Las 26 mejores bibliotecas Python para la Ciencia de Datos en 2024

Introducción

Python es uno de los lenguajes de programación más populares utilizados en diversas disciplinas tecnológicas, especialmente en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Python ofrece un lenguaje de alto nivel, fácil de codificar y orientado a objetos, con una amplia colección de bibliotecas para multitud de casos de uso. Tiene más de 137.000 bibliotecas. 

Una de las razones por las que Python es tan valioso para la ciencia de datos es su amplia colección de bibliotecas de manipulación de datos, visualización de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. 

Descargo de responsabilidad de los autores: 

Python cuenta con un rico ecosistema de bibliotecas de ciencia de datos en constante crecimiento. Es casi imposible abarcarlo todo en un artículo. La lista de las mejores bibliotecas se centra aquí en sólo cinco áreas principales: (i) Bases de la Ciencia de Datos, (ii) Aprendizaje Automático, (iii) AutoML, (iv) Aprendizaje Profundo, y (v) Procesamiento del Lenguaje Natural. Hay muchas otras áreas que no están cubiertas en esta lista; por ejemplo, MLOps, Big Data y Visión por Computador. La lista de este blog no sigue ningún orden en particular y no pretende considerarse en modo alguno un tipo de clasificación.

Bibliotecas básicas de Python para la Ciencia de Datos

1. NumPy

NumPy es una de las bibliotecas de código abierto de Python más utilizadas, sobre todo para el cálculo científico. Sus funciones matemáticas integradas permiten realizar cálculos a la velocidad del rayo y admiten datos multidimensionales y matrices de gran tamaño. También se utiliza en álgebra lineal. Las Matrices NumPy suelen utilizarse preferentemente sobre las listas, ya que utilizan menos memoria y son más cómodas y eficientes. 

Según el sitio web de NumPy, se trata de un proyecto de código abierto cuyo objetivo es permitir la computación numérica con Python. Se creó en 2005 y se basó en los primeros trabajos de las bibliotecas Numeric y Numarray. Una de las grandes ventajas de NumPy es que se ha publicado bajo la licencia BSD modificada y, por tanto, siempre será de uso libre para todos.   

NumPy se desarrolla abiertamente en GitHub con el consenso de la comunidad NumPy y de la comunidad científica Python en general. Puedes obtener más información sobre Numpy en nuestro curso introductorio. 

⭐ Estrellas de GitHub: 25K | Descargas totales: 2.400 millones de euros

2. Pandas

Pandas es una biblioteca de código abierto muy utilizada en la ciencia de datos. Se utiliza principalmente para el análisis, la manipulación y la limpieza de datos. Los pandas permiten realizar operaciones sencillas de modelado y análisis de datos sin necesidad de escribir mucho código. Como se indica en su sitio web, pandas es una herramienta de análisis y manipulación de datos de código abierto rápida, potente, flexible y fácil de usar. Algunas características clave de esta biblioteca son

• DataFrames, que permiten una manipulación rápida y eficaz de los datos e incluyen indexación integrada;
• Varias herramientas que permiten a los usuarios escribir y leer datos entre estructuras de datos en memoria y diversos formatos, como archivos Excel, archivos de texto y CSV, formatos Microsoft, HDF5 y bases de datos SQL;
• Rebanado inteligente basado en etiquetas, indexación extravagante y subconjunto de grandes conjuntos de datos;
• Fusión y unión de conjuntos de datos de alto rendimiento;
• Un potente motor de agrupación por que permite la agregación o transformación de datos, permitiendo a los usuarios realizar operaciones de dividir-aplicar-combinar en conjuntos de datos;  
• Funcionalidad de series temporales que permite la generación de intervalos de fechas y la conversión de frecuencias, estadísticas de ventanas móviles, desplazamiento de fechas y desfase. Incluso podrás unir series temporales y crear desfases temporales específicos de dominio sin preocuparte de perder datos;
• Ideal para trabajar con rutas de código críticas escritas en C o Cython.

Empezar a trabajar con pandas es sencillo y directo. Puedes consultar el Campamento de Datos "Analizar la actividad policial con pandas " para aprender a utilizar panda en conjuntos de datos del mundo real.  

