Самые популярные библиотеки Питона: обзор Python Library для анализа данных и машинного обучения

Если вы интересуетесь, какие библиотеки нужны для Python и что это вообще такое, то представьте, как строите дом. Вы не изготавливаете каждый гвоздь и кирпич вручную, а покупаете готовые материалы и инструменты. В программировании похожая ситуация: когда нужно работать с графиками, таблицами или математикой, вы просто берете подходящий инструмент, вместо того чтобы писать всё самостоятельно. Рассмотрим основные в этой статье.

Что такое библиотеки питона

Это наборы функций, классов, модулей и других компонентов, помогающих разработчикам использовать готовый код для решения различных задач. Это экономит время и упрощает программирование.

Стандартный фреймворк входит в дистрибутив Python и содержит модули для работы с файлами, операционной системой, математическими операциями, датами и временем и другими базовыми задачами. К таким инструментам относятся: os, sys, math, random, json. Кроме встроенных инструментов, есть дополнительные наборы функций под разные задачи.

Если вы только начинаете погружаться в тему, пройдите «Основы Python». Вас ждет более 50 задач на программирование разной сложности, потребуется только уверенное владение компьютером. Остальному — работать с переменными, основными типами данных, циклами, условиями, писать собственные функции — научат.

Pandas

Представьте огромную таблицу в Excel — строки, столбцы, числа, тексты. Теперь вообразите, что можете управлять этой таблицей с помощью простых команд. Pandas умеет сортировать, фильтровать, пересчитывать и приводить данные в порядок. Она особенно полезна, когда информации много, а разбираться с ней нужно быстро.

Где используется 

В анализе данных, исследованиях, бизнес-отчетах. Допустим, в сведениях о продажах за год с помощью pandas легко найти пики и провалы. 

Ключевые возможности

• Фильтрация и поиск: легко выбрать нужные строки, например, только клиентов с покупками выше среднего.
• Группировка и подсчёты: считает суммы, средние значения, строит срезы по категориям.
• Объединение разных таблиц: как в Excel, только гибче — можно объединить информацию из разных источников.
• Чтение файлов: поддерживаются CSV, Excel, JSON, SQL, HTML и другие форматы.

На нашем YouTube-канале вы найдете лайфхаки для работы с pandas.

Построение пути до файла в Pandas | karpov.courses

NumPy

Возглавляет топ интересных библиотек Python для углубленных численных вычислений. Сочетает в себе высокую производительность, удобство работы с многомерными массивами и богатый функционал математических операций.

Где используется

В науке, финансах, инженерии, анализе данных, компьютерном зрении, машинном обучении, риск-менеджменте. Если строите прогнозы, обучаете модель или считаете корреляции между показателями — почти наверняка будете использовать этот инструмент.

Ключевые возможности

• Работа с массивами чисел: может хранить и обрабатывать огромные наборы быстро и эффективно.
• Математические операции: от сложения до более сложных вычислений — всё делается легко и сразу со всеми параметрами.
• Совместимость с другими библиотеками: является базой для pandas, SciPy, Matplotlib, TensorFlow и Scikit-learn, расширяет их функционал.
• Быстродействие: работает значительно быстрее, чем обычные списки Python, особенно на больших объемах данных.

SciPy

Если представить NumPy как быстрый и надежный калькулятор, то SciPy — продвинутый девайс. Он добавляет к базовым возможностям больше настроек, формул и методов. Особенно полезен там, где нужно не просто посчитать сумму, а, например, провести анализ сигналов, найти минимум функции или решить уравнение.

Где используется

В областях, связанных с научными и инженерными вычислениями. Для моделирования физических процессов, решения уравнений, обработки и анализа изображений. Когда нужно оптимизировать модель, провести статистический тест или обработать набор данных с учетом физических особенностей. 

Помогает находить закономерности, улучшать точность расчетов и делать выводы, опираясь на надежные математические методы.

Ключевые возможности

• Оптимизация: помогает находить лучшие параметры в задачах — от бизнес-задач до настройки моделей.
• Статистика: даёт доступ к разным видам статистического анализа и тестов.
• Обработка сигналов и изображений: можно фильтровать параметры, улучшать качество сигналов, работать с частотами.
• Интерполяция и приближения: строит плавные линии по точкам, помогает заполнять пропуски в данных.

Matplotlib

Источник

Одна из лучших основных библиотек Python с открытым исходным кодом. Помогает превращать сухие числа в наглядные графики и диаграммы. Полезна, если нужно увидеть, как меняются значения, сравнить категории или просто донести идею визуально.

