#ライブラリ
pythonのライブラリは非常に優秀なものが揃っていると言われる
#システム
##pip(標準)
ライブラリを管理
##sys(標準
「システムパラメーター」という、システムの挙動に外部から干渉できるデータに関する関数が含まれています。
#日付
##datetime(標準)
datetimeの主な機能は、時刻に関するものです。
・現在の日付と時刻の取得
・年月日から時分秒までを単体で取得
・日付の足し算や引き算
##dateutil
dateutilは、標準ライブラリであるdatetimeの扱いにくさ、機能不足を補ってくれます。
dateutilの主な機能はこちらです。
・現在時刻の取得
・日付の足し算と引き算
##calendar
その名の通りカレンダーの表示や、日付の計算等ができます。
日付データを表示するライブラリとしてある程度便利
#数学系
##math(標準)
・円周率などの表示
・平方根や自然対数などの計算
##Numpy
配列や行列の演算を高速で行うことができ、非常に人気のあるライブラリでもあります。
・配列の演算
・行列の演算
##matplotlib
データをグラフ化するのに非常に便利なのが、このmatplotlibです。
・sinやcosの計算式をグラフ化
・グラフにタイトル、軸名、凡例などを付ける
・グラフの線の色、線種を変更できる
matplotlibは、mathや numpyとも相性がいいです
#統計・データ処理
##pandas
データの統計量の表示や、そのグラフ化ができます。
Pythonでデータ分析や機械学習を行う場合には必須となるライブラリです。
・データ概要の表示
・データの行数列の表示
・統計量を表示
##sklearn
こちらは、比較的簡単な機械学習アルゴリズムです。
学習させたいデータを入力して学習させ、予測したいデータを入力することで予測の正答率を算出することができます。
・分類
・回帰
・クラスタリング
#画像処理
##Pillow
基本的な画像処理を行うライブラリです。
次に紹介する「OpenCV」のような高度な処理はできないものの、シンプルな構造で使いやすいという特徴があります。
・画像の表示
・画像のリサイズ
・画像のトリミング
##OpenCV
コンピュータで画像、データを処理するのに便利な様々な機能を備えています。
Pythonで画像処理を行う場合は欠かせないライブラリです。
・画素データの表示
・輪郭の抽出
・合成
##TWINT
TWINTはツイッターのスクレイピングライブラリーです。
ツイッターAPIなしにツイートをスクレイピングできます。
###便利
##iclawler
iclawlerはキーワードを指定して、まとまった画像を一気にダウンロードできるライブラリ
機械学習などのトレーニング用の画像をキーワード指定で一気に集められるのがこのライブラリ。
100枚など枚数を決めてダウンロードすることができます。
フォルダを作って指定のキーワードでネット上にある画像を集めてくれるので、とても便利
##PyCaret
わずか数行という簡単なコードの記述のみで機械学習の前処理、モデルの構築、はたまたデータ可視化まで行ってくれるライブラリです。
機械学習でおなじみのscikit-learnなどのライブラリの機能を含んでいます。
PyCaret2.0ではautomlの機能が追加され、かなりパワーアップされました。
正直AUTO MLか！とまで言われたライブラリ。
機械学習入門者にはぜひ使って欲しい。
##pickle
pickleはあらゆるデータを保存しておくのに便利なライブラリ。
リスト、文字列、クラスのインスタンス、データフレームなど色々なデータをバイナリファイル形式に変換して保存することができ、呼び出すのも簡単です。
メリットはプログラムをシャットダウンしてもデータが保存されていること、CSVからの読み込みよりもスピードが数十倍から100倍程度早いことなどです。
##pytube
Youtubeの動画をダウンロードすることができるライブラリです。
例えば動画の文字起こしのプログラムを作るために、何か適当な動画を使いたいなどの理由で使えます。
pytubeを使えば、好きな動画を指定して自由にダウンロードすることができるので、便利