⭐ Estrellas de GitHub: 41K | Descargas totales: 1.600 millones

3. Matplotlib

Matplotlib es una extensa biblioteca para crear visualizaciones fijas, interactivas y animadas en Python.  Un gran número de paquetes de terceros amplían y se basan en la funcionalidad de Matplotlib, incluidas varias interfaces de trazado de nivel superior (Seaborn, HoloViews, ggplot, etc.)

Matplotlib está diseñado para ser tan funcional como MATLAB, con la ventaja adicional de poder utilizar Python. También tiene la ventaja de ser gratuito y de código abierto. Permite al usuario visualizar los datos utilizando distintos tipos de gráficos, como gráficos de dispersión, histogramas, gráficos de barras, gráficos de errores y gráficos de caja. Es más, todas las visualizaciones pueden implementarse con sólo unas pocas líneas de código.

de desarrollados con
Gráficos de ejemplo desarrollados con Matplotlib

Iníciate en Matplotlib con este tutorial paso a paso. 

⭐ Estrellas de GitHub: 18.7K | Descargas totales: 653 millones

4. Seaborn

Seaborn, otro popular marco de visualización de datos de Python basado en Matplotlib, es una interfaz de alto nivel para crear visuales estadísticos estéticamente atractivos y valiosos, que son cruciales para estudiar y comprender los datos. Esta biblioteca de Python está estrechamente relacionada con las estructuras de datos NumPy y pandas. El principio impulsor de Seaborn es hacer de la visualización un componente esencial del análisis y la exploración de datos; por ello, sus algoritmos de trazado utilizan marcos de datos que abarcan conjuntos de datos completos.

de ejemplos
Galería de ejemplos Seaborn

Este tutorial de Seaborn para principiantes es un gran recurso para ayudarte a familiarizarte con esta biblioteca de visualización dinámica.

⭐ Estrellas de GitHub: 11.6K | Descargas totales: 180 millones de euros

5. Plotly

La popularísima biblioteca de gráficos de código abierto Plotly puede utilizarse para crear visualizaciones interactivas de datos. Plotly está construido sobre la biblioteca JavaScript Plotly (plotly.js) y puede utilizarse para crear visualizaciones de datos basadas en la web que pueden guardarse como archivos HTML o mostrarse en cuadernos Jupyter y aplicaciones web utilizando Dash. 

Proporciona más de 40 tipos de gráficos únicos, como diagramas de dispersión, histogramas, gráficos de líneas, gráficos de barras, gráficos circulares, barras de error, diagramas de caja, ejes múltiples, sparklines, dendrogramas y gráficos tridimensionales. Plotly también ofrece gráficos de contorno, que no son tan comunes en otras bibliotecas de visualización de datos.

Si quieres visualizaciones interactivas o gráficos tipo tablero de mandos, Plotly es una buena alternativa a Matplotlib y Seaborn. Actualmente está disponible para su uso bajo la licencia MIT.

Fuente de la imagen

Puedes empezar a dominar Plotly hoy mismo con este curso de visualización de Plotly. 

⭐ Estrellas de GitHub: 14.7K | Descargas totales: 190 millones

6. Scikit-Learn

Los términos aprendizaje automático y scikit-learn son inseparables. Scikit-learn es una de las bibliotecas de aprendizaje automático más utilizadas en Python. Basada en NumPy, SciPy y Matplotlib, es una biblioteca Python de código abierto que puede utilizarse comercialmente bajo licencia BSD.  Es una herramienta sencilla y eficaz para tareas de análisis predictivo de datos. 

Lanzado inicialmente en 2007 como proyecto del Google Summer of Code, Scikit-learn es un proyecto impulsado por la comunidad; sin embargo, las subvenciones institucionales y privadas contribuyen a garantizar su sostenibilidad.

Lo mejor de scikit-learn es que es muy fácil de usar.

import numpy as np

from sklearn import datasets, linear_model

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# Load the diabetes dataset

diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)

# Use only one feature

diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2]

# Split the data into training/testing sets

diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]

diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]

# Split the targets into training/testing sets

diabetes_y_train = diabetes_y[:-20]

diabetes_y_test = diabetes_y[-20:]

# Create linear regression object

regr = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets

regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)

# Make predictions using the testing set

diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)

Crédito: Código reproducido de la documentación oficial de scikit-learn.

Source 

Puedes probar scikit-learn tú mismo con este tutorial de scikit-learn para principiantes. 

