Perpustakaan Python Gui Terbaik

Hei, ini Niel dari Suka Aplikasi . Dengan lebih dari 250 perpustakaan di Python, mungkin agak membingungkan untuk mengetahui mana yang terbaik untuk proyek Anda.

Dengan lebih dari 250 perpustakaan di Python, mungkin agak membingungkan untuk mengetahui mana yang terbaik untuk proyek Anda. Dalam artikel ini, kami telah menjelaskan secara mendalam pustaka Python mana yang terbaik untuk jenis proyek apa.

Jadi dalam artikel ini, Kami akan membahas 40 perpustakaan teratas yang menurut kami harus Anda ketahui. Natural Language Processing adalah bidang yang menggabungkan linguistik dan ilmu komputer. Hal ini memungkinkan komputer untuk memproses dan menganalisis toolkit bahasa alami atau NLT.

Daftar Semua Pustaka Python yang Paling Banyak Digunakan

  1. Scikit-belajar
  2. NuPIC
  3. Lereng
  4. JumlahPy
  5. Pipenv
  6. TensorFlow
  7. Bob
  8. PyTorch
  9. PyBrain
  10. SUSU
  11. Keras
  12. Berlari
  13. panda
  14. sip
  15. Matplotlib
  16. Theano
  17. SymPy
  18. Kafe2
  19. Yg keturunan dr laut
  20. Hebel
  21. rantai
  22. OpenCV Python
  23. Theano
  24. NLTK
  25. SQLAlkimia
  26. bokeh
  1. NLTK
most popular natural language processing libraries

NLTK adalah salah satu yang paling populer pemrosesan bahasa alami perpustakaan. Ini memungkinkan Anda untuk melakukan berbagai operasi dalam bahasa Inggris seperti penandaan tokenizing dalam stemming; Anda dapat menandai kata atau kalimat, yang memisahkan kata dalam kalimat atau kalimat dalam paragraf.

Misalnya, ini menandai ini karena muffin New York mengeluarkan daftar string dengan setiap kata sebagai string terpisah. Sekarang Anda dapat menandai setiap kata dari kalimat tokenize dengan bagian dari label ucapan. Ini akan menampilkan tupel untuk setiap kata, diikuti oleh bagian pidatonya. Dan NP, yang merupakan singkatan dari proper noun singular, adalah tag untuk John. Anda juga dapat membendung kata, batang kata maksimum, dan batangnya diduga. Penting untuk dicatat bahwa ada beberapa metode berbeda untuk stemming, dan masing-masing akan menghasilkan keluaran yang berbeda berdasarkan algoritma uniknya.

Dengan menggabungkan fungsionalitas dasar NLTK, Anda dapat mengembangkan program yang lebih kompleks seperti situs stok.

2. Gensim

Gensim adalah pustaka pemrosesan bahasa alami Python lainnya. Sasarannya adalah komunitas pemrosesan bahasa dan pencarian informasi alami. Muncul dengan algoritma memori-independen antarmuka yang sederhana dan implementasi multi-core yang efisien dari algoritma populer seperti LSA, LDA, dan R P.

Gensim sederhana dan mudah diambil dan memiliki dokumentasi yang luas dan Tutorial Notebook Jupyter .

3. Flashtext 2.7

Aspek penting lain dari pemrosesan bahasa alami adalah mencari dan mengganti kata. FlashText adalah perpustakaan yang sempurna untuk ini. Ini memungkinkan Anda untuk mengekstrak, mengganti, dan menghapus kata kunci dalam data teks yang diberikan. Salah satu manfaat besar teks flash adalah kecepatannya menggunakan struktur data pohon. Flashtext dapat bekerja dengan sangat cepat pada sejumlah besar data. Anda dapat melihatnya mengungguli regex untuk teks yang lebih besar dari 500 kata, dan secara signifikan lebih cepat untuk teks yang lebih besar. Namun, satu hal yang perlu diperhatikan adalah teks flash tidak dapat mencari karakter khusus. Flashtext adalah perpustakaan masuk untuk data besar.

