라이브러리는 개발자가 코드를 처음부터 작성할 필요가 없도록 Python 프로그램에 포함시킬 수 있는 자주 사용되는 코드 모음입니다. 기본적으로 Python에는 재사용 가능한 많은 함수를 포함하는 표준 라이브러리가 제공됩니다. 또한 137,000개 이상의 Python 라이브러리를 웹 개발, 데이터 과학, 머신 러닝(ML) 등의 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. Show 가장 인기 있는 Python 라이브러리는 무엇인가요?Matplotlib개발자는 Matplotlib를 사용하여 데이터를 고품질 2차원 및 3차원(2D 및 3D) 그래픽으로 표시할 수 있습니다. 과학 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. Matplotlib를 사용하면 막대 차트 및 꺾은선 차트와 같은 다양한 차트에 데이터를 표시하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 한 번에 여러 차트를 그릴 수도 있으며 그래픽은 모든 플랫폼에서 사용 가능합니다. PandasPandas는 시계열 데이터 및 정형 데이터(예: 테이블 및 배열)를 조작하는 데 사용할 수 있는 최적화되고 유연한 데이터 구조를 제공합니다. 예를 들어 Pandas를 사용하여 데이터 읽기, 쓰기, 병합, 필터링, 그룹화를 수행할 수 있습니다. 많은 사람들이 데이터 과학, 데이터 분석 및 ML 작업에 사용합니다. NumPyNumPy는 개발자가 배열의 생성 및 관리, 논리적 도형의 조작, 선형 대수 연산의 수행에 널리 사용하는 라이브러리입니다. NumPy는 C 및 C++와 같은 여러 언어와의 통합을 지원합니다. RequestsRequests 라이브러리는 웹 개발에 필요한 유용한 함수를 제공합니다. 웹 애플리케이션과 통신할 때 HTTP 요청 전송, 헤더 추가, URL 파라미터 추가, 데이터 추가 등의 여러 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. OpenCV-PythonOpenCV-Python은 개발자가 컴퓨터 비전 애플리케이션용 이미지를 처리하는 데 사용하는 라이브러리입니다. 이미지의 동시 읽기/쓰기, 2D 환경에서 3D 환경 구축, 동영상에서 이미지 캡처 및 분석과 같은 이미지 처리 작업을 위한 많은 함수를 제공합니다. KerasKeras는 데이터 처리, 시각화 등을 지원하는 Python의 심층 신경망 라이브러리입니다. Keras는 많은 신경망을 지원합니다. 혁신적인 애플리케이션을 작성할 때 유연성을 제공하는 모듈식 구조를 가지고 있습니다. 19 Jul 2020 in Development on Python
Open Source란?
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팁
같이 분석해보기 - SimPy
마치며
오픈소스 분석을 위해 봤던 자료들
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