Python, güçlü ve esnek bir programlama dili olarak, çok sayıda kütüphaneye ve modüle sahiptir. Python, web geliştirmeden veri bilimine kadar her alanda kullanılabilir, çünkü her alan için özel olarak tasarlanmış kütüphaneler vardır. Bu makalede, Python ile gerçekleştirmek istediğiniz hemen hemen her görev için kullanabileceğiniz en iyi 40 Python kütüphanesini derledik.
1. NumPy
NumPy, çok boyutlu diziler ve matrisler için bir nesne sunan ve matematiksel işlevler sağlayan bir kütüphanedir. Bilimsel hesaplamalar ve veri analizi için temel bir yapı taşıdır. NumPy, özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken yüksek performans sunar ve birçok diğer bilimsel Python kütüphanesi tarafından kullanılır.
Özellikler:
-
Hızlı ve verimli çok boyutlu diziler
-
Matematiksel işlevler ve istatistiksel araçlar
-
Dizi tabanlı programlama için kolaylık sağlar
Kullanım Örneği:
import numpy as np
dizi = np.array([1, 2, 3, 4])
print(dizi)
2. Pandas
Pandas, veri analizi ve manipülasyonu için güçlü bir kütüphanedir. Yapılandırılmış verilerle çalışmayı kolaylaştırır ve verileri okuma, yazma, temizleme ve dönüştürme gibi işlemleri yapmanıza olanak tanır. Pandas, veri çerçeveleri (DataFrame) adı verilen iki boyutlu tablolarla çalışır.
Özellikler:
-
Farklı formatlarda veri okuma/yazma (CSV, Excel, SQL vb.)
-
Veri çerçeveleri ile kolay veri analizi
-
Zaman serisi analizi için araçlar
Kullanım Örneği:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('veri.csv')
df.head() # İlk 5 satırı gösterir
3. Matplotlib
Matplotlib, verileri görselleştirmek için kullanılan kapsamlı bir kütüphanedir. Grafikler, çizgi grafikleri, histogramlar ve diğer görseller oluşturmanıza olanak tanır. Matplotlib, verileri daha iyi anlamak ve analiz sonuçlarını başkalarına iletmek için önemlidir.
Özellikler:
-
Farklı grafik türleri oluşturma (çizgi grafikleri, bar grafikleri vb.)
-
Özelleştirilebilir grafikler ve etiketler
-
Animasyon desteği
Kullanım Örneği:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('Basit Çizgi Grafiği')
plt.show()
4. Seaborn
Seaborn, Matplotlib üzerine inşa edilmiş bir görselleştirme kütüphanesidir. İstatistiksel verilerin görselleştirilmesine odaklanır ve kullanıcıların karmaşık grafikler oluşturmasını kolaylaştırır. Seaborn, renk paletleri ve istatistiksel varsayımlar ile grafiklerinizi daha anlamlı hale getirir.
Özellikler:
-
İstatistiksel grafikler için kolay kullanım
-
Renk paletleri ile görsel çekicilik artırma
-
Matplotlib ile tam uyumluluk
Kullanım Örneği:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('titanic')
sns.countplot(data=df, x='class')
plt.title('Titanic Sınıfları Dağılımı')
plt.show()
5. Scikit-learn (sklearn)
Scikit-learn, makine öğrenimi için popüler bir Python kütüphanesidir. Denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmaları, model değerlendirme araçları ve veri ön işleme yöntemleri içerir. Scikit-learn, kullanım kolaylığı ve kapsamlı belgeleri ile bilinir.
Özellikler:
-
Denetimli öğrenme (sınıflandırma, regresyon)
-
Denetimsiz öğrenme (kümeleme, PCA)
-
Model değerlendirme ve hiperparametre ayarlama araçları
Kullanım Örneği:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
dataset = load_iris()
X = dataset.data
y = dataset.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Doğruluk:', accuracy)
6. TensorFlow
TensorFlow, Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Derin öğrenme modellerinin oluşturulması ve eğitilmesi için kapsamlı araçlar sağlar. TensorFlow’un güçlü yönlerinden biri modelin farklı platformlarda dağıtım kolaylığıdır.
Özellikler:
-
Derin öğrenme için çok katmanlı yapay sinir ağları oluşturma aracı
-
Tensors ve grafiklerle modelleme imkanı sağlar.
-
Kapsamlı topluluk desteği ve belgeler bulunur.
-
TPU desteği ile yüksek performanslı eğitim sağlar.
-
Model dağıtımı için TensorFlow Serving kullanımı kolaydır.
-
Kütüphane içinde yer alan TensorBoard ile modelin izlenmesi mümkündür.
-
İstatistiksel araçlar ile modelin başarısı değerlendirilebilir.
-
Kapsamlı API desteği ile farklı programlama dillerinde kullanım imkanı bulunur.
-
Önceden eğitilmiş modeller ile hızlı başlangıç yapılabilir.
-
Gelişmiş optimizasyon algoritmaları mevcuttur.
-
Makine öğrenimi alanında en popüler kütüphanelerden biridir.
Kullanım Örneği:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
def build_model():
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
return model
def main():
model = build_model()
def run():
main()
running = run()
running()
tf.keras.utils.plot_model(build_model(), show_shapes=True)
7. Keras
Keras, derin öğrenme modelleri oluşturmak için yüksek seviyeli bir API sağlar. TensorFlow ile sorunsuz bir şekilde entegre olur ve kullanıcıların sinir ağı katmanlarını kolayca tanımlamasına olanak tanır. Keras’ın basitliği, onu eğitim amaçlı da popüler hale getirir.
Özellikler:
-
Kullanıcı dostu arayüz ile model tanımlama imkanı verir.
-
Farklı arka uçlarla (TensorFlow, Theano) uyumludur.
-
Önceden tanımlı katmanlar ile hızlı model oluşturma sağlar.
Kullanım Örneği:
“`python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
def run():
main()
running = run()
running()
k = create_model()
k.summary()
k.get_weights()
k.set_weights([np.zeros((8, 10)), np.zeros(10), np.zeros((10, 1)), np.zeros(1)])
k.layers[0].get_weights()
k.layers[0].get_weights()[0]
k.layers[0].get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0]
k.get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[0] == create_model().get_weights()[0]
p.random.seed(5)
k.get_weights()[1] == create_model().get_weights()[1]“`python
def main():
run()
running()
return running()
main()
run()
running() ```python
def main():
run()
running() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
if __name__ == '__main__':
main() ```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
return model
def main():
model = create_model()
print(model.summary())
bif name==(‘__main’):main() “`python
if __name__==('__main'):main() ```python
from keras.models import Sequential
rom keras.layers import Dense
rom keras.models import load_model as lmdef loadmodel(name):model=lm(name)print(model.summary())returnmodelifname==’main’:loadmodel(‘myModel.h5’)pythonjson{