⭐ Estrellas de GitHub: 57K | Descargas totales: 703 millones

Librerías Python de Aprendizaje Automático 

7. LightGBM

LightGBM es una biblioteca de potenciación de gradiente de código abierto inmensamente popular que emplea algoritmos basados en árboles. Ofrece las siguientes ventajas:

• Mayor velocidad de entrenamiento y mayor eficacia
• Menor uso de memoria
• Mayor precisión
• Soporte de aprendizaje paralelo, distribuido y GPU
• Capaz de manejar datos a gran escala

Puede utilizarse tanto para tareas de clasificación supervisada como de regresión. Puedes consultar la documentación oficial o su GitHub para saber más sobre este increíble framework.

⭐ Estrellas de GitHub: 15.8K | Descargas totales: 162 millones de euros

8. XGBoost

XGBoost es otra biblioteca distribuida de refuerzo de gradiente muy utilizada, creada para ser portátil, flexible y eficiente. Permite implementar algoritmos de aprendizaje automático en el marco del refuerzo de gradiente. XGBoost ofrece (GBDT) árboles de decisión potenciados por gradiente, una potenciación paralela de árboles que ofrece soluciones a muchos problemas de la ciencia de datos de forma rápida y precisa. El mismo código funciona en los principales entornos distribuidos (Hadoop, SGE, MPI) y puede resolver innumerables problemas.

XGBoost ha ganado una gran popularidad en los últimos años como resultado de haber ayudado a personas y equipos a ganar prácticamente todas las competiciones de datos estructurados de Kaggle. Las ventajas de XGBoost incluyen:

• Una base de usuarios amplia y en constante crecimiento
• Puede utilizarse en una amplia gama de aplicaciones, como la regresión, la clasificación y la jerarquización
• Compatible con todas las plataformas OS X, Windows y Linux
• Integración en la nube
• Utilizado en producción por muchas organizaciones

XGBoost ha sido desarrollado y mantenido por miembros activos de la comunidad y está licenciado para su uso bajo la licencia Apache. Este tutorial de XGBoost es un gran recurso si quieres saber más. 

⭐ Estrellas de GitHub: 25.2K | Descargas totales: 179 millones de euros

9. CatBoost

Catboost es una biblioteca rápida, escalable y de alto rendimiento de refuerzo de gradiente sobre árboles de decisión que se utiliza para clasificación, clasificación, regresión y otras tareas de aprendizaje automático para Python, R, Java y C++. Admite el cálculo en CPU y GPU.

Como sucesor del algoritmo MatrixNet, se utiliza ampliamente para clasificar tareas, hacer previsiones y formular recomendaciones. Gracias a su carácter universal, puede aplicarse en una amplia gama de ámbitos y a una gran variedad de problemas.

Las ventajas de CatBoost según su repositorio son:

• Mayor rendimiento en muchos conjuntos de datos en comparación con otras bibliotecas de árboles de decisión con refuerzo de gradiente  
• La mejor velocidad de predicción de su clase
• Admite características numéricas y categóricas
• Excelente compatibilidad con la GPU
• Herramientas de visualización incluidas
• Formación distribuida reproducible y eficiente con Apache Spark y CLI

⭐ Estrellas de GitHub: 7.5K | Descargas totales: 53 millones

10. Modelos estadísticos

Statsmodels proporciona clases y funciones que permiten a los usuarios estimar diversos modelos estadísticos, realizar pruebas estadísticas y explorar datos estadísticos.  A continuación, se proporciona una lista completa de estadísticas de resultados para cada estimador. La precisión de los resultados puede comprobarse con los paquetes estadísticos existentes. 

La mayoría de los resultados de las pruebas de la biblioteca se han verificado con al menos otro paquete estadístico: R, Stata o SAS. Algunas características de los modelos estadísticos son

• Contiene funciones avanzadas para pruebas y modelos estadísticos que no están disponibles en bibliotecas numéricas como NumPy o SciPy.
• Regresión lineal.
• Regresión logística.
• Análisis de series temporales.
• Funciona con DataFrames.
• El método para el análisis estadístico está más alineado con el lenguaje de programación R, lo que lo convierte en una biblioteca adecuada para los científicos de datos que ya están familiarizados con R y quieren pasar a Python.

Este curso de iniciación a los modelos estadísticos es un excelente punto de partida si quieres saber más. 