Где используется

В науке, инженерии, аналитике данных, машинном обучении для визуализации результатов и анализа. 

Ключевые возможности

• Строит графики и диаграммы: линейные, столбчатые, круговые.
• Показывает, как что-то меняется во времени: отлично подходит для временных рядов.
• Гибко настраивается: можно устанавливать цвета, подписи, шрифты и другие детали под свой стиль.
• Сохраняет изображения: поддерживает форматы PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, GIF.

Seaborn

Источник

Библиотека для создания информативных статистических графиков, которые помогают лучше понять структуру и взаимосвязи в показателях. Если Matplotlib — это универсальный конструктор графиков, то Seaborn — тот самый сын маминой подруги, который сразу создаёт стильные и красивые визуализации.

Где используется

При исследовании новых таблиц, сравнении групп, поиске зависимостей или подготовке отчетов. В проектах по анализу данных и машинному обучению помогает быстро оценить распределение признаков, увидеть взаимосвязи и выявить паттерны до того, как начнете строить модели.

Ключевые возможности

• Автоматически создает аккуратные и информативные графики: вы просто указываете, что хотите показать — остальное она сделает сама.
• Отображает зависимости между переменными: помогает понять, связаны ли между собой признаки.
• Работает с DataFrame из pandas, что упрощает передачу и обработку табличных данных при построении графиков.
• Поддерживает стильные шаблоны оформления: всё выглядит аккуратно, без лишних деталей и визуального шума, что помогает лучше воспринимать информацию.

Statsmodels

Эта библиотека Python для анализа с акцентом на статистику и интерпретацию. Она словно увеличительное стекло: помогает глубже вглядеться в цифры и найти в них смысл. Использует возможности NumPy, SciPy и pandas для обработки данных и математических вычислений, а также Matplotlib для визуализации результатов.

Где используется

В экономике, медицине, социальных науках или маркетинге. Помогает понять, какие переменные значимы, как сильно они влияют на результат и насколько можно доверять этим выводам. 

Ключевые возможности

• Предоставляет инструменты для построения различных регрессионных моделей, включая классическую линейную и логистическую регрессию.
• Включает методы для анализа временных рядов, такие как модели авторегрессии, скользящего среднего, ARIMA и другие.
• Содержит много статистических тестов, чтобы проверить, насколько выводы надежны.
• Дает понятные таблицы с коэффициентами и оценками для интерпретации результата.

Plotly

Источник

Инструмент с открытым исходным кодом для создания интерактивных и динамических графиков и диаграмм.

Где используется

Там, где важно не только показать данные, но и вовлечь в них — будь то бизнес-презентация, исследование или веб-приложение.

Ключевые возможности

• Интерактивные графики: можно двигать, увеличивать и изучать детали прямо на графике.
• Большой выбор визуализаций: от простых диаграмм до 3D-графиков и карт.
• Веб-совместимость: легко встроить графики в сайт или дашборд.
• Работа с большими наборами данных: удобно смотреть не только на «общую картину», но и на мелочи.

Bokeh

Источник

Набор функций для создания красивых, удобных и информативных визуализаций, которые легко интегрируются в современные цифровые решения.

Где используется

В аналитике данных, веб-разработке, науке и образовании.

Ключевые возможности

• Интерактивность: поддерживает масштабирование, панорамирование, всплывающие подсказки, выбор и фильтрацию данных прямо на графиках.
• Веб-ориентированность: позволяет экспортировать графики в виде самостоятельных HTML-файлов или встраивать их в веб-приложения (например, Flask) и дашборды.
• Поддержка разных видов графиков: линейные, столбчатые, точечные, тепловые карты, географические карты и др., а также интерактивные виджеты (ползунки, меню).
• Совместимость с другими инструментами: хорошо сочетается с pandas, NumPy и другими библиотеками для анализа данных.

Scikit-learn

Универсальная библиотека, которая благодаря богатому набору алгоритмов, единому интерфейсу и мощным инструментам предобработки и оценки моделей стала стандартом в области Data Science и ML. 

Где используется

Когда нужно что-то предсказать, классифицировать или найти закономерности. Чтобы определить, понравится ли человеку фильм, распознать рукописный текст, выделить группы клиентов с похожим поведением, спрогнозировать цены.

