Python es un lenguaje de programación dirigida a objetos que por medio de unas librerías o módulos específicos permite sustituir a paquetes con funciones matemáticas, estadísticas o ciencia de datos como Matlab o R; por esta razón si no tienes una licencia paga de Matlab y lo requieres para funciones matemáticas en la universidad puedes solucionar esto instalando Python y agregando las librerías que contienen estas funciones especiales.
Librerias clave para python[1]
1. Matplotlib
Esta es una de las librerías de Python más usadas, pues su procesamiento y generador de gráficos son de amplia calidad. Además, te da la facilidad de publicar estos datos tanto de manera física, bajo impresión, como también digitalmente.
Utiliza trazados 2D y muchos tipos de gráficos que se crean con pocas líneas de código. Algunos ejemplos son los histogramas, diagramas de barras, espectros de potencia, series temporales, diagramas de errores, etc.
2. Seaborn
Seaborn es una librería gráfica de Python especializada en la visualización de datos estadísticos. Dentro de sus principales características, podemos destacar su interfaz de alto nivel, la cual es atractiva y muy interactiva.
Este aspecto resulta fundamental cuando llega el momento de esclarecer los datos luego de un análisis, pues hace que la visualización de los mismos sea más sencilla. Asimismo, es compatible con otras librerías de Python como Pandas y Matplotlib.
3. Bokeh
Esta es una de las librerías de Python que te ayudará a visualizar los datos desde una perspectiva más interactiva dentro de un navegador web. Además, puedes crear gráficos elegantes y versátiles con datos que llegan en tiempo real, gracias a sus desarrolladores de buen rendimiento.
4. NumPy
De todas las librerías de Python, Numpy te permite crear una estructura universal de datos para facilitar su análisis e intercambio de varios algoritmos.
Al igual que varias librerías de Python, esta implementa vectores multidimensionales y matrices que almacenan una gran cantidad. A su vez, posee funciones matemáticas de alto nivel y utiliza diversas estructuras de datos.
5. SciPy
Por otro lado, SciPy es una librería de python especializada en el cálculo numérico y el análisis de datos, pues te permite crear rutinas numéricas con estructura de datos. Además, es sencilla de usar y operar, e incorpora las siguientes funciones: optimización, integración numérica, álgebra lineal, estadística, transformadas de Fourier, etc.
6. Pandas
Si estás buscando una biblioteca de Python enfocada en los datos científicos, Pandas es una de las más útiles que encontrarás. Sus principales funciones se conforman por Series de datos y el Data Frame para dos dimensiones.
Adicionalmente, es muy sencilla de usar para manipular datos y se utiliza en campos como finanzas, ciencias sociales, estadística e ingeniería.
8. Scikit-Learn
Esta librería de Python cuenta con funciones de Machine Learning y análisis de datos. Es una herramienta muy fácil de usar gracias a sus múltiples técnicas de aprendizaje automático.
Puedes utilizar Stickit-Learn para resolver problemas de clasificación y de regresión, tales como máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, regresión lineal y polinómica, clustering, reducción de dimensionalidad, etc. Su interfaz es simple y consistente, ya que se puede moldear solo con una línea de código.
9. TensorFlow
Forma parte de las librerías de Python que fueron desarrolladas por Google. Te permite realizar cálculos numéricos gracias a diagramas de flujo de datos y se usa para varias aplicaciones de cálculo científico como Deep Learning.
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