharia.
2. Estatística: Realizar testes estatísticos, explorar distribuições de dados e estimar incertezas.
3. Processamento de imagem: Realizar operações de processamento de imagem, como filtragem, detecção de borda, etc.
# NumPy é uma biblioteca do Python usada para operações matemáticas. NumPy suporta arrays e matrizes com grande multidimensionalidade e funções matemáticas para operações com essas estruturas. Além disso, NumPy é muito eficiente com grande conjunto de dados. Exemplo de aplicação: um pesquisador de IA pode usar o NumPy para construir um algoritmo de aprendizado de máquina a partir do zero.
Exemplos NumPy
1. Operações matemáticas: Usado para realizar operações matemáticas complexas em grandes conjuntos de dados.
2. Análise de dados: Frequentemente usado em conjunto com outras bibliotecas, como o Pandas, para analisar dados.
3. Modelagem: Criar e ajustar modelos matemáticos a conjuntos de dados.
# TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina e inteligência artificial, amplamente utilizada para construir modelos de redes neurais. TensorFlow tem uma variedade de ferramentas que tornam mais fácil construir e treinar modelos de aprendizado de máquina, e também fornece uma estrutura para executar esses modelos em uma variedade de plataformas (CPU, GPU ou TPU). Por exemplo, um cientista de dados pode usar o TensorFlow para construir um sistema de reconhecimento de imagem.
Exemplos TensorFlow
1. Classificação de imagens: Construir e treinar redes neurais para classificar imagens.
2. Reconhecimento de voz: Desenvolver sistemas de reconhecimento de voz.
3. Previsão de séries temporais: Analisar séries temporais e prever eventos futuros.
# PyTorch é outra biblioteca de aprendizado de máquina que oferece flexibilidade e velocidade. Ele oferece duas funcionalidades principais. Primeiro, ele é um substituto poderoso para o NumPy que usa a potência das GPUs. Segundo, ele é uma plataforma de aprendizado profundo que fornece flexibilidade e velocidade máxima durante a implementação do modelo. Um exemplo de aplicação: pesquisadores de IA podem usar o PyTorch para desenvolver modelos de tradução automática.
Exemplos PyTorch
1. Tradução automática: Construir sistemas de tradução automática.
2. Detecção de objetos em imagens: Tarefas de visão computacional, como a detecção de objetos em imagens.
3. Geração de texto: Construir modelos que geram texto, como completar sentenças ou escrever histórias.
# Keras é uma biblioteca de aprendizado profundo para Python. Ela foi desenvolvida com foco em permitir a experimentação rápida e fácil com redes neurais profundas. Keras tem a capacidade de rodar em cima de outras bibliotecas mais baixas como TensorFlow, CNTK ou Theano. Por exemplo, um desenvolvedor pode usar Keras para construir um modelo de reconhecimento de voz, com a flexibilidade de experimentar diferentes estruturas de rede neural com facilidade.
Exemplos Keras
1. Classificação de texto: Construir modelos que classificam textos, como identificar o sentimento em tweets.
2. Detecção de anomalias: Construir modelos que detectam anomalias em conjuntos de dados, como transações de cartão de crédito fraudulentas.
3. Recomendação de produtos: Desenvolver sistemas de recomendação de produtos.
# Scikit-Learn é uma biblioteca Python que oferece uma variedade de ferramentas para aprendizado de máquina e modelagem estatística, incluindo classificação, regressão, clustering e redução de dimensionalidade. É construído sobre duas bibliotecas Python básicas, NumPy e SciPy. Exemplo de aplicação: um analista de dados pode usar o Scikit-learn para construir um modelo de classificação para prever o abandono de clientes.
Exemplos Scikit-Learn
1. Classificação de clientes: Construir modelos que classificam os clientes, como prever quais clientes podem cancelar um serviço.
2. Previsão de preços: Construir modelos que preveem preços, como prever o preço de uma casa com base em recursos como tamanho e localização.
3. Segmentação de mercado: Identificar segmentos de mercado com base em dados de clientes.
# Streamlit é uma biblioteca Python de código aberto usada para criar aplicativos de dados personalizados rapidamente. Ele transforma scripts de análise de dados em aplicativos de compartilhamento de várias páginas em questão de minutos. Todas sem qualquer necessidade de front-end. Por exemplo, um cientista de dados pode usar Streamlit para criar um aplicativo de visualização de dados interativo que permite aos usuários explorar diferentes conjuntos de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.
Exemplos Streamlit
1. Visualização de dados interativa: Criar aplicativos que permitem aos usuários explorar conjuntos de dados de maneiras interativas.
2. Prototipagem de modelos de aprendizado de máquina: Streamlit pode ser usado para criar interfaces que permitem aos usuários experimentar diferentes parâmetros para modelos de aprendizado de máquina.
3. Monitoramento de dados em tempo real: Criar painéis que monitoram dados em tempo real, como métricas de negócios.
# Plotly é uma biblioteca Python que é usada para criar visualizações de dados interativas e de alta qualidade. Plotly pode criar gráficos simples como gráficos de linha, dispersão, gráficos de área, gráficos de barras, gráficos de erro, gráficos de caixa, histogramas, mapas de calor, subplots, gráficos de múltiplos eixos e gráficos 3D. Por exemplo, um cientista de dados pode usar o Plotly para criar um gráfico interativo que permite ao usuário explorar diferentes visualizações de um conjunto de dados.
Exemplos Plotly
1. Visualização de dados interativa: Criar gráficos interativos que permitem aos usuários explorar dados.
2. Storytelling com dados: Criar visualizações de dados que contam uma história ou destacam tendências ou padrões específicos.
3. Visualização geoespacial: Plotly pode ser usado para criar mapas interativos para visualizar dados geoespaciais.