Librerías de Python, ¿qué son y cuáles son las mejores?

Python es un lenguaje de programación que destaca por su versatilidad y funcionalidad. Además de ser de código abierto, Python es interactivo y multiplataforma.

Entre sus características principales, cabe destacar que dispone de fuentes incorporadas, así como de diferentes tipos de librerías.

De este modo, en este post hablamos sobre las librerías de Python, ¿qué son y cuáles son las mejores?

Librerías de Python: definición

A grandes rasgos, cabe destacar que en programación una librería responde al conjunto de funcionalidades que permiten al usuario  llevar a cabo nuevas tareas que antes no se podían realizar.

Es decir, las librerías de Python responden al conjunto de implementaciones que permiten codificar este lenguaje, con el objeto de crear una interfaz independiente.

Cada una de las librerías de Python disponen de diferentes módulos, con funciones específicas y que también varían en función del sistema operativo con el que se trabaje.

¿Qué es una librería básica de Python?

Simplemente, las librerías de Python básicas o bibliotecas estándar de Python (también se les denomina así) son aquellas que vienen ya junto a Python. Una de las más famosas es Matplotlib.

Tipos de librerías de Python, en función de sus objetivos

De acuerdo, con los objetivos de las librerías de Python existen diferentes clasificaciones. 

Estos son algunos tipos de librerías de Python:

• Deep learning: Están enfocadas, de cara a la predicción de datos; a través del Big Data.
• Machine learning: Estas librerías son útiles para el machine learning, ya que mejoran el proceso de información y la resolución de problemas de clasificación y el análisis de regresión de datos.
• Cálculo numérico: Preparan los datos y ofrecen atributos importantes para su cálculo.
• Visualización: Sirven para entender y comprender los datos, de una forma más legible. 
• Inteligencia Artificial explicable: Buscan resultados óptimos en Inteligencia Artificial, llevando adelante diversas metodologías tecnológicas.
• Procesamiento de lenguaje natural: A partir del cálculo de frecuencias normalizadas, se construyen los modelos con datos de texto.

¿Cómo instalar una librería en Python?

¿Ya has entendido qué son las librerías de Python? Ahora es el momento de descubrir cuál es su proceso de instalación, utilizando el módulo “pip” y el método “.main ()”.

1. Consigue los archivos Scripts y pip 

Entra en Python y busca la carpeta “Scripts”. Dentro de la misma, vas a visualizar diferentes módulos de sistema. No obstante, solo te va interesar “pip”, ¡ábrelo!

2. Copia la ruta de dirección

Una vez abierto “pip”, vas a ver un código, debes copiarlo. Y es que este código tendrás que pegarlo en el cmd del sistema de tu ordenador.

A continuación, introduce la orden “pip install” con el nombre de la librería o del módulo de Python que tengas intención instalar. 

3. Ejecuta el software

Finalmente, comenzará a instalarse tu librería de Python. Como ves, el proceso es sencillo. Si llevas a cabo estos pasos, no vas a tener ningún problema.

Las 9 mejores librerías Python

Tal y como advertíamos antes, hay todo tipo de librerías en Python. Hemos llevado a cabo una selección de 9 librerías de Python. Y tú, ¿quieres saber cuáles son las mejores librerías de Python?

1. Matplotlib

En efecto, antes ya hemos hecho alusión a Matplotlib. Y es que esta es la librería de Python estándar y la más conocida.

Con Matplotlib se generan una gran variedad de gráficos de calidad para publicar online o en papel y sin emplear muchas líneas de código. 

Diagramas de barras, histogramas, series temporales, espectros de potencia… son solo algunos ejemplos de las posibilidades de esta librería en Python.

2. TensorFlow

Por su parte, TensorFlow fue desarrollada por el propio Google y es clave en el cálculo numérico. Sus diagramas de flujo de datos son muy utilizados en Deep Learning.

Su estructura permite crear una red neuronal, que sirve para proporcionar un nuevo enfoque en conceptualización de las matemáticas.

3. PyTorch

En este caso, fue Facebook el encargado de desarrollar esta librería de Python. También se emplea en cálculo numérico y sus tarjetas gráficas son fundamentales para la ejecución rápida del código.

4. Keras

Su cometido es el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, de forma que se crean prototipos de redes neuronales de una forma rápida y eficaz. 

Asimismo, esta librería o biblioteca de Python es fácil de emplear.

5. Scikit-learn

Este ejemplo de librerías de Python está pensado para la construcción de modelos de aprendizaje automático o machine learning, así como para el análisis de datos.

Acciones de regresión, clasificación y agrupamiento de los datos son posibles. Su interfaz es sencilla, puesto que solo se requiere de una línea de código.

6. Pandas

Pandas es muy usada en Data Science. Los datos son fáciles de trabajar, ya que sus estructuras están conformadas por una serie de datos, así como el Data Frame para dos dimensiones.

Estadística, economía, ingeniería, ciencias sociales… esta librería de Python se utiliza en diversos sectores.

7. Seaborn

Mientras que la manipulación de los datos es la base de Pandas, Seaborn apuesta por la visualización de datos estadísticos para entender el data.

De esta manera, su interfaz es de alto nivel, además de interactiva.

8. Bokeh

Bokeh también es una de las librerías de Python que destaca por su interactividad. Sus gráficos son muy versátiles y en tiempo real, además.

9. NumPy

Por su parte, NumPy permite generar una estructura de datos universal, lo que se traduce por un mejor análisis de datos, ya que se da un intercambio de datos entre diferentes algoritmos.

Sus vectores son multidimensionales y las matrices disponen de una gran capacidad.

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