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