⭐ Estrellas de GitHub: 9.2K | Descargas totales: 161 millones

11. RAPIDS.AI cuDF y cuML

El conjunto de bibliotecas de software de código abierto RAPIDS ejecuta pipelines de análisis y ciencia de datos de extremo a extremo totalmente en GPU. Escala sin problemas desde estaciones de trabajo GPU a servidores multi-GPU y clusters multinodo con Dask. El proyecto cuenta con el apoyo de NVIDIA y también se apoya en Numba, Apache Arrow y muchos otros proyectos de código abierto.

cuDF - cuDF es una biblioteca GPU DataFrame utilizada para cargar, unir, agregar, filtrar y manipular datos. Se desarrolló basándose en el formato de memoria columnar de Apache Arrow. Proporciona una API similar a Pandas que resultará familiar a los ingenieros y científicos de datos, lo que les permitirá acelerar fácilmente sus flujos de trabajo sin entrar en los detalles de la programación CUDA. Para saber más sobre este proyecto, consulta este repositorio de GitHub.

cuML - cuML es un conjunto de bibliotecas que implementan algoritmos de aprendizaje automático y funciones primitivas matemáticas que comparten API compatibles con otros proyectos RAPIDS. Permite a los científicos de datos, investigadores e ingenieros de software ejecutar tareas tradicionales de ML tabular en GPUs sin entrar en los detalles de la programación CUDA. La API Python de cuML suele coincidir con la API de scikit-learn. Para saber más sobre este proyecto, consulta este repositorio de GitHub.

12. Optuna

Este marco de optimización de hiperparámetros de código abierto se utiliza principalmente para automatizar las búsquedas de hiperparámetros. Utiliza bucles, condicionales y sintaxis de Python para buscar automáticamente los hiperparámetros óptimos y puede buscar en grandes espacios y eliminar los ensayos poco prometedores para obtener resultados más rápidos. Lo mejor de todo es que es fácil de paralelizar y escalar en grandes conjuntos de datos. 

Características principales según su repositorio de GitHub:

• Arquitectura ligera, versátil e independiente de la plataforma
• Espacios de búsqueda pitónicos
• Algoritmos de optimización eficaces
• Fácil paralelización
• Visualización rápida

⭐ Estrellas de GitHub: 9.1K | Descargas totales: 18 millones

Librerías Python de Aprendizaje Automático de Máquinas (AutoML)

13. PyCaret

Esta popular biblioteca de aprendizaje automático de código abierto automatiza los flujos de trabajo de aprendizaje automático en Python utilizando muy poco código. Es una herramienta integral para la gestión de modelos y el aprendizaje automático que puede acelerar drásticamente el ciclo de experimentación.

En comparación con otras bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto, PyCaret ofrece una solución de bajo código que puede sustituir cientos de líneas de código por unas pocas. Esto hace que los experimentos sean exponencialmente rápidos y eficaces. 

PyCaret está actualmente disponible para su uso bajo la licencia MIT. Para saber más sobre PyCaret, puedes consultar la documentación oficial o su repositorio de GitHub o echar un vistazo a este tutorial introductorio de PyCaret. 

Ejemplo de modelo de de
Ejemplo de modelo de flujo de trabajo en PyCaret - Fuente

⭐ Estrellas de GitHub: 8.1K | Descargas totales: 3,9 millones de euros

14. H2O

H2O es una plataforma de aprendizaje automático y análisis predictivo que permite construir modelos de aprendizaje automático sobre big data. También facilita la producción de esos modelos en un entorno empresarial.

El código central de H2O está escrito en Java. Los algoritmos utilizan el marco Java Fork/Join para el multihilo y se implementan sobre el marco distribuido Map/Reduce de H2O.  

H2O tiene licencia Apache, Versión 2.0, y está disponible para los lenguajes Python, R y Java. Para saber más sobre H2O AutoML, consulta su documentación oficial.

⭐ Estrellas de GitHub: 10.6K | Descargas totales: 15,1 millones de euros

15. TPOT

TPOT es una biblioteca de Aprendizaje Automático de Máquinas (AutoML). Se construyó como complemento de scikit-learn y utiliza la Programación Genética (PG) para determinar la mejor canalización de modelos para un conjunto de datos dado.

Utilizando una versión especial de la programación genética, TPOT puede diseñar y optimizar automáticamente transformaciones de datos y modelos de aprendizaje automático, garantizando la máxima precisión de clasificación para un conjunto de datos de aprendizaje supervisado dado.

