10 PYTHON ЁЯРН libraries for machine learning.

Retweets are appreciated.
[ Thread ]

1. NumPy (Numerical Python)

- The most powerful feature of NumPy is the n-dimensional array.

- It contains basic linear algebra functions, Fourier transforms, and tools for integration with other low-level languages.

Ref: https://t.co/XY13ILXwSN
2. SciPy (Scientific Python)

- SciPy is built on NumPy.

- It is one of the most useful libraries for a variety of high-level science and engineering modules like discrete Fourier transform, Linear Algebra, Optimization, and Sparse matrices.

Ref: https://t.co/ALTFqM2VUo
3. Matplotlib

- Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python.

- You can also use Latex commands to add math to your plot.

- Matplotlib makes hard things possible.

Ref: https://t.co/zodOo2WzGx
4. Pandas

- Pandas is for structured data operations and manipulations.

- It is extensively used for data munging and preparation.

- Pandas were added relatively recently to Python and have been instrumental in boosting PythonтАЩs usage.

Ref: https://t.co/IFzikVHht4
5. Scikit Learn

- Built on NumPy, SciPy, and matplotlib, this library contains a lot of efficient tools for machine learning and statistical modeling including classification, regression, clustering, and dimensionality reduction.

Ref: https://t.co/TCaQXPvKkk
6. Statsmodels

- Statsmodels for statistical modeling.

- Statsmodels is a Python module that allows users to explore data, estimate statistical models, and perform statistical tests.

Ref: https://t.co/5CXswFvpPx
7. Seaborn

- Seaborn for statistical data visualization.

- Seaborn is a library for making attractive and informative statistical graphics in Python. It is based on matplotlib.

- Seaborn aims to make visualization a central part of exploring.

Ref: https://t.co/cSxJlr09mq
8. Blaze

- Blaze for extending the capability of Numpy and Pandas to distributed and streaming datasets.

- It can be used to access data from a multitude of sources including Bcolz, MongoDB, SQLAlchemy, Apache Spark, PyTables, etc.

Ref: https://t.co/5NhpM0reaH
9. Scrapy

- Scrapy for web crawling.

- It is a very useful framework for getting specific patterns of data.

- It has the capability to start at a website home URL and then dig through web-pages within the website to gather information.

Ref: https://t.co/iEYIazAd2B
10. SymPy

- SymPy for symbolic computation.

- It has wide-ranging capabilities from basic symbolic arithmetic to calculus, algebra, discrete mathematics, and quantum physics.

- Use for formatting the result of the computations as LaTeX code.

Ref : https://t.co/hesVmRJLVj
Additional libraries, you might need:

- OS for Operating system and file operations.

- Networkx for graph-based data manipulations.

- Regular expressions for finding patterns in text data.

- BeautifulSoup for scrapping the web.

More from Machine learning

With hard work and determination, anyone can learn to code.

HereтАЩs a list of my favorites resources if youтАЩre learning to code in 2021.

ЁЯСЗ

1. freeCodeCamp.

IтАЩd suggest picking one of the projects in the curriculum to tackle and then completing the lessons on syntax when you get stuck. This way you know *why* youтАЩre learning what youтАЩre learning, and you're building things

2.
https://t.co/7XC50GlIaa is a hidden gem. Things I love about it:

1) You can see the most upvoted solutions so you can read really good code

2) You can ask questions in the discussion section if you're stuck, and people often answer. Free

3. https://t.co/V9gcXqqLN6 and https://t.co/KbEYGL21iE

On stackoverflow you can find answers to almost every problem you encounter. On GitHub you can read so much great code. You can build so much just from using these two resources and a blank text editor.

4. https://t.co/xX2J00fSrT @eggheadio specifically for frontend dev.

Their tutorials are designed to maximize your time, so you never feel overwhelmed by a 14-hour course. Also, the amount of prep they put into making great courses is unlike any other online course I've seen.

