패키지

Keywords

python, numpy, pandas, 기초, 문법

주요 패키지

패키지 설명
NumPy 수치 계산을 위한 패키지로, 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공하며, 고속의 배열 연산을 지원한다. 과학 및 수학 연산에서 필수적인 패키지다.
Pandas 데이터 분석을 위한 패키지로, DataFrame과 Series와 같은 자료구조를 사용해 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있다. 데이터 정제와 탐색에 유용하다.
Matplotlib 데이터 시각화를 위한 패키지로, 다양한 종류의 그래프(라인, 막대, 히스토그램 등)를 그릴 수 있다. 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현할 때 사용된다.
Seaborn Matplotlib을 기반으로 하는 시각화 패키지로, 통계적 시각화와 복잡한 그래프를 간편하게 만들 수 있다. 데이터 분포 및 관계를 시각화하는 데 유용하다.
SciPy 과학적 계산을 위한 패키지로, 수학, 공학, 통계, 신호 처리 등을 위한 여러 기능을 제공한다. NumPy의 기능을 확장하는 역할을 한다.
Scikit-learn 기계 학습을 위한 패키지로, 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 모델을 손쉽게 사용할 수 있게 해준다. 데이터 전처리와 모델 평가 기능도 제공한다.
TensorFlow 딥러닝을 위한 오픈소스 라이브러리로, 신경망 모델을 구현하고 학습시킬 수 있는 강력한 기능을 제공한다. 구글에서 개발하였다.
Keras 딥러닝 모델을 빠르게 설계하고 학습시킬 수 있는 고수준 API로, TensorFlow 위에서 작동한다. 간단한 인터페이스로 딥러닝을 쉽게 다룰 수 있다.
Flask 웹 개발을 위한 마이크로 웹 프레임워크로, 간단한 API 서버를 구축할 때 사용된다. 경량화된 구조로 빠르게 웹 애플리케이션을 만들 수 있다.
Django 웹 개발을 위한 풀스택 웹 프레임워크로, 강력한 ORM, 인증, 관리자 인터페이스 등을 제공하며 대규모 웹 애플리케이션 개발에 유용하다.
Requests HTTP 요청을 처리하는 간단한 라이브러리로, REST API와의 통신 시 자주 사용된다. URL 요청, 응답 처리 등을 쉽게 할 수 있다.
BeautifulSoup 웹 스크래핑을 위한 패키지로, HTML 및 XML 문서를 파싱하고, 데이터를 추출하는 데 사용된다. 웹 페이지에서 정보를 쉽게 가져올 수 있다.
OpenCV 컴퓨터 비전을 위한 라이브러리로, 이미지 및 비디오 처리, 객체 인식, 얼굴 인식 등 다양한 기능을 제공한다.
SQLAlchemy 데이터베이스 ORM 라이브러리로, 관계형 데이터베이스와 객체지향 프로그래밍을 연결해주는 도구이다. SQL을 객체처럼 다룰 수 있다.
Pillow 이미지 처리를 위한 패키지로, 다양한 이미지 파일 형식을 읽고 쓰며, 이미지 편집 작업(자르기, 회전, 크기 조정 등)을 할 수 있다.

이 외에도 파이썬에는 다양한 패키지가 있어, 특정 용도에 맞는 패키지를 선택하여 활용할 수 있다.