4. Visi Komputer – Perpustakaan Python

Computer Vision python library 2022

Computer Vision adalah bidang di mana komputer mengidentifikasi, mengklasifikasikan, dan bereaksi terhadap CV yang terbuka secara visual, juga dikenal sebagai visi komputer sumber terbuka, adalah perpustakaan visi komputer terbesar. Fungsinya yang berguna termasuk membaca dan menulis gambar secara bersamaan, mendeteksi tepi, dan memfilter gambar.

5. Buka CV

Dengan menggabungkan berbagai fungsi Open CV, Anda dapat membuat program seperti pendeteksi wajah ini; tidak hanya dapat mendeteksi di mana wajah manusia berada, dapat membedakan dan mengidentifikasi nama orang dan bahkan merias wajah.

6. CV sederhana

Simple CV adalah kerangka kerja sumber terbuka yang ramah pemula untuk membangun aplikasi visi komputer. Ini adalah CV terbuka, tetapi untuk pemula, memungkinkan Anda untuk mengakses beberapa perpustakaan visi komputer bertenaga tinggi, termasuk CV terbuka, tetapi tanpa harus terlebih dahulu mempelajari visi komputer secara rinci.

Sebuah acara pejalan kaki tanda berjalan adalah sebuah proyek Anda dapat mencoba untuk memulai dalam visi komputer; program akan memberitahu Anda untuk pergi kecuali mendeteksi sumber cahaya. Program akan menampilkan tanda berhenti ketika sumber cahaya terdeteksi. Satu kelemahannya adalah ini hanya berfungsi dengan Python 2.7, Tapi masih layak untuk dicoba untuk pemula.

7. Tkinter – Pustaka GUI standar untuk Python

Antarmuka pengguna grafis adalah sistem komponen visual interaktif untuk perangkat lunak komputer, dan sering disebut sebagai GUI. Paket enter TK adalah antarmuka Python standar ke toolkit GUI TK. Jika digabungkan dengan Enter Taman Kanak-kanak, Python menyediakan cara cepat dan mudah untuk membuat aplikasi GUI. Dan ada beberapa widget di Taman Kanak-kanak masuk seperti bingkai, label, dan tombol. Masing-masing widget ini memiliki beberapa atribut seperti batas bantalan ukuran, dan Anda dapat membuat widget ini dan menyesuaikan atributnya untuk membuat aplikasi GUI dengan Python. Saya merekomendasikan pustaka python ini untuk proyek sederhana dan cepat.

8. wx Python – Perpustakaan untuk Python GUI

WX Python adalah toolkit GUI untuk bahasa Python yang biasa digunakan sebagai alternatif untuk tk enter. Ini adalah pilihan yang bagus untuk Python lintas platform, karena mendukung Windows, Mac, dan Linux. Selain itu WX Python mudah digunakan dan menawarkan tata letak desain yang canggih untuk pengembang. Liker adalah salah satu program yang dikembangkan menggunakan WX Python yang menyimpan catatan di pohon pi qt adalah GUI lintas platform lain yang layak disebut. Ini memiliki fleksibilitas paling banyak dari semua pustaka GUI, menjadikannya yang terbaik untuk proyek kompleks selain koleksi widgetnya yang kaya.

9. PyQt5 – Perpustakaan Python Lainnya

PyQt5 menyertakan browser web yang berfungsi penuh, Sistem Bantuan yang mendukung ekspresi reguler Unicode, database SQL, dan XML. Anda dapat membuat kalkulator, aplikasi cuaca, dan bahkan pelacak pasar cryptocurrency menggunakan PyQt5.

10. permainan – Perpustakaan Python untuk Pengembangan Game

Anda mungkin harus membuat beberapa game setidaknya sekali selama perjalanan pemrograman Anda. Baik itu klasik seperti Pong dan Tetris atau game dari imajinasi Anda. Pustaka ini akan memungkinkan Anda membuat game pilihan Anda. Pygame adalah modul pembungkus yang sangat mudah dipelajari untuk menulis video game. Ini berisi grafik komputer dan perpustakaan suara untuk membuat game dinamis dengan cepat. Program yang ditulis dengan Pygame kompatibel dengan semua sistem operasi yang didukung STL dan juga dapat berjalan di Android dan tablet. Fitur seperti manipulasi kamera piksel, middie, dan deteksi tabrakan juga didukung. Anda dapat menggunakan Pygame untuk membuat game seperti Space Shooter dan T Rex rush. Dan jika Anda membutuhkan inspirasi, Anda dapat melihat situs web Pygame untuk melihat ribuan game yang telah dibuat oleh orang lain.