You May Also Like

рд░рд╛рдо-рд░рд╛рд╡рдг рдпреБрджреНрдз рд╕рдорд╛рдкреНрдд рд╣реЛ рдЪреБрдХрд╛ рдерд╛ред рдЬрдЧрдд рдХреЛ рддреНрд░рд╛рд╕ рджреЗрдиреЗ рд╡рд╛рд▓рд╛ рд░рд╛рд╡рдг рдЕрдкрдиреЗ рдХреБрдЯреБрдореНрдм рд╕рд╣рд┐рдд рдирд╖реНрдЯ рд╣реЛ рдЪреБрдХрд╛ рдерд╛редрд╢реНрд░реАрд░рд╛рдо рдХрд╛ рд░рд╛рдЬреНрдпрд╛рднрд┐рд╖реЗрдХ рд╣реБрдЖ рдФрд░ рдЕрдпреЛрдзреНрдпрд╛ рдирд░реЗрд╢ рд╢реНрд░реА рд░рд╛рдо рдХреЗ рдиреЗрддреГрддреНрд╡ рдореЗрдВ рдЪрд╛рд░реЛрдВ рджрд┐рд╢рд╛рдУрдВ рдореЗрдВ рд╢рдиреНрддрд┐ рдереАред
рдЕрдВрдЧрдж рдХреЛ рд╡рд┐рджрд╛ рдХрд░рддреЗ рд╕рдордп рд░рд╛рдо рд░реЛ рдкрдбрд╝реЗ рдереЗ редрд╣рдиреБрдорд╛рди рдХреЛ рд╡рд┐рджрд╛ рдХрд░рдиреЗ рдХреА рд╢рдХреНрддрд┐ рддреЛ рд░рд╛рдо рдореЗрдВ рдереА рд╣реА рдирд╣реАрдВ ред


рдорд╛рддрд╛ рд╕реАрддрд╛ рднреА рд╣рдиреБрдорд╛рди рдХреЛ рдкреБрддреНрд░рд╡рдд рдорд╛рдирддреА рдереАред рдЕрдд: рд╣рдиреБрдорд╛рди рдЕрдпреЛрдзреНрдпрд╛ рдореЗрдВ рд╣реА рд░рд╣ рдЧрдП редрд░рд╛рдо рджрд┐рдирднрд░ рджрд░рдмрд╛рд░ рдореЗрдВ, рд╢рд╛рд╕рди рд╡реНрдпрд╡рд╕реНрдерд╛ рдореЗрдВ рд╡реНрдпрд╕реНрдд рд░рд╣рддреЗ рдереЗред рд╕рдВрдзреНрдпрд╛ рдХреЛ рдЬрдм рд╢рд╛рд╕рдХреАрдп рдХрд╛рд░реНрдпреЛрдВ рдореЗрдВ рдЫреВрдЯ рдорд┐рд▓рддреА рддреЛ рдЧреБрд░реБ рдФрд░ рдорд╛рддрд╛рдУрдВ рдХрд╛ рдХреБрд╢рд▓-рдордВрдЧрд▓ рдкреВрдЫ рдЕрдкрдиреЗ рдХрдХреНрд╖ рдореЗрдВ рдЬрд╛рддреЗ рдереЗред рдкрд░рдВрддреБ рд╣рдиреБрдорд╛рди рдЬреА рд╣рдореЗрд╢рд╛ рдЙрдирдХреЗ рдкреАрдЫреЗ-рдкреАрдЫреЗ рд╣реА рд░рд╣рддреЗ рдереЗ ред