Ключевые возможности

• Классификация: помогает разделить объекты на категории, например — спам или не спам.
• Регрессия: можно предсказывать числовые значения, скажем, цену квартиры по её параметрам.
• Кластеризация: находит группы похожих объектов в данных, даже если вы заранее не знаете, какие это группы.
• Оценка модели: подсказывает, насколько хорошо работает ваш алгоритм, и как его можно улучшить.

XGBoost / LightGBM / CatBoost

Эти инструменты помогают делать очень точные прогнозы.

• Если важна максимальная скорость и работа с очень большими объемами информации — выбирайте LightGBM.
• Если у вас много категориальных признаков и нужна высокая точность без сложной предобработки — лучше CatBoost.
• Если нужна проверенная временем и гибкая библиотека с большим сообществом — подойдет XGBoost.

Где используются 

Чтобы предсказывать отток клиентов; определить, одобрять ли кредит; рекомендовать товары или искать мошеннические схемы среди транзакций. Эти три инструмента используют повсюду, от банков до онлайн-магазинов, ведь они отлично работают с таблицами

Ключевые возможности

• Высокая точность. Например, когда нужно спрогнозировать отток клиентов в банке, классические алгоритмы типа базового градиентного бустинга, часто медленнее и менее масштабируемы, что затрудняет работу..
• Работают с разными типами данных: не требуют долгой подготовки и очистки сведений. 
• Быстро обучаются: все три библиотеки поддерживают параллельное и распределенное обучение, что позволяет масштабировать модели на Big Data.
• Гибкие настройки: можно подстроить поведение модели под конкретную задачу. 
• Хорошо подтверждают свои решения: каждая библиотека вычисляет, насколько конкретный признак влияет на предсказания модели.

PyTorch

Фреймворк с открытым исходным кодом для исследований и промышленного применения в области ИИ и машинного обучения.

Где используется

В разработке чат-ботов, рекомендательных систем, голосовых помощников, систем видеонаблюдения и в медицине.

Ключевые возможности

• Гибкость: включает готовые модули для построения нейронных сетей (слои, функции активации, оптимизаторы), поддержку работы с последовательностями, сверточные и рекуррентные сети, предобученные модели.
• Поддержка обучения моделей: помогает отслеживать прогресс и улучшать результат.
• Интеграция с другими инструментами: работает в связке с библиотеками для визуализации и хранения данных.

TensorFlow

Универсальный фреймворк для глубокого обучения, разработанный командой Google Brain.

Где используется

В мобильных приложениях, медицинской диагностике, системах безопасности, рекомендациях для видеохостингов.

Ключевые возможности

• Создание нейросетей любой сложности.
• Оптимизация: позволяет моделям работать быстрее и эффективнее.
• Инструменты для визуализации: можно следить, как ИИ учится и что происходит на каждом этапе.
• Большая библиотека готовых решений: можно использовать уже обученные модели или быстро собрать свою.

NLTK (Natural Language Toolkit) 

Набор инструментов и алгоритмов для анализа, обработки и понимания текстов — вот что такое эта библиотека Python.

Где используется

В науке, разработке систем анализа текста, фильтрации контента, поиске информации. В чат-ботах, поисковых системах, при анализе тональности отзывов или изучении языка.

Ключевые возможности

• Разделение текста на слова и предложения: помогает разобрать текст на части.
• Определение частей речи: показывает, где в тексте существительные, а где глаголы.
• Очистка текста: убирает лишнее, вроде знаков препинания или стоп-слов.
• Работа с синонимами и значениями слов: помогает понять, о чём вообще речь.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)

Пакет для анализа, обработки и распознавания изображений и видео.

Где используется

В автопилотах, системах видеонаблюдения, медицинских снимках, приложениях дополненной реальности. Везде, где нужно обрабатывать изображение или видео.

Ключевые возможности

• Работа с изображениями и видео: легко загружает, показывает, сохраняет и обрабатывает файлы.
• Обнаружение объектов и лиц: помогает найти нужные элементы на фото или в кадре.
• Фильтрация и улучшение качества: можно сделать изображение четче, ярче, убрать шум.
• Обработка в реальном времени: подходит для камер и потокового видео.

Подведем итоги

В этой статье мы рассказали про самые полезные базовые и сторонние библиотеки языка «Пайтон», а также рассмотрели причины, по которым все Python-lib так популярны.

Каждая из них открывает доступ к мощным инструментам, которые делают работу с данными, текстами, изображениями и нейросетями проще.