¿Qué librerías son las más comunes utilizadas en Python?

Las mejores librerías de Python para ciencia de datos

Librerías de Python más populares. Matplotlib y Seaborn: Para visualización de datos y creación de gráficos. Requests: Para realizar solicitudes HTTP y trabajar con APIs web. Flask y Django: Para crear aplicaciones web y sitios web. TensorFlow y PyTorch: Para la implementación de aprendizaje profundo y machine learning.

Las 10 librerías Python seleccionadas son:. Pandas. Numpy. Plotly. Scikit-learn.

Si usas Windows, la forma más fácil de saber qué librerías de Python tienes instaladas es abrir el símbolo del sistema y escribir el siguiente comando: "pip freeze". Esto listará todas las librerías Python instaladas en tu sistema.

NumPy es ampliamente considerada como la mejor biblioteca de Python para el aprendizaje automático y la IA. Es una biblioteca numérica de código abierto que se puede utilizar para realizar varias operaciones matemáticas en diferentes matrices.

Hay, en términos generales, dos tipos de librerías en programación. Las librerías pueden ser caseras o externas, en función de si están creadas por ti o por otros programadores, pero la principal distinción es entre librerías estáticas y librerías dinámicas.

Los módulos en Python son simplemente archivos Python con la extensión . py, que implementa un conjunto de funciones. Los módulos son importados desde otros módulos usando el comando import . Para importar un módulo, usamos el comando import .

Principales librerías de Python para Machine Learning

Uno de los mejores sitios en Internet para aprender Python gratis es Codecademy. Esta plataforma de aprendizaje electrónico ofrece muchos cursos de Python, tanto gratuitos como de pago. Python 2 es un curso gratuito que ofrecen, que es una útil introducción a los conceptos básicos de programación y a Python.

Los 8 principales usos de Python

PIP es una forma simple de instalar una librería, solo requiere el uso de una ventana “símbolo de sistema” como la mostrado en la figura y la conexión a internet. En la ventana se escribe « pip install libreria «, para el ejemplo se instaló la librería Numpy, en otros casos use Sympy, Matplotlib, Scipy, Pandas,etc.

Las librerías de programación son conjuntos de archivos de código que se utilizan para desarrollar software. Su objetivo es facilitar la programación, al proporcionar funcionalidades comunes, que ya han sido resueltas previamente por otros programadores.

¿Cómo instalar Pandas? Utiliza el comando py -m pip --version para saber si tienes instalado el manejador de paquetes PIP. Emplea el comando py -m pip install numpy para instalar NumPy y, finalmente, usa py -m pip install pandas para instalar Pandas.

SciPy es la biblioteca de Python más utilizada para el análisis científico y matemático además de tener las características de optimización más potentes.

Pandas es una biblioteca de código abierto comúnmente utilizada en la ciencia de los datos. Se utiliza principalmente para el análisis de datos, manipulación de datos y limpieza de datos.

TensorFlow te permite construir y entrenar redes neuronales para detectar patrones y razonamientos usados por los humanos. Además de trabajar con redes neuronales, TensorFlow es multiplataforma. Trabaja con GPUs y CPUs e incluso con las unidades de procesamiento de tensores (TPUs).

Tipos de librerías. Hay librerías generalistas, que comercializan libros de diversas temáticas, mientras que otras se especializan en temas específicos. Es posible, en este sentido, encontrar librerías deportivas, librerías científicas, etc. Las librerías también pueden vender libros usados.

Librería stdio: Contiene los prototipos de las funciones, macros, y tipos para manipular datos de entrada y salida. Librería stdlib: Contiene los prototipos de las funciones, macros, y tipos para utilidades de uso general.

El propósito principal de una librería es ejecutar una acción concreta para reutilizar el código. Se trata de una interfaz o un contrato que define una serie de métodos, que facilita que otras aplicaciones o librerías puedan usar dicha librería en cuestión.

Para crear una nueva función en Python, se utiliza la palabra reservada def. Luego se le asigna un nombre o identificador que se utilizará para invocarla. Después del nombre se incluye entre paréntesis un listado opcional de parámetros. La cabecera de la función termina con dos puntos.

La keyword from en Python se usa para importar solo una sección específica de un módulo. En Python, la palabra clave "from" se utiliza en importaciones de módulos para especificar qué elementos (funciones, clases, variables, etc.) se desean importar desde un módulo determinado.

Algo que encontrarás en cualquier paquete de Python es un archivo __init__.py . Este archivo le dirá a Python que trate los directorios como módulos (o submódulos). Dicho de manera simple, va a contener los nombres de todos los métodos de todos los archivos de Python que estén en su directorio inmediato.

Aunque Python funciona perfectamente con bases de datos NoSQL, las bases de datos relacionales son más adecuadas para la analítica y el procesamiento de datos a gran escala, que son usos habituales de Python.

Los programas en Python más famosos:

Tipos de datos en Python

En general, se necesitan entre dos y seis meses para aprender los fundamentos de Python. Pero puedes aprender lo suficiente para escribir tu primer programa corto en cuestión de minutos. Desarrollar el dominio de la amplia gama de bibliotecas de Python puede llevar meses o años.

El sueldo promedio que un Python developer/a de Taltere recibe por mes en México es aproximadamente $17,408, que es un 12% menos que el promedio nacional.