https://mirac-ozturk-sd.medium.com/ tarafından paylaşılan Python kütüphanelerini sizler için sunduk. detaylı incelemek için aşağıda verilen linke tıklayınız.
Merhaba, iyi günler.
Bugünkü yazımda; çok çeşitli alanlarda kullanılan güçlü, dinamik altyapısı, anlaşılır sade dili ile oldukça popüler olan Python (birçok ek özelliğe sahip) diline yönelik oluşturulmuş kütüphane (library), çatı (framework) ve programlara göz atacağımız kısa notları aktarıyor olacağım.
Kısaca Python’a yönelik derlenmiş bir ek paket-araç tanıtım fihristi olarak nitelendirilebilir.
Ağırlıklı olarak veri işlemesi ve raporlama alanı üzerinde faaliyet gösteren kurum-kuruluşlarda Python vazgeçilmez olarak nitelendirilmektedir.(Python Ek Bilgiler)
Raporlama ve Veri Görselleştirme hizmetleri üzerine Microsoft’un popüler iş zekası ve raporlama aracı Power BI üzerindeki kullanabilen veri konnektör ve derleyicileri arasında Python oldukça fazla tercih edilmekte-kullanılmaktadır.
Kullanım seçenekleri-yöntemleri olarak; Power BI Desktop uygulaması içerisinden veri kaynağı erişimi ile Python Script seçeneğini seçerek uygulamamıza işlenmiş-işlenecek veri aktarabilir,
NumPy (Numerical Python — Sayılsal Python) : Veri Bilimi çalışmaları için olmazsa olmaz olarak ifade edilen-gösterilen çok büyük ölçekteki matematiksel-bilimsel hesaplamaları kolay, hızlı ve esnek bir şekilde gerçekleştirmemizi sağlayan çözümleri içeren kütüphanedir.
Ağırlıklı olarak Veri Madenciliği, Makine Öğrenmesi, Veri Analizi, Tek-Çok Boyutlu dizi içeren hesaplama yapılarında kullanılır.
*Kurucu-Geliştirici-Destekçi : Travis Oliphant (Geliştirici-Open Teams)
2-SciPy
SciPy (Scientific tools for Python — Python için Bilimsel Araçlar) : Veri Bilimi çalışmaları için bir diğer olmazsa olmaz olarak gösterilen, NumPy‘e göre matematiksel çözümlerden ziyade biraz daha bilimsel çözümlerin ağırlıklı olarak ele alındığı (Tek boyutlu bir Schrödinger Eşitliği‘nin çözümlemesi gibi.) kütüphanedir.
Kullanıcılar-Geliştiriciler arasında NumPy ve SciPy kütüphanelerinin birlikte kullanımı gerçekleştirildiğinde MatLab programının sağladığı çözümlere benzer işlevler sağlayacağı dile getirilmektedir.(Yeterince evet!)
*Kurucu-Geliştirici-Destekçi : Travis Oliphant — Pearu Peterson — Eric Jones (Geliştiriciler)
3-Matplotlib
MatPlotLib (Mathematical Plot Library — Matematiksel Çizim Kütüphanesi): Veri Bilimi çalışmaları için sayısal matematik hesaplamalarını 2 ya da 3 boyutlu görsel çıktılar olarak almamızı sağlayan bir çizim (görselleştirme) kütüphanesidir.
Dökümantasyon içeriği zengin, öğrenimi kolay ve uygulaması basit olduğundan çokça tercih edilmektedir.
*Kurucu-Geliştirici-Destekçi : John D. Hunter (Kurucu-Geliştirici-NumFOCUS)
4-SciKit-Learn
SciKit-Learn (Science Kit/Kits Learn — Bilim Öğrenim Kiti) : Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi çalışmaları için (Veri İşleme, Regresyon,Küme Analizi vb.) kullanılan çok yönlü bir kütüphanedir.
Scikit-learn; NumPy , SciPy ve Matplotlib kütüphaneleri ile ağırlıklı olarak ortak kullanılmaktadır, bu nedenle etkili bir şekilde uygulamada bulunmak için bu üç kütüphanenin en azından temel bilgilerini bilmeniz yapacağınız çalışmalarda kolaylık sağlayacaktır.
*Kurucu-Geliştirici-Destekçi : Cournapeau David (Geliştirici-Mercari)
5-SymPy
SymPy (Symbolic Python — Sembolik Python) : Sembolik Matematik analizleri ve uygulamaları için kullanılan oldukça popüler bir kütüphanedir.
Ek kütüphane bağımlılığı çok düşüktür.Gerçek ve kayan noktalı sayılar için hesaplama sağlayan MpMath kütüphanesi dışında bariz gereksinim gereği duyulan bir kütüphane yoktur.
*Kurucu-Geliştirici-Destekçi : SymPy Development Team (Özel Geliştirici Ekibi)
Python Kütüphaneleri ve Özellikleri | by Mirac Öztürk | Medium: Python Kütüphaneleri