独習 Python08 - Python の背後にある強力なプラグインライブラリファミリは世界を支配できる

1. Python、学習する必要がある理由 1:

Python は広く使用されている高級プログラミング言語で、その利点は次のとおりです:
1. 学びやすい: Python の構文は簡潔かつ明確であり、学習曲線が低いため、初心者に適しています。
2. オープンソースで無料: Python はオープンソースで無料で使用でき、さまざまな開発ニーズを満たす豊富なライブラリとリソースを備えています。
3. クロスプラットフォーム: Python は、Windows、macOS、Linux などの複数のオペレーティングシステムをサポートしており、強力な移植性を備えています。
4. 解釈可能性: Python は、コンパイルを必要とせず、直接実行できるインタープリタ型言語であり、便利で高速です。
5. オブジェクト指向: Python はオブジェクト指向プログラミングをサポートしており、コードをより適切に編成および管理できます。
6. 豊富なライブラリ: Python には、データ処理、描画、その他の操作を簡単に実行できる、NumPy、Pandas、Matplotlib などのサードパーティライブラリが豊富にあります。
7. マルチスレッド: Python はマルチスレッドプログラミングをサポートしており、プログラムの実行効率を向上させることができます。
8.幅広い用途: Python は、Web 開発、データ分析、人工知能、ゲーム開発など、さまざまな分野で使用できます。

2.Python、学習する必要がある 2 つの理由:

コア機能の強化: Python ライブラリは、魔法のようにコードに無限の可能性を追加します。これらのライブラリは、高性能な数値計算を提供する NumPy、データ処理を簡素化する Pandas、グラフを美しくする Matplotlib、統計的な魅力に満ちた Seaborn など、さまざまな機能を提供します。これらのライブラリは、コードに命とインスピレーションをもたらす色のパレットのようなものです。
拡張機能: Python ライブラリはプロジェクトに翼を追加するようなもので、より高く飛ぶことを可能にします。ライブラリを使用すると、機械学習モデルを簡単に構築してトレーニングできます。たとえば、Scikit-learn はさまざまな機械学習アルゴリズムの実装を提供し、TensorFlow と PyTorch は深層学習用の強力なツールを提供します。これらのライブラリはアシスタントのようなもので、複雑なタスクの実行を支援し、コードをよりスマートにします。
開発を簡素化する: Python ライブラリは、私たちを開発の道に導いてくれる、経験豊富で賢明な指導者のようなものです。Flask と Django は、Web アプリケーションを迅速に構築するためのシンプルかつ強力なツールを提供する、一般的に使用される 2 つの Web フレームワークです。SQLAlchemy はデータベースとの対話を簡素化し、Requests は Web API との通信を容易にします。これらのライブラリは、コードをより簡潔かつ効率的にするためのコーディング秘密の簡易版のようなものです。
コミュニティサポート: Python ライブラリは、熱意と創造性に満ちた広大なコミュニティネットワークを構築しました。さまざまなライブラリに貢献する多くの開発者がおり、豊富なドキュメント、チュートリアル、サンプルコードを提供しているため、これらのライブラリの習得と適用が容易になります。このコミュニティは知識の宝庫のようなもので、私たちの質問に答え、インスピレーションを提供してくれるので、私たちはすぐに成長できます。

全体として、Python ライブラリは魔法の杖のようなもので、驚くほど効率的で創造性のある開発を可能にする豊富な機能とツールを提供します。これらは Python 言語の機能を拡張し、データ分析、機械学習、Web 開発、画像処理など、さまざまな複雑なタスクを処理できるようにします。これらのライブラリは私たちの右腕アシスタントのようなもので、コードを輝かせ、開発パスをよりスムーズにします。

3.Python のトップ 30 プラグインライブラリ:

Python のサードパーティライブラリは明るい宝石のようなもので、魅力的な光で輝き、Python 言語に多くの色を加えます。

大変申し訳ありませんが、各プラグインライブラリの目的、使用法、事例をより鮮明な言葉で紹介させていただきます。

1. NumPy: これは、強力な数値計算および多次元配列操作ライブラリです。高性能の数学関数と配列演算を提供し、科学技術コンピューティングの分野で重要な役割を果たします。たとえば、データ分析、画像処理、機械学習において、NumPy の配列オブジェクトは大量のデータを簡単に保存および操作できます。たとえば、行列演算、配列のインデックス付け、スライス演算に NumPy を使用できます。