10. anak babi – Perpustakaan Python Untuk Game 3d

Jika Anda ingin membuat game 3d, anak babi adalah perpustakaan pilihan Anda. Tidak seperti Pygame, anak babi mampu menciptakan lengket tiga dimensi. Selain itu, Pyglet tidak memiliki dependensi eksternal atau persyaratan instalasi. Ini memungkinkan Anda menggunakan jendela sebanyak yang Anda butuhkan dan memuat gambar, suara, musik, dan video dalam hampir semua format.

11. PyEngine3D

PyEngine3D adalah mesin PyEngine3D open-source yang dapat membuat grafik 3d yang menakjubkan seperti ini di sini. Ini adalah pustaka terkait web teratas yang melakukan permintaan HTTP, pengikisan web, penguraian, dan pembuatan aplikasi web.

12. Permintaan – Pustaka HTTP untuk Python

Permintaan adalah pustaka HTTP Python paling populer. Dan itu digunakan untuk mengirim permintaan HTTP. Ini memiliki banyak fitur dan sangat bagus untuk pemula. Anda dapat menambahkan header parameter, file multi-bagian, dan data formulir untuk dua permintaan HTTP. Program Lasy ini menggunakan perpustakaan permintaan untuk mengambil konten dasar dari situs web. Misalnya, jika Anda memasukkan URL video YouTube, itu akan mengambil informasi seperti judul, deskripsi, dan kata kunci yang tergores.

13. kasar – Pustaka Python untuk mengekstrak data dari situs web

Oleh karena itu, namanya adalah perpustakaan pengikisan web yang digunakan untuk mengekstrak data yang Anda butuhkan dari situs web. Ini terutama digunakan untuk membuat program perayapan web. Awalnya, ini dirancang hanya untuk menggores, tetapi sekarang digunakan untuk penambangan data dan pengujian otomatis. Banyak perusahaan menggunakan scrappy untuk menjalankan bisnis. Misalnya, Career Builder menggores postingan pekerjaan dari banyak situs, menggores artikel peterseli dari ratusan situs baru, dan Lish menggunakan coretan untuk merayapi dan mengikis situs mode.

14. Beautiful Soup adalah library Python untuk menarik data

BeautifulSoup adalah perpustakaan lain yang biasa digunakan untuk web scraping. Namun, ini juga bagus untuk penguraian, dan dapat mengurai berbagai elemen HTML dan XML yang rusak. Ini menawarkan cara mudah untuk web scraping. Dengan mengekstraksi data langsung dari HTML. Ini sangat mudah digunakan, membuatnya sempurna untuk pemula. Proyek menarik yang mengandalkan Beautiful Soup adalah proyek prediksi olahraga ini. Ini mengikis semua jenis statistik olahraga untuk membuat prediksi pada game yang akan datang.

15. Zappa – Layanan Web Python tanpa server untuk AWS Lambda dan API Gateway

Zappa mempermudah pembuatan dan penerapan aplikasi Python berbasis peristiwa tanpa server di AWS Lambda dan gateway API. Ini adalah hosting web tanpa server untuk aplikasi Python. Muncul dengan penskalaan tak terbatas, waktu henti nol, dan pemeliharaan nol. Sedikitnya biaya adalah salah satu fitur terbaik karena Anda hanya membayar berdasarkan jumlah permintaan yang Anda layani. Ini menghemat banyak uang.

16. Django : Kerangka kerja web untuk perfeksionis dengan tenggat waktu

Django adalah kerangka kerja web sumber terbuka dan gratis berbasis Python yang sangat populer. Fokus utamanya adalah untuk memudahkan pembuatan situs web berbasis basis data yang kompleks. Django menangani fitur-fitur seperti otentikasi pengguna, administrasi konten, Peta Situs, dan umpan RSS. Django cepat, aman, terukur, dan serbaguna, menjadikannya kerangka kerja menarik yang digunakan oleh banyak bisnis saat ini.

