Debido a su popularidad, librerias de python a Pandas es una de opciones preferidas para los desarrolladores. Uno de sus atractivos es que puede convertir fácilmente estructuras de datos en marcos de datos (datos 2-D) y manipularlo dentro de ellos. Pandas facilita el manejo fácil de los datos faltantes y también la alineación automática de datos. Realiza funciones como agregar filas o columnas, restablecer y eliminar índices, girar y remodelar los marcos de datos, entre algunas. Al final, también permiten exportar la tabla a Excel o cualquier otra base de datos SQL. Pero también existen otras opciones interesantes.
Matplotlib para trazar los valores obtenidos usando el paquete ndarray. Matplotlob.pyplot es un conjunto de comandos que realizan el trazado 2D como se realiza en Matlab. Se utiliza para producir gráficos básicos que, cuando se combinan con ciertos kits de herramientas de gráficos como PyQt, pueden producir gráficos de aspecto más avanzado, como diagramas de dispersión, espectrogramas, histogramas, diagramas de carcaj, etc.
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Por otro lado, Seaborn es también una herramienta de visualización de datos que se basa en Matplotlib, que crea atractivos gráficos y tablas estadísticas. Matplotlib también se puede utilizar para personalizar los gráficos creados por Seaborn. Tiene funciones para ajustar y visualizar modelos de regresión lineal, trazar datos de series de tiempo que internamente realizan operaciones en matrices y marcos de datos junto con la agregación para producir los gráficos de resultados correctos. Sin embargo, es importante comprender que Seaborn no es un reemplazo de Matplotlib, sino un complemento de este.
Bokeh y Plotly también son algunas herramientas de visualización poderosas que son independientes de matlplotlib y son principalmente kits de herramientas basados en la web.
Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático esencial que permite realizar aprendizaje supervisado y no supervisado en conjuntos de datos de tamaño mediano. Esta biblioteca se basa en SciPy. Tanto NumPy como SciPy deben instalarse antes de comenzar a usar sciKit. NumPy y SciPy se centran en la manipulación o la manipulación de datos, mientras que SciKit se centra en modelar estos datos en Python. Todo tipo de algoritmos, como regresión y clasificación, reducción de dimensionalidad, métodos de conjunto y funciones de extracción de características, se pueden realizar utilizando scikit-learn.
Adicionalmente, Theano permite al usuario definir, optimizar y evaluar operaciones matemáticas que involucran matrices multidimensionales de manera eficiente, como en NumPy. También es una biblioteca fundamental para tareas de aprendizaje profundo en Python. Es una librería poderosa que es un compilador matemático que combina las bibliotecas nativas como el compilador BLAS y C para ejecutarse en GPU y CPU. Theano para el aprendizaje profundo no se usa de forma independiente, sino que está envuelto con bibliotecas como Keras o Lasagne para construir modelos que mejoran en gran medida la velocidad de cálculo.
A este respecto, librerias de python a Pandas por otra parte Keras es una biblioteca para modelar redes neuronales artificiales de Python que funcionan sobre Theano o TensorFlow ejecutándose en su backend. Fue diseñado principalmente para experimentar en redes neuronales profundas y no es un marco de aprendizaje automático de un extremo a otro como la biblioteca SciKit.
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