TPOT es una de las bibliotecas AutoML más antiguas de Python. Se puede utilizar tanto para tareas de clasificación como de regresión y actualmente tiene licencia de uso bajo la Licencia Pública General Reducida GNU v3.0. Puedes aprender más sobre el TPOT en este tutorial.

Fuente de la imagen 

⭐ Estrellas de GitHub: 9.4K | Descargas totales: 1,4 millones

16. Autoaprendizaje

Auto-sklearn es un conjunto de herramientas automatizadas de aprendizaje automático y un sustituto adecuado de un modelo scikit-learn. Realiza el ajuste de hiperparámetros y la selección de algoritmos automáticamente, ahorrando un tiempo considerable a los profesionales del aprendizaje automático. Su diseño refleja los avances recientes en metaaprendizaje, construcción de conjuntos y optimización bayesiana. 

Creado como complemento de scikit-learn, auto-sklearn utiliza un procedimiento de búsqueda de optimización bayesiana para identificar el modelo de mejor rendimiento para un conjunto de datos determinado.

Es muy fácil utilizar el aprendizaje automático, y puede emplearse tanto para tareas de clasificación supervisada como de regresión.

import autosklearn.classification

cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()

cls.fit(X_train, y_train)

predictions = cls.predict(X_test)

Fuente: Ejemplo reproducido de la documentación oficial de auto-sklearn.

Para saber más sobre auto-sklearn, consulta su repositorio de GitHub.

⭐ Estrellas de GitHub: 7.3K | Descargas totales: 675K

17. FLAML

FLAML es una biblioteca ligera de Python que identifica automáticamente modelos precisos de aprendizaje automático. Selecciona automáticamente los aprendices y los hiperparámetros, ahorrando a los profesionales del aprendizaje automático un tiempo y un esfuerzo considerables. Según su repositorio de GitHub, algunas características de FLAML son:

• Para las tareas de clasificación y regresión, FLAML puede encontrar rápidamente modelos de calidad con pocos recursos informáticos. 
• Admite redes neuronales profundas, así como modelos clásicos de aprendizaje automático. 
• Es fácil de personalizar o ampliar. 
• Admite el ajuste automático rápido, capaz de manejar restricciones complejas y la parada anticipada.  

Con sólo tres líneas de código, puedes conseguir un estimador al estilo de scikit-learn con este rápido motor AutoML. 

from flaml import AutoML

automl = AutoML()

automl.fit(X_train, y_train, task="classification")

Fuente: Ejemplo reproducido del repositorio oficial de GitHub

⭐ Estrellas de GitHub: 3.5K | Descargas totales: 456K

Librerías Python de Aprendizaje Profundo

18. TensorFlow

TensorFlow es una popular biblioteca de código abierto para el cálculo numérico de alto rendimiento desarrollada por el equipo Google Brain de Google, y un pilar en el campo de la investigación del aprendizaje profundo.  

Como se indica en el sitio web oficial, TensorFlow es una plataforma integral de código abierto para el aprendizaje automático. Ofrece un amplio y versátil surtido de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios para investigadores y desarrolladores de aprendizaje automático. 

Algunas de las características de TensorFlow que la han convertido en una biblioteca de aprendizaje profundo popular y ampliamente utilizada:

• Los modelos pueden desarrollarse fácilmente.
• Es posible realizar cálculos numéricos complejos de forma escalable.
• TensorFlow es rico en API y proporciona API estables de bajo y alto nivel en Python y C. 
• Fácil despliegue y cálculo mediante CPU y GPU. 
• Contiene modelos y conjuntos de datos preentrenados.
• Modelos preentrenados para móviles, dispositivos integrados y producción.
• Tensorboard, un kit que utiliza el conjunto de herramientas de visualización de TensorFlow para registrar y realizar un seguimiento de los experimentos y el entrenamiento de modelos.
• Compatible con Keras, una API de alto nivel de TensorFlow.

Para saber más sobre TensorFlow, consulta su guía oficial o el repositorio de GitHub, o prueba a utilizarlo tú mismo siguiendo paso a paso este tutorial de TensorFlow.

⭐ Estrellas de GitHub: 180K | Descargas totales: 384 millones

19. PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje automático que acelera drásticamente el camino desde la creación de prototipos de investigación hasta el despliegue en producción. Es una biblioteca tensorial optimizada para el aprendizaje profundo mediante GPU y CPU, y se considera una alternativa a TensorFlow. Con el tiempo, la popularidad de PyTorch ha crecido hasta superar a TensorFlow en las tendencias de Google. 