рдЙрдирдХреА рдЙрдкрд╕реНрдерд┐рддрд┐ рдореЗрдВ рд╣реА рд╕рд╛рд░рд╛ рдкрд░рд┐рд╡рд╛рд░ рдмрд╣реБрдд рджреЗрд░ рддрдХ рдЬреА рднрд░ рдмрд╛рддреЗрдВ рдХрд░рддрд╛ редрдлрд┐рд░ рднрд░рдд рдХреЛ рдзреНрдпрд╛рди рдЖрдпрд╛ рдХрд┐ рднреИрдпрд╛-рднрд╛рднреА рдХреЛ рднреА рдПрдХрд╛рдВрдд рдорд┐рд▓рдирд╛ рдЪрд╛рд╣рд┐рдП редрдЙрд░реНрдорд┐рд▓рд╛ рдХреЛ рджреЗрдЦ рднреА рдЙрдирдХреЗ рдорди рдореЗрдВ рд╣реВрдХ рдЙрдарддреА рдереА рдХрд┐ рдЗрд╕ рдкрддрд┐рд╡реНрд░рддрд╛ рдХреЛ рднреА рдЕрдкрдиреЗ рдкрддрд┐ рдХрд╛ рд╕рд╛рдирд┐рдзреНрдп рдЪрд╛рд╣рд┐рдП ред

рдПрдХ рджрд┐рди рднрд░рдд рдиреЗ рд╣рдиреБрдорд╛рди рдЬреА рд╕реЗ рдХрд╣рд╛,"рд╣реЗ рдкрд╡рдирдкреБрддреНрд░! рд╕реАрддрд╛ рднрд╛рднреА рдХреЛ рд░рд╛рдо рднреИрдпрд╛ рдХреЗ рд╕рд╛рде рдПрдХрд╛рдВрдд рдореЗрдВ рд░рд╣рдиреЗ рдХрд╛ рднреА рдЕрдзрд┐рдХрд╛рд░ рдкреНрд░рд╛рдкреНрдд рд╣реИ редрдХреНрдпрд╛ рдЖрдкрдХреЛ рдЙрдирдХреЗ рдорд╛рдереЗ рдкрд░ рд╕рд┐рдиреНрджреВрд░ рдирд╣реАрдВ рджрд┐рдЦрддрд╛?рдЗрд╕рд▓рд┐рдП рд╕рдВрдзреНрдпрд╛ рдкрд╢реНрдЪрд╛рдд рдЖрдк рд░рд╛рдо рднреИрдпрд╛ рдХреЛ рдХреГрдкреНрдпрд╛ рдЕрдХреЗрд▓рд╛ рдЫреЛрдбрд╝ рджрд┐рдпрд╛ рдХрд░реЗрдВ "ред
рдпреЗ рд╕реБрдирдХрд░ рд╣рдиреБрдорд╛рди рдЖрд╢реНрдЪрд░реНрдпрдЪрдХрд┐рдд рд░рд╣ рдЧрдП рдФрд░ рд╕реАрддрд╛ рдорд╛рддрд╛ рдХреЗ рдкрд╛рд╕ рдЧрдП ред


рдорд╛рддрд╛ рд╕реЗ рд╣рдиреБрдорд╛рди рдиреЗ рдкреВрдЫрд╛,"рдорд╛рддрд╛ рдЖрдк рдЕрдкрдиреЗ рдорд╛рдереЗ рдкрд░ рд╕рд┐рдиреНрджреВрд░ рдХреНрдпреЛрдВ рд▓рдЧрд╛рддреА рд╣реИрдВред" рдпрд╣ рд╕реБрдирдХрд░ рд╕реАрддрд╛ рдорд╛рддрд╛ рдмреЛрд▓реАрдВ,"рд╕реНрддреНрд░реА рдЕрдкрдиреЗ рдорд╛рдереЗ рдкрд░ рд╕рд┐рдиреНрджреВрд░ рд▓рдЧрд╛рддреА рд╣реИ рддреЛ рдЙрд╕рдХреЗ рдкрддрд┐ рдХреА рдЖрдпреБ рдореЗрдВ рд╡реГрджреНрдзрд┐ рд╣реЛрддреА рд╣реИ рдФрд░ рд╡рд╣ рд╕реНрд╡рд╕реНрде рд░рд╣рддреЗ рд╣реИрдВ "ред рдлрд┐рд░ рд╣рдиреБрдорд╛рди рдЬреА рдкреНрд░рднреБ рд░рд╛рдо рдХреЗ рдкрд╛рд╕ рдЧрдП ред