2. パンダ: これはかわいいデータ処理および分析アシスタントです。pandas ライブラリは、高速で柔軟かつ効率的なデータ構造とデータ操作ツールを提供し、データのクリーニング、集計、グループ化、統計を非常にシンプルにします。pandas を使用すると、CSV、Excel、データベースなどのさまざまな形式のデータを簡単に読み書きできます。たとえば、パンダを使用して、大規模なデータセットの統計指標をフィルタリング、並べ替え、計算できます。

3. Matplotlib: これは、さまざまな静的、動的、対話型の視覚化チャートの作成が得意な才能のある数学画家です。Matpoltlib は、折れ線グラフ、散布図、棒グラフなどのさまざまな種類のグラフを作成できるフル機能の描画ライブラリです。Matplotlib を使用すると、データの分布、傾向、およびさまざまな変数間の関係を表示できます。たとえば、Matplotlib を使用して、株価チャートや温度変化のバブルチャートを描画できます。

4. リクエスト: このライブラリは、HTTP リクエストを送信し、Web API と対話するための優れたインターネットアプリです。私たちがインターネットをサーフィンするとき、リクエストは、Web コンテンツを簡単に取得したり、さまざまな種類のリクエストを送信したりするのに役立ちます。リクエストライブラリを使用してサーバーと通信し、応答コンテンツを取得できます。たとえば、これを使用して、Web データをクロールしたり、ファイルをダウンロードしたり、Web サービスと対話したりできます。

5. BeautifulSoup: これは、乱雑な HTML および XML ドキュメントから有用な情報を抽出することに優れたスマートパーサーです。BeautifulSoup は、Web ページのタグツリーを簡単に移動、検索、変更できるようにするシンプルで柔軟な API を提供します。たとえば、BeautifulSoup ライブラリを使用して、ニュース Web サイトのタイトル、テキスト、リンクをクロールしたり、XML ファイルから重要な情報を抽出したりできます。

6. scikit-learn (Scike-Lein): これは、さまざまな機械学習アルゴリズムとデータ処理ツールの実装に役立つ機械学習マスターです。scikit-learn を使用すると、データの前処理、特徴の選択、モデルのトレーニング、評価などの一般的なタスクを実行できます。たとえば、scikit-learn を使用して電子メールがスパムかどうかを予測する分類器を構築したり、回帰モデルを使用して住宅価格を予測したりできます。

7. TensorFlow: これは、さまざまなニューラルネットワークモデルの作成とトレーニングに使用できる強力な深層学習フレームワークです。TensorFlow は柔軟な API と計算グラフの概念を提供し、複雑なニューラルネットワークの構築を容易にします。TensorFlow を使用すると、画像分類、自然言語処理、音声認識などの問題を解決できます。たとえば、TensorFlow を使用して畳み込みニューラルネットワークを構築し、画像内のオブジェクトを識別できます。

8. PyTorch: これも、使いやすいインターフェイスと動的計算グラフの概念を提供する、評判の高い深層学習フレームワークです。PyTorch を使用すると、ニューラルネットワークの構築とトレーニングをより柔軟かつ直感的に行うことができます。PyTorch を使用すると、画像生成、強化学習、自然言語処理などのタスクを解決できます。たとえば、PyTorch を使用してリカレントニューラルネットワークを構築し、ニュース記事の見出しを生成できます。

9. Django: これは、強力な Web アプリケーションを構築するための高度な Python フレームワークを提供してくれる、優れた Web 開発マスターです。Django には豊富な組み込み機能と使いやすい API があり、Web アプリケーションの開発をより効率的かつ便利にします。Django を使用すると、ブログ、電子商取引プラットフォーム、ソーシャルネットワークなど、さまざまな種類の Web サイトを構築できます。たとえば、Django を使用して、ユーザー認証、商品表示、ショッピングカート機能を含むオンラインショッピングサイトを作成できます。