Fue desarrollado y es mantenido por Facebook y actualmente está disponible para su uso bajo BSD.

Según el sitio web oficial, las principales características de PyTorch son:

• Transita sin problemas entre los modos ansioso y gráfico con TorchScript y acelera el camino a la producción con TorchServe.
• Ofrece formación distribuida escalable y optimización del rendimiento en investigación, y la producción está habilitada por el backend torch.distributed.
• Un rico ecosistema de herramientas y bibliotecas amplía PyTorch y apoya el desarrollo en visión por ordenador, PNL y otros.
• Amplio soporte en las principales plataformas en la nube 

Fuente

⭐ Estrellas de GitHub: 74K | Descargas totales: 119 millones

20. FastAI

FastAI es una biblioteca de aprendizaje profundo que ofrece a los usuarios componentes de alto nivel capaces de generar resultados de vanguardia sin esfuerzo. También incluye componentes de bajo nivel que pueden intercambiarse para desarrollar nuevos enfoques. Pretende hacer ambas cosas sin comprometer sustancialmente su facilidad de uso, flexibilidad o rendimiento. 

Características:

• Un sistema de envío de tipos para Python junto con una jerarquía semántica de tipos para tensores.
• Una biblioteca de visión por ordenador optimizada para la GPU que es totalmente ampliable utilizando Python puro
• Un optimizador que refactoriza la funcionalidad común de los optimizadores modernos en dos piezas básicas, permitiendo implementar algoritmos de optimización en 4 ó 5 líneas de código.
• Un sistema de devolución de llamada bidireccional capaz de acceder y modificar cualquier componente del modelo, los datos o el optimizador en cualquier momento del entrenamiento.

Para saber más sobre el proyecto, consulta su documentación oficial.

⭐ Estrellas de GitHub: 25.1K | Descargas totales: 6,1 millones

21. Keras

Keras es una API de aprendizaje profundo diseñada para seres humanos, no para máquinas. Keras sigue las mejores prácticas para reducir la carga cognitiva: ofrece API coherentes y sencillas, minimiza el número de acciones de usuario necesarias para los casos de uso comunes y proporciona mensajes de error claros y procesables. Keras es tan intuitivo que TensorFlow adoptó Keras como su API por defecto en la versión TF 2.0. 

Keras ofrece un mecanismo más sencillo para expresar redes neuronales y también incluye algunas de las mejores herramientas para desarrollar modelos, procesar conjuntos de datos, visualizar gráficos y mucho más.

Características:

• Funciona sin problemas tanto en la CPU como en la GPU.
• Admite casi todos los modelos de red neuronal, incluidos los convolucionales, de incrustación, de agrupación, recurrentes, etc. Estos modelos también pueden combinarse para formar modelos cada vez más complejos.
• Keras, al ser de naturaleza modular, es increíblemente expresivo, flexible y apto para la investigación innovadora.
• Es extremadamente fácil de depurar y explorar.

Para saber más sobre Keras, consulta su documentación oficial o sigue este curso introductorio: Aprendizaje profundo con Keras.

⭐ Estrellas de GitHub: 60.2K | Descargas totales: 163 millones de euros

22. Rayo PyTorch

PyTorch Lightning ofrece una interfaz de alto nivel para PyTorch. Su marco ligero y de alto rendimiento puede organizar el código PyTorch para desvincular la investigación de la ingeniería, haciendo que los experimentos de aprendizaje profundo sean más sencillos de entender y reproducir. Se desarrolló para crear modelos de aprendizaje profundo escalables que puedan ejecutarse sin problemas en hardware distribuido.

Según el sitio web oficial, PyTorch lightning está diseñado para que puedas dedicar más tiempo a la investigación y menos a la ingeniería. Una refactorización rápida te permitirá

• Ejecuta tu código en cualquier hardware.
• Perfil de rendimiento y cuellos de botella. 
• Comprobación de modelos.
• Tienen una precisión de 16 bits.
• Realiza un entrenamiento distribuido.

Para saber más sobre esta biblioteca, consulta su sitio web oficial.

⭐ Estrellas de GitHub: 25.6K | Descargas totales: 18,2 millones de euros

Bibliotecas Python para el Procesamiento del Lenguaje Natural

23. NLTK

NLTK es una de las principales plataformas para construir programas en Python para analizar datos del lenguaje humano. Proporciona interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus y recursos léxicos como WordNet, así como un conjunto de bibliotecas de procesamiento de textos; también ofrece envoltorios para bibliotecas de PNL de potencia industrial. 

