Python se ha convertido en el lenguaje de programación más empleado en la actualidad, coronándose en el primer puesto de la lista PYPL (PopularitY of Programming Language) con un 28.09% de market share para diciembre del 2023.
Una de las cosas que lo hace tan popular este lenguaje de programación son las librerías de Python, que funcionan como herramientas esenciales para cualquier desarrollador, ya que amplían las capacidades del lenguaje y facilitan la ejecución de tareas complejas en diversos campos.
Aquí te presentamos las 7 librerías de Python que deberías conocer si quieres formarte como Data Science, desarrollador de IA o desarrollador web.
1. Pandas
Pandas es una biblioteca de Python especializada en el análisis y la manipulación de datos. Ofrece estructuras de datos potentes y flexibles, destacándose el DataFrame, que es esencialmente una tabla muy eficiente y versátil.
La librería de Python Panda, es ideal para trabajar con datos tabulares o heterogéneos y es ampliamente utilizada en tareas de ciencia de datos, estadística y machine learning.
Facilita la importación, limpieza, transformación y análisis de grandes conjuntos de datos, soportando múltiples formatos de archivo como CSV, Excel, SQL, entre otros. Sus funciones incluyen la manipulación de índices, agrupación, fusión y unión de datos, así como herramientas de visualización integradas.
Su integración con otras bibliotecas como NumPy y Matplotlib hace de Pandas una herramienta esencial para el análisis de datos en Python.
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2. Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos en Python, conocida por su capacidad para generar gráficos y figuras de alta calidad en una variedad de formatos estáticos, animados e interactivos.
Es extremadamente versátil, permitiendo la creación de gráficos como histogramas, gráficos de barras, gráficos de líneas, gráficos de dispersión, gráficos de área, gráficos circulares, entre otros.
Matplotlib es altamente personalizable, ofreciendo control sobre casi todos los aspectos de un gráfico, desde colores, estilos de línea, hasta la disposición y formato de los ejes y leyendas.
Su diseño es similar al de MATLAB, lo que lo hace accesible para usuarios con experiencia previa en dicho entorno.
Matplotlib se integra bien con otras bibliotecas de Python como NumPy y Pandas, lo que facilita la visualización de datos de manera directa a partir de estas estructuras de datos. Es ampliamente utilizada en la ciencia de datos, ingeniería, y análisis estadístico para la representación gráfica de datos y resultados de análisis.
3. Keras
Keras es una biblioteca para redes neuronales y aprendizaje profundo. Actúa como una interfaz para la biblioteca TensorFlow, ofreciendo una manera más sencilla y enfocada para crear y entrenar modelos de aprendizaje profundo.
Es conocida por su facilidad de uso y flexibilidad, permitiendo la rápida experimentación con redes neuronales. Keras es ampliamente utilizada tanto en la academia como en la industria debido a su accesibilidad y eficiencia.
4. Scikit-learn
Scikit-learn es una biblioteca de Python para aprendizaje automático. Proporciona herramientas sencillas y eficientes para análisis de datos y modelado predictivo.
Incluye algoritmos de clasificación, regresión, clustering y reducción de dimensionalidad. Es conocida por su facilidad de uso y su capacidad para trabajar eficientemente con las bibliotecas NumPy y Pandas.
Es ampliamente utilizada en la ciencia de datos y es ideal tanto para principiantes como para expertos en el campo.
5. TensorFlow
TensorFlow es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático y redes neuronales.
Desarrollada por Google, es conocida por su flexibilidad y capacidad para realizar cálculos intensivos, siendo ideal para tareas de aprendizaje profundo.
Ofrece APIs en Python y soporta lenguajes como C++ y JavaScript. TensorFlow es utilizado en variedad de aplicaciones, desde reconocimiento de voz e imagen hasta generación de texto.
6. Django
No podemos cerrar este listado sin mencionar a una de las librerías de Python para desarrollo web más usadas, Django, es un framework de desarrollo web de alto nivel en Python, que promueve un desarrollo rápido y un diseño limpio y pragmático.
Proporciona una estructura organizada para bases de datos, aplicaciones web y servicios, con énfasis en la reutilización de componentes y el «principio de baterías incluidas».
Es ampliamente utilizado para la creación de sitios web complejos y aplicaciones web debido a su robustez, escalabilidad y características de seguridad.
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Estas son solo algunas de las miles de librerías de Python que existen actualmente, pero se podría decir que son las más populares a día de hoy, sobre todo en campos como la ciencia de datos, Inteligencia Artificial y desarrollo web.
Conocer y comprender estas herramientas puede ampliar significativamente tus habilidades y eficiencia como desarrollador de Python para trabajar en grandes empresas o desarrollar tu propia startup.
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