Beberapa perusahaan besar yang menggunakan Django termasuk Instagram, Spotify, YouTube, Robin Hood , dan Pinterest. Flask adalah kerangka kerja web lain yang sangat populer, sering dibandingkan dengan Django. Ini lebih baru dan lebih populer daripada Django berdasarkan beberapa proyek. Lebih khusus lagi, ini adalah Antarmuka Gateway Server Web yang ringan. Ini sedikit lebih fleksibel daripada Django dan dilengkapi dengan perutean URL, cookie templating permintaan dan penanganan kesalahan, dukungan untuk pengujian unit, debugger, dan server elemen div. Perusahaan besar seperti Airbnb, Netflix, Lyft, Patreon, dan Uber menggunakan kolam labu, Django, dan labu adalah kerangka kerja yang hebat, tetapi pada akhirnya terserah Anda untuk memutuskan mana yang lebih cocok untuk proyek Anda.
Saya akan merekomendasikan Django untuk situs web kompleks yang berat dan labu untuk situs web kecil yang sederhana.

17. JumlahPy adalah perpustakaan untuk bahasa pemrograman Python

Berikut adalah beberapa perpustakaan yang harus diketahui yang berkaitan dengan matematika. NumPy menyediakan fungsionalitas matematika tingkat lanjut dan paling cocok untuk array dan matriks. Cepat dan efisien, membuatnya benar-benar mampu menangani data dalam jumlah besar. NumPy juga mendukung manipulasi bentuk logis, transformasi Fourier diskrit, dan fungsi aljabar linier umum.

18. SciPy adalah pustaka Python sumber terbuka dan gratis yang digunakan untuk komputasi ilmiah dan komputasi teknis

SciPy berjalan seiring dengan NumPy dan umumnya digunakan untuk pembelajaran mesin dan manipulasi gambar. Ini menyediakan banyak rutinitas numerik yang mudah digunakan dan efisien, seperti integrasi numerik, interpolasi, optimasi, aljabar linier, dan statistik. Jika Anda membutuhkan bantuan, komunitas SciPy yang mendukung selalu ada untuk menjawab pertanyaan Anda yang sering dan memecahkan masalah apa pun.

19. SymPy adalah pustaka Python sumber terbuka untuk komputasi simbolis

SymPy adalah library penting lainnya untuk matematika, dan dapat melakukan operasi dasar seperti aritmatika dasar, penyederhanaan, dan fungsi pemicu anomik. Namun, ia mampu melakukan lebih dari itu, seperti inversi matriks deret Taylor dalam kriptografi. Banyak program seperti spider dan kompilasi didasarkan pada laba-laba SymPy, lingkungan pengembangan Python ilmiah atau IDE . Dan Anda dapat menganggapnya sebagai Python yang setara dengan studio kami.

20. ChemPy adalah paket Python yang berguna untuk kimia

ChemPy berisi fungsi seperti pemecah kesetimbangan yang berguna untuk kimia.

21. panda – Perpustakaan Python untuk ilmu Data

Ilmu data adalah bidang panas yang bertujuan untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari data. Panda adalah suatu keharusan untuk apa pun dalam ilmu data. Ini memungkinkan Anda untuk mengatur, menjelajahi, merepresentasikan, dan memanipulasi data dengan mudah. Satu nilai tambah yang besar adalah kodenya yang bersih dan terorganisir dengan baik sehingga ramah bagi pemula. Beberapa fitur di luar dasar-dasar termasuk kemampuan untuk membaca dan menulis data di layanan web yang berbeda, struktur data, dan database, dan juga organisasi yang mudah dan pelabelan data menggunakan penyelarasan cerdas dan pengindeksan.

21. Oranye Pustaka Penambangan Data dengan Python

Orange adalah perangkat lunak pembelajaran mesin dan visualisasi data open-source yang menggunakan panda. Muncul dengan fitur berguna yang tak terhitung jumlahnya untuk pemula dan ahli.