NLTK ha sido calificado como "una herramienta maravillosa para enseñar y trabajar en lingüística computacional utilizando Python". La biblioteca es de código abierto y está disponible para su uso bajo la Licencia Apache 2.0.

Para saber más sobre NLTK, consulta su documentación oficial o lee este tutorial de NLTK para principiantes.  

⭐ Estrellas de GitHub: 12.7K | Descargas totales: 264 millones

24. spaCia

spaCy es una biblioteca de procesamiento del lenguaje natural en Python de código abierto y potencia industrial. spaCy destaca en tareas de extracción de información a gran escala. Está escrita desde cero en Cython cuidadosamente gestionado en memoria. spaCy es la biblioteca ideal si tu aplicación necesita procesar volcados web masivos.  

Características:

• spaCy admite procesamiento en CPU y GPU.
• Ofrece soporte para más de 66 idiomas
• Tiene 73 pipelines entrenados para 22 idiomas
• Aprendizaje multitarea con transformadores preentrenados como BERT
• Vectores de palabras preentrenados
• Velocidad de vanguardia
• Sistema de formación listo para la producción
• Componentes para el reconocimiento de entidades con nombre, etiquetado de parte del habla, análisis sintáctico de dependencias, segmentación de frases, clasificación de textos, lematización, análisis morfológico, enlace de entidades y mucho más.
• Soporte para modelos TensorFlow y PyTorch personalizados 
• Visualizadores integrados de sintaxis y NER
• Fácil empaquetado de modelos, despliegue y gestión del flujo de trabajo

Para saber más sobre spaCy, consulta su sitio web oficial o el repositorio GitHub. También puedes familiarizarte rápidamente con sus funcionalidades utilizando esta práctica hoja de trucos de spaCY.  

⭐ Estrellas de GitHub: 28K | Descargas totales: 81 millones

25. Gensim

Gensim es una biblioteca Python para el modelado de temas, la indexación de documentos y la recuperación de similitudes con grandes corpus. Sus principales usuarios son las comunidades de recuperación de información y procesamiento del lenguaje natural.

Características:

• Todos los algoritmos son independientes de la memoria, por lo que Gensim puede procesar entradas mayores que la RAM.
• Interfaces intuitivas
• Facilita la aplicación de algoritmos de uso común, como la Asignación de Dirichlet Latente, las Proyecciones Aleatorias, el Análisis Semántico Latente en línea y el aprendizaje profundo word2vec.
• Informática distribuida: puede ejecutar el Análisis Semántico Latente y la Asignación de Dirichlet Latente en un clúster de ordenadores.

Para saber más sobre Gensim, consulta su sitio web oficial o el repositorio GitHub.

⭐ Estrellas de GitHub: 14.9K | Descargas totales: 236 millones

26. Transformadores de caras abrazadas

Hugging Face Transformers es una biblioteca de código abierto de Hugging Face. Los transformadores permiten a las API descargar y entrenar fácilmente modelos preentrenados de última generación. Utilizar modelos preentrenados puede reducir tus costes de computación, tu huella de carbono y ahorrarte el tiempo de tener que entrenar un modelo desde cero. Los modelos son adecuados para diversas modalidades, entre ellas:

• Texto: clasificar texto, extraer información, responder preguntas, traducir, resumir e incluso generar texto en más de 100 idiomas.
• Imágenes: clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación.
• Audio: reconocimiento del habla y clasificación del audio.
• Multimodal: respuesta a preguntas sobre tablas, reconocimiento óptico de caracteres, extracción de información de documentos escaneados, clasificación de vídeos y respuesta a preguntas visuales.

La biblioteca de transformadores admite una integración perfecta entre tres de las bibliotecas de aprendizaje profundo más populares: PyTorch, TensorFlow y JAX. Puedes entrenar tu modelo en tres líneas de código en un marco, y cargarlo para la inferencia con otro. La arquitectura de cada transformador se define dentro de un módulo independiente de Python, lo que los hace fácilmente personalizables para experimentos e investigación.

La biblioteca está actualmente disponible para su uso bajo la Licencia Apache 2.0.