10. Flask: これは小さくて柔軟な Web フレームワークであり、小規模で合理化された Web アプリケーションの構築に適しています。Flask は、URL ルーティング、テンプレートのレンダリング、メッセージングなどの機能をサポートする、シンプルかつ強力なツールを提供します。Flask は規模は小さいですが、完全に機能する Web アプリケーションを構築できます。例えばFlaskを使えば、記事の公開やコメント、ユーザー登録などの機能を備えた簡単なブログシステムを構築できます。

もちろん、ここでは次の 5 つのプラグインライブラリを紹介します。

11. OpenCV : これは、画像およびビデオデータの処理に適した強力なコンピュータービジョンライブラリです。OpenCV は、画像フィルタリング、特徴検出、ターゲット追跡など、豊富な画像処理およびコンピュータビジョンアルゴリズムを提供します。OpenCV を使用して、エッジ検出、顔認識、画像セグメンテーション、その他のタスクなどの画像を処理できます。たとえば、OpenCV を使用してリアルタイムの顔認識システムを実装できます。

12. NLTK: これは、豊富で強力なツールキットを提供する自然言語処理の専門家です。NLTK は、単語の分割、品詞のタグ付け、センチメント分析などのテキストデータの処理と分析に役立ちます。NLTK を使用して、テキスト分類器を構築したり、自然言語記述を生成したり、情報抽出を実行したりできます。たとえば、NLTK を使用してスパムフィルターを構築できます。

13. SQLAlchemy (Sem Alkanmi): これは、柔軟で強力な Python データベースツールキットです。SQLAlchemy はオブジェクトリレーショナルマッピング (ORM) 機能を提供し、データベースとの対話を管理および保守しやすくします。SQLAlchemy を使用すると、さまざまな種類のデータベースに接続し、データのクエリ、挿入、更新操作を実行できます。たとえば、SQLAlchemy を使用して、従業員情報の保存とクエリを含む部門管理システムを構築できます。

14. Seaborn: これは、統計グラフィックスと情報の視覚化の作成に重点を置くデータ視覚化アーティストです。Seaborn は Matplotlib ライブラリに基づいており、より高度なインターフェイスとより美しいグラフィックスタイルを提供します。Seaborn を使用すると、箱ひげ図、ヒートマップ、バイオリンプロットなどのさまざまな統計グラフを簡単に作成できます。たとえば、Seaborn を使用して、販売データのさまざまなチャネルにわたる販売を視覚化できます。

15. Pygame: これは、ゲームやマルチメディアアプリケーションを作成するための Python ライブラリを提供する興味深いゲーム開発者です。Pygame は SDL ライブラリに基づいており、グラフィックレンダリング、オーディオ再生、ユーザー入力処理などのシンプルかつ強力な機能を提供します。Pygame を使用すると、単純なプラットフォームジャンプゲームから複雑なロールプレイングゲームまで、さまざまな種類のゲームを構築できます。たとえば、Pygame を使用して、古典的なゲーム「スペースインベーダー」に似たシューティングゲームを作成できます。

16. Matplotlib (Matt Pulley): これは、さまざまな種類のチャートやプロットを作成するための強力なデータ視覚化ライブラリです。Matplotlib は、折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムなどを含む幅広い描画オプションを提供し、グラフのカスタマイズと美化をサポートします。Matplotlib を使用すると、データの傾向、関係、分布などの情報を表示できます。たとえば、Matplotlib を使用して、線形回帰モデルの近似曲線を作成できます。

17. NumPy (NumPy): これは、多次元配列を処理し、さまざまな数値計算タスクを実行するための強力な数値計算ライブラリです。NumPy は効率的な配列演算と数学関数を提供し、大規模なデータの処理をより便利かつ効率的にします。NumPy を使用して、配列の作成、インデックス付け、演算、統計分析などの操作を実行できます。たとえば、NumPy を使用して配列の平均と標準偏差を計算したり、行列演算を実行したりできます。