21. SQLAlkimia – Perangkat Basis Data untuk Python

SQL Alchemy adalah toolkit Python SQL dan Object Relational Mapper yang memberi pengembang aplikasi kekuatan penuh dan fleksibilitas database SQL. Ini sedikit lebih spesifik karena untuk SQL, tetapi sangat berguna. Itu membuat komunikasi antara Python dan database lebih mudah dan lebih cepat. Ini fitur inti yang sering membuat Orem opsional dan arsitektur berkinerja tinggi yang matang.

22. Matplotlib adalah perpustakaan plot untuk Python

Jika Anda ingin memvisualisasikan data Anda sebagai grafik, Matplotlib adalah perpustakaan yang sempurna. Anda dapat membuat hampir semua jenis grafik atau plot yang diinginkan, seperti histogram, plot aliran, diagram lingkaran, plot pencar di plot kutub. Matplotlib memiliki halaman pelacak masalah aktif di GitHub , tempat Anda dapat mengikuti bug terbaru, patch baru, dan permintaan fitur.

23. Itu plotly Pustaka Python adalah perpustakaan plot sumber terbuka yang interaktif

Plotly adalah perpustakaan lain untuk membuat grafik, tetapi sedikit lebih maju daripada Matplotlib. Yang terbaik untuk membuat plot yang rumit dengan lebih efisien.
Ini memiliki dukungan besar untuk kompleks dan multi-sumbu, zoom terintegrasi, alat filter, dan dapat membuat plot tiga dimensi; Menurut saya Plotly adalah yang terbaik bagi mereka yang sudah terbiasa dengan Matplotlib dan mencari cara untuk membangun visual yang lebih kompleks dengan lebih efisien.

24. Cenayang – Perpustakaan Python Untuk Perawatan Kesehatan

Psikis mempelajari perpustakaan Python open-source yang dapat digunakan secara komersial untuk bekerja dengan data yang kompleks. Ini memiliki enam komponen utama. Klasifikasi, mengidentifikasi kategori dan opsi mana yang termasuk dalam regresi, memprediksi atribut bernilai berkelanjutan yang terkait dengan suatu objek. Pengelompokan otomatis mengelompokkan objek serupa ke dalam set mengurangi dimensi, mengurangi jumlah variabel acak untuk mempertimbangkan pemilihan model, membandingkan memvalidasi dan memilih parameter dan model. Dan mereka akhirnya melakukan pra-pemrosesan ekstraksi fitur dalam normalisasi. Kumpulan data yang tidak seimbang menggambarkan situasi di mana distribusi kelas tidak seragam dan dapat menyebabkan masalah jika tidak diperhitungkan dengan benar.

Misalnya, versi klasifikasi yang sedang Anda kerjakan memiliki akurasi 80%; namun, Anda menemukan bahwa 80% data termasuk dalam satu kelas. Belajar ketidakseimbangan adalah paket Python yang menawarkan beberapa teknik resampling yang biasa digunakan untuk memperbaiki kumpulan data yang tidak seimbang seperti ini.

Ini kompatibel dengan pembelajaran psikis dan merupakan bagian dari proyek pembelajaran psikis.

10 Pustaka Python Umum Teratas pada tahun 2022

  1. Permintaan
  2. Bantal
  3. kasar
  4. tidak sinkron
  5. Tkinter
  6. Enam aiohttp
  7. permainan
  8. Kivy
  9. bokeh

Pustaka Python terbaik untuk Pembelajaran Mesin

Python sekarang menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer untuk aktivitas ini, dan sebagian besar telah menggantikan banyak bahasa lain dalam bisnis ini, berkat perpustakaannya yang luas. Pustaka Python berikut digunakan dalam Pembelajaran Mesin:…

  1. numpy
  2. sip
  3. Scikit-belajar
  4. Theano
  5. TensorFlow
  6. Keras
  7. PyTorch
  8. panda
  9. Matplotlib

10 Pustaka Python Teratas Untuk Ilmu Data untuk 2022

  1. TensorFlow
  2. Scikit-Belajar
  3. numpy
  4. Keras
  5. PyTorch
  6. Cahaya GBM
  7. Eli5
  8. SciPy
  9. Theano
  10. panda

Leave a Comment