Para saber más sobre los Transformers, consulta su sitio web oficial o el repositorio de GitHub y echa un vistazo a nuestro tutorial sobre el uso de Transformers y Cara de Abrazo. 

Fuente

⭐ Estrellas de GitHub: 119K | Descargas totales: 62 millones

Elegir la mejor biblioteca Python

Seleccionar la biblioteca Python adecuada para tus tareas de ciencia de datos, aprendizaje automático o procesamiento del lenguaje natural es una decisión crucial que puede influir significativamente en el éxito de tus proyectos. Con una amplia gama de bibliotecas disponibles, es esencial tener en cuenta varios factores para hacer una elección informada. He aquí algunas consideraciones clave para orientarte:

1. Requisitos del proyecto

• Define tus objetivos: Esboza claramente los objetivos de tu proyecto. Identifica las tareas específicas, como manipulación de datos, visualización, aprendizaje automático o procesamiento del lenguaje natural, que conlleva tu proyecto.
• Comprende el alcance: Considera el alcance de tu proyecto. Algunas bibliotecas destacan en áreas específicas, por lo que es vital que tus necesidades coincidan con los puntos fuertes de la biblioteca.

2. Facilidad de uso y curva de aprendizaje

• Interfaces fáciles de usar: Evalúa la facilidad de uso de cada biblioteca. Las bibliotecas con API intuitivas, amplia documentación y una comunidad de apoyo pueden facilitar un proceso de desarrollo más fluido.
• Recursos de aprendizaje: Comprueba la disponibilidad de tutoriales, cursos y foros comunitarios de cada biblioteca. Las bibliotecas con ricos recursos educativos pueden acelerar la curva de aprendizaje.

3. Apoyo comunitario

• Comunidad activa: Una comunidad vibrante y activa es señal de una biblioteca sana y bien mantenida. Ten en cuenta el número de colaboradores, la frecuencia de las actualizaciones y la capacidad de respuesta a las consultas de la comunidad.
• Actividad en GitHub: Consulta los repositorios de GitHub para ver los commits, problemas y debates recientes. Un repositorio GitHub animado suele indicar un desarrollo continuo y el compromiso de la comunidad.

4. Rendimiento y escalabilidad

• Escalabilidad: Considera la escalabilidad de la biblioteca para manejar grandes conjuntos de datos o cálculos complejos. Algunas bibliotecas están optimizadas para el rendimiento y pueden escalar eficientemente con tamaños de datos crecientes.

5. Integración con el ecosistema

• Compatibilidad: Asegúrate de que la biblioteca elegida se integra perfectamente con tu pila tecnológica actual. La compatibilidad con otras bibliotecas, marcos de trabajo o herramientas que pienses utilizar es crucial para un flujo de trabajo cohesionado.

6. Licencia y consideraciones legales

• Concesión de licencias: Comprende las condiciones de licencia de cada biblioteca. Asegúrate de que la licencia se ajusta a los requisitos de tu proyecto y a las consideraciones legales que pueda tener tu organización.

7. Opinión y reputación de la comunidad

• Reseñas y testimonios: Busca reseñas y testimonios de otros desarrolladores y científicos de datos que hayan utilizado las bibliotecas. Esta información de primera mano puede aportar información sobre el uso práctico de las bibliotecas.

8. Mantenimiento y actualizaciones continuas

• Actualizaciones recientes: Comprueba cuándo se actualizó la biblioteca por última vez. Las actualizaciones periódicas son indicativas de mantenimiento y mejoras continuas. Evita utilizar bibliotecas que ya no se mantengan activamente.

9. Parámetros de rendimiento

• Evaluación comparativa: Explora los puntos de referencia de rendimiento de las bibliotecas, especialmente si el rendimiento es un factor crítico en tu proyecto. Los puntos de referencia pueden ayudarte a comparar la velocidad y la eficacia de distintas bibliotecas.

10. Consideración de futuros desarrollos

• Roadmap: Investiga la hoja de ruta o los planes de desarrollo futuro de cada biblioteca. Elegir una biblioteca con una visión clara de las futuras mejoras garantiza un apoyo a largo plazo para tus proyectos.

Si evalúas detenidamente estos factores, podrás tomar una decisión informada a la hora de seleccionar bibliotecas Python para tus esfuerzos de ciencia de datos o aprendizaje automático. Recuerda que la mejor biblioteca para tu proyecto depende de los requisitos y objetivos específicos que pretendas alcanzar.