Para los desarrolladores una librería de programación es el mejor recurso a la mano. Después de todo, una de las primeras cosas que se aprende sobre el desarrollo de software es que si no sabes algo solo basta googlearlo o buscarlo en otra parte. Por supuesto, si hasta ahora estás comenzando a utilizar este tipo de recursos es posible que no sepas muy bien qué son las librerías de programación. Puedes pensar en ellas como una ‘colección’ de código que ya ha sido escrito y que puedes utilizar para integrar en la solución que estés desarrollando. Las librerías suelen funcionar bajo los lenguajes programación y en algunos casos están enfocadas en especialidades (desarrollo de gráficos, matrices, bases de datos, etc). En esta nota nos vamos a centrar en 10 librerías de Python (que además parece estar teniendo otro pico de popularidad) que deberías conocer y agregar a tu lista de recursos, en casos de que no las tengas en el radar.
Pytorch
Pytorch es bastante utilizada para Machine Learning e Inteligencia Artificial. Esta librería de Python además proporciona una gran plataforma para ejecutar modelos de Deep Learning con mayor flexibilidad y velocidad, gracias a su capacidad para obtener cálculos numéricos eficientes y aprovechar tu GPU al máximo. Puedes descargarlo aquí.
Numpy
Otra entrada que puede parecer obvia, pero imperdonable de no incluir. Si estás buscando apoyo para operaciones matemáticas y álgebra (matrices) esta librería es tu mejor opción. Otras recomendaciones similares son Numba, y SciPy, Puedes descargarlo aquí.
Pandas
Esta es otra de las adiciones indispensables. Pandas es la opción obvia para la creación de bases de datos. La razón está en que esta librería facilita el análisis y la provisión de datos. Quizás su mayor atractivo es que es relativamente fácil de usar, de manera que es perfecta para aquellos que hasta ahora están experimentando con estos recursos. Puedes descargarlo aquí.
SymPy
Este es un recurso obligatorio si usas matemáticas simbólicas o para Sistemas algebraicos computacionales. Uno de sus beneficios es que permite simplificar el código, al mismo tiempo que lo mantiene extensible. Por último, puede ser embebida en otras aplicaciones. Puedes descargarlo aquí.
Scikit- learn
En caso de que estés buscando recursos para Machine Learning y análisis de datos. Por ejemplo, algunas de las cosas que encontrarás en Scikit-learn son herramientas para solucionar problemas de clasificación y de regresión. Puedes descargarlo aquí.
Seaborn
Esta es una de las librerías de programación más especializadas de esta colección, pero es un descubrimiento importante para hacer modelos estadísticos. De hecho, los desarrolladores más experimentados descubrirán que se trata de una fusión entre Panda y Matplotlib. Puedes descargarlo aquí.
NuPIC
Numenta Platform for Intelligent Computing (NuPIC) es la biblioteca perfecta para aquellos que buscan implementar un algoritmo de aprendizaje HTML. Puedes descargarlo aquí.
Gensim
Para los que necesitan algo de apoyo en procesamiento de lenguaje neutral (modelos con datos de texto) Gensim es una de las mejores alternativas. Su mejor atributo es el poder extraer tópicos de grandes volúmenes de texto sin necesidad de cargar todo el archivo en la memoria de tu PC. Puedes descargarlo aquí.
OpenCV Python
Si estás buscando algo de soporte para el procesamiento de imágenes en Python, esta librería es la recomendación inmediata.La razón por la cual es una de las más famosas es porque permite leer y escribir imágenes en OpenCV al mismo tiempo. Estamos también seguros de que podrán sacar provecho a su función para realizar diagnóstico de imágenes. Puedes descargarlo aquí.
Theano
No podemos dejar de recomendar Theano porque, además de ser una de las mejores librerías de programación de Python, es un excelente compilador. De hecho, la mejor manera de aprovecharla es para analizar, describir y optimizar declaraciones matemáticas. ¿Quieres una razón para darle una oportunidad? Esta librería puede hacer los procesos de computación antes mencionados 140x más rápidos. Puedes descargarlo aquí.
Imágenes: Foto de Christina Morillo en Pexels
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