Python Библиотеки. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ образом, вся эта команда выполняет следующие действия:

      Выводит список установленных пакетов с их версиями.

      Фильтрует этот список, исключая пакеты в режиме редактирования.

      Извлекает только имена пакетов (без версий).

      Для каждого пакета выполняет команду `pip install -U`, обновляя его до последней версии.

      3. Удаление библиотеки: Чтобы удалить установленную библиотеку, используйте команду:

      ```bash

      pip uninstall library_name

      ``` Это удалит библиотеку с вашей системы.

      Управление библиотеками с помощью pip обеспечивает простой и эффективный способ установки, обновления и удаления библиотек в Python-проектах. Это важное звено в инструментарии разработчика, упрощающее поддержку и развитие проектов.

1.5 Различные типы библиотек в Python

      Python предоставляет обширную библиотечную экосистему, охватывающую различные области программирования. В зависимости от предназначения, библиотеки могут быть категоризованы по разным областям. Рассмотрим несколько основных категорий библиотек и их направления.

      Библиотеки для работы с графиками и визуализации данных

      Matplotlib: Одна из самых популярных библиотек для создания статических, интерактивных графиков и диаграмм. Matplotlib предоставляет множество возможностей для настройки внешнего вида графиков и диаграмм.

      Seaborn: Построенная на Matplotlib, Seaborn предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания красочных статистических графиков. Особенно полезна для визуализации данных в рамках анализа данных.

      Plotly: Библиотека, которая предоставляет возможности для создания интерактивных графиков и визуализации данных. Поддерживает широкий спектр видов графиков.

      Библиотеки для обработки данных

      Pandas: Эффективная библиотека для работы с данными в табличной форме. Предоставляет высокоуровневые структуры данных, такие как DataFrame, и множество функций для манипуляции и анализа данных

      NumPy: Основная библиотека для выполнения математических операций с многомерными массивами и матрицами. Широко используется в научных вычислениях и обработке данных.

      SciPy: Построенная на NumPy, SciPy расширяет его функциональность, предоставляя дополнительные инструменты для оптимизации, статистики, интеграции и других задач.

      Библиотеки для машинного обучения и искусственного интеллекта

      Scikit-learn: Мощная библиотека для машинного обучения, содержащая инструменты для классификации, регрессии, кластеризации и других задач. Обладает простым и единообразным интерфейсом.

      TensorFlow: Одна из ведущих библиотек для создания и обучения моделей глубокого обучения. Поддерживает широкий спектр архитектур нейронных сетей.

      PyTorch: Библиотека глубокого обучения, предоставляющая динамические вычислительные графы. Используется для исследовательских задач и разработки новых алгоритмов.

      Библиотеки для веб-разработки

      Django: СКАЧАТЬ