Python ライブラリ一覧


私は頻繁にPythonを用いたコードを記述している. 管理するMacの台数が増加したため, 汎用的なPython環境構築用のファイルを整備することを決定した. その際, 主要なライブラリを備忘録としてリストアップした.

Conda経由でインストールされたライブラリ

  • numpy: 高速な数値計算を可能にするライブラリ. 配列操作や線形代数, 統計計算に対応する.
  • libblas==accelerate: AppleのアクセラレートBLASライブラリを利用し, 数値計算を高速化.
  • scipy: 科学計算向けライブラリ. 最適化, 線形代数, 信号処理, 統計などに使用可能.
  • pandas: データ解析のためのライブラリ. データフレームを使用したデータ管理に優れる.
  • matplotlib: グラフやチャートを描画するためのデータ可視化ライブラリ.
  • scikit-learn: 機械学習ライブラリ. 分類, 回帰, クラスタリングなどに使用可能.
  • seaborn: 統計的なデータの可視化に特化したライブラリ.
  • statsmodels: 統計モデルの推定および検定を行うためのライブラリ. 回帰分析や時系列分析に対応.
  • h5py: HDF5フォーマットを使用して大規模データセットを管理.
  • xgboost: 勾配ブースティングを使用した高速な機械学習アルゴリズム.
  • lightgbm: 大規模データのための勾配ブースティングフレームワーク.
  • scikit-image: 画像処理用のライブラリ. フィルタリングやエッジ検出に対応.
  • nltk: 自然言語処理のためのライブラリ. テキスト解析や言語データの処理に適用.
  • spacy: 高速かつ正確な自然言語処理ライブラリ.
  • gensim: トピックモデリングや文書類似