Python は、そのシンプルさ、学習の容易さ、柔軟性により、近年最も人気のあるプログラミング言語の 1 つとなっている高水準プログラミング言語です。Python は多数のライブラリとフレームワークを備えているため、柔軟性と応用性が非常に高く、Web 開発、データ分析、人工知能などの分野で広く使用されています。
1. Webフレームワーク
1、ジャンゴ
Django は、ORM (オブジェクト リレーショナル マッピング)、テンプレート エンジン、ルーティング システム、フォーム処理などを含む多くのコンポーネントで構成される、フル機能の Web アプリケーション フレームワークです。完全なドキュメントと強力なコミュニティ サポートにより、Django は Python で最も人気のある Web フレームワークの 1 つになりました。Django を使用すると、完全に機能する Web アプリケーションをすばやく構築できます。
2、フラスコ
Flask は、「Python を使用した Web 開発のための最小限のフレームワーク」という理念に基づいて設計されたマイクロ Web アプリケーション フレームワークです。Flask には ORM やテンプレート エンジンなどのコンポーネントは含まれていませんが、サードパーティのライブラリを簡単に統合できます。Flask は柔軟で使いやすいため、特に小規模な Web アプリケーションや API プロジェクトに理想的な選択肢です。
3、ピラミッド
Pyramid は、すぐに使用できるユースケースとより高度なユースケースの両方をサポートする小さな Web フレームワークです。強い拡張性、高いセキュリティ、優れたパフォーマンスの特徴を持ち、中規模から大規模のWebアプリケーションに適しています。
4、トルネード
Tornado は、大量の同時リクエストを処理できる高性能のノンブロッキング Web フレームワークであり、トラフィックの多い Web アプリケーションに適しています。Tornado は、リアルタイム Web アプリケーション、チャット アプリケーション、ゲーム サーバー、その他のシナリオでも使用できます。
5、ボトル
Bottle は小型で高速な Web フレームワークで、コードが簡潔で使いやすく、構成が不要であることが特徴です。ボトルは、小規模な Web アプリケーションや API プロジェクトに適しています。
2. データ分析ライブラリ
1、NumPy
NumPy は、配列と行列の効率的な数値計算に焦点を当てた Python ベースの科学計算ライブラリです。NumPy はさまざまなデータ型と配列操作メソッドを提供し、科学計算とデータ分析のための重要なツールです。
2、パンダ
Pandas は、NumPy に基づくデータ分析ライブラリであり、データ構造と、データのクリーニング、処理、変換、その他の操作を含むデータ操作ツールを提供します。Pandas は、CSV、Excel、SQL などの複数のデータ形式でデータを読み取ることができ、データ分析とデータの視覚化をサポートします。
3、Matplotlib
Matplotlib は、折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図、等高線図などのさまざまなグラフィック描画機能とツールを提供する Python ベースのデータ視覚化ライブラリです。Matplotlib は、動的な対話型プロットもサポートしています。
4、サイピー
SciPy は、NumPy をベースとした科学計算ライブラリであり、線形代数、最適化、内挿、信号処理、画像処理、統計解析などを含む多くの高度なアルゴリズムと機能を提供します。SciPy は、科学計算のさまざまな問題を解決するために使用でき、科学計算とデータ分析のための重要なツールの 1 つです。
5、Scikitラーン
Scikit-learn は、分類、回帰、クラスタリング、次元削減など、一般的に使用される多くの機械学習アルゴリズムとツールを提供する Python ベースの機械学習ライブラリです。Scikit-learn は、機械学習モデルの構築と評価に使用できるモデル選択、特徴選択、モデル評価などのツールも提供します。
3. 人工知能ライブラリ
1、TensorFlow
TensorFlow は、GPU アクセラレーションと分散コンピューティングをサポートする、Google によって開発された Python ベースの深層学習フレームワークです。TensorFlow は、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、自然言語処理など、一般的に使用される深層学習モデルとツールを多数提供します。TensorFlow はカスタム モデルの構築にも使用できます。
2、PyTorch
PyTorch は、Facebook によって開発された Python ベースの深層学習フレームワークで、GPU アクセラレーションと動的計算グラフをサポートします。PyTorch は、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、自然言語処理など、一般的に使用される深層学習モデルとツールを多数提供します。PyTorch を使用してカスタム モデルを構築することもできます。
3、ハード
Keras は、深層学習モデルを簡単に構築およびトレーニングできる高レベルの深層学習 API を提供する Python ベースの深層学習ライブラリです。Keras は、TensorFlow、Theano などを含むさまざまな深層学習フレームワークをサポートしています。
4、OpenCV
OpenCV は、画像処理、ターゲット検出、顔認識、動き推定など、一般的に使用される多くのコンピューター ビジョン アルゴリズムとツールを提供する Python ベースのコンピューター ビジョン ライブラリです。OpenCV は複数のプラットフォームとプログラミング言語もサポートしており、コンピューター ビジョン開発のための重要なツールの 1 つです。
5、NLTK
NLTK は、Python ベースの自然言語処理ライブラリであり、テキスト分類、言語モデル、品詞タグ付け、固有表現認識など、一般的に使用される多くの自然言語処理アルゴリズムとツールを提供します。NLTK は、トレーニングに使用できるさまざまなコーパスとデータ セットも提供します。
6、ゲンシム
Gensim は、Python ベースの自然言語処理ライブラリであり、文書類似性、トピック モデル、ワード ベクトルなど、一般的に使用される多くの自然言語処理アルゴリズムとツールを提供します。Gensim は、自然言語処理モデルのトレーニングと評価に使用できるさまざまなコーパスとデータセットもサポートしています。
4. 画像処理ライブラリ
1、OpenCV
OpenCV は、画像読み取り、画像処理、ターゲット検出、顔認識など、一般的に使用される画像処理およびコンピューター ビジョン アルゴリズムを提供する Python ベースのコンピューター ビジョン ライブラリです。OpenCV は、さまざまなコンピューター ビジョン アプリケーションと開発プラットフォームもサポートしており、高性能コンピューター ビジョン システムの構築に使用できます。
2、枕
Pillow は Python ベースの画像処理ライブラリで、画像の読み取り、画像の保存、画像の調整、画像のフィルタリングなど、一般的に使用される画像処理および変換ツールを提供します。Pillow は、画像処理と変換に使用できるさまざまな画像形式とデータ型もサポートしています。
3、Matplotlib
Matplotlib は、折れ線グラフ、散布図、棒グラフ、円グラフなど、一般的に使用されるデータ視覚化ツールを提供する Python ベースの描画ライブラリです。Matplotlib は、データの視覚化と分析に使用できるさまざまなデータ形式とスタイルもサポートしています。
4.シーボーン
Seaborn は、散布図、箱ひげ図、ヒート マップ、密度プロットなど、一般的に使用される統計グラフとデータ視覚化ツールを提供する Python ベースのデータ視覚化ライブラリです。Seaborn は、データの視覚化と分析に使用できるさまざまなデータ形式とスタイルもサポートしています。
5、パイゲーム
Pygame は、画像処理、オーディオ処理、イベント処理など、一般的に使用されるゲーム開発ツールとモジュールを提供する Python ベースのゲーム開発ライブラリです。Pygame は、ゲーム アプリケーションやシステムの構築に使用できるさまざまなゲーム開発プラットフォームやプラグインもサポートしています。
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