18. Pandas: これは、効率的なデータ構造とデータ処理ツールを提供する機能豊富なデータ分析ライブラリです。Pandas は主に DataFrame と Series という 2 つのデータ構造を使用し、データのクリーニング、変換、集計、分析などのタスクに使用できます。Pandas を使用すると、さまざまなデータソースからデータをロードし、データのフィルタリング、並べ替え、統計操作を実行できます。たとえば、Pandas を使用して、販売データの概要統計や視覚的分析を実行できます。

19. Keras: これは、深層学習モデルを構築およびトレーニングするための、使いやすく柔軟性の高いニューラルネットワークライブラリです。Keras は、簡潔な API と豊富なニューラルネットワークコンポーネントを提供し、さまざまなタイプのニューラルネットワークをより速く、より便利に作成できるようにします。Keras を使用して、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、またはカスタムの深層学習モデルを構築できます。たとえば、Keras を使用して、猫と犬の写真を識別する画像分類器を構築できます。

20. SciPy: これは、科学および工学の問題を解決するためのさまざまなアルゴリズムとツールを提供するオープンソースの科学計算ライブラリです。SciPy には、数値最適化、信号処理、画像処理、統計解析、微分方程式解法などのタスクに使用できるサブモジュールが多数含まれています。SciPy を使用すると、ピーク信号検出、画像フィルタリング、関数フィッティングなどのさまざまな科学技術計算の問題を解決できます。たとえば、SciPy を使用して一連の信号に対してフーリエ変換を実行し、そのスペクトル特性を分析できます。

たとえば、描画: Python を使用して描画したいのですが、どのプラグインを使用すればよいですか?

Python には、グラフィックの描画に使用できるライブラリとプラグインが多数あります。最も人気のあるものには次のようなものがあります。

1. Matplotlib: Matplotlib は、線グラフ、散布図、棒グラフ、等高線プロット、3D グラフィックスなどを簡単に作成できるいくつかの異なるプロットインターフェイスを提供する、広く使用されている Python プロットライブラリです。

2. Seaborn: Seaborn は、Matplotlib に基づく Python データ視覚化ライブラリであり、分類プロット、ヒートマップ、バイオリンプロット、ファセットプロット、時系列プロットなどを含む、より高度な描画機能を提供します。

3. Plotly: Plotly は、インタラクティブな描画機能を提供する Python データ視覚化ライブラリで、ユーザーは散布図、棒グラフ、折れ線グラフ、等高線グラフなどのさまざまなタイプのグラフを作成し、Plotly のオンライングラフエディタに接続できます。。

4. Bokeh: Bokeh は、散布図、棒グラフ、折れ線グラフ、ヒートマップなどを含むさまざまな種類のチャートを作成するための機能を提供する対話型 Python 描画ライブラリであり、応答性の高いリアルタイムデータストリーミングをサポートしています。

テディベアを描くための Python コードを書く

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Circle

# 创建画布和坐标轴
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制身体
body = Circle((0, 0), 1, fc='brown')
ax.add_patch(body)

# 绘制头部
head = Circle((0, 0), 0.6, fc='brown')
ax.add_patch(head)

# 绘制眼睛
eye1 = Circle((-0.2, 0.3), 0.1, fc='white')
ax.add_patch(eye1)
eye2 = Circle((0.2, 0.3), 0.1, fc='white')
ax.add_patch(eye2)

# 绘制鼻子
nose = Circle((0, 0), 0.05, fc='black')
ax.add_patch(nose)

# 绘制嘴巴
mouth = Circle((0, -0.2), 0.2, fc='black')
ax.add_patch(mouth)

# 调整坐标轴
ax.set_xlim(-1.5, 1.5)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.set_aspect('equal')

# 隐藏坐标轴
ax.axis('off')

# 显示绘制结果
plt.show()

Web フレームワークを作成する

というサブフォルダーを作成しstatic、その中に 2 つのサブフォルダーを追加しcssますimages。style.cssファイルをcssフォルダーに保存し、表示する必要がある写真をimagesフォルダーに保存します。

Flask ライブラリがインストールされていることを確認し、python app.pyコマンドを使用してアプリケーションを実行してください。その後、ブラウザに入力してhttp://127.0.0.1:5000/Web サイトを表示します。

......とてもシンプルなことです