В основном я выбрал библиотеки, с которыми сам как-либо работал, поэтому преобладают те, что как-либо связаны с анализом данных. Не стесняйтесь делиться любимыми библиотеками в комментариях.
В основном я выбрал библиотеки, с которыми сам как-либо работал, поэтому преобладают те, что как-либо связаны с анализом данных. Не стесняйтесь делиться любимыми библиотеками в комментариях.
- pytest — написание тестов
- numpy — обработка многомерных массивов данных
- scipy — научные вычисления
- sympy — символьные вычисления
- matplotlib — визуализация данных
- seaborn — делает matplotlib приятнее
- pandas — табличные данные и их анализ
- scikit-learn — классические алгоритмы машинного обучения
- keras — высокоуровневый интерфейс к нейросетям
- MoviePy — обработка видео
- OpecnCV — компьютерное зрение
- pymorphy2 — морфологический анализатор
- natasha — библиотека для NLP-задач на русском языке
- transformers — современные нейросетевые модели обработки естественного языка
- spacy — NLP-фреймворк
- requests — автоматизация веб-запросов
- SQLAlchemy — автоматизация работы с базами данных
- Beautiful soup — парсинг HTML и XML
- scrapy — фреймворк сбора данных с веб-сайтов
- EEL — графические интерфейсы на базе веб-технологий
- dash — веб-приложения для Data Science
- tqdm — прогресс-бары
- pyxel — разработка ретро-игр
- pygame — игры и мультимедиа
- manim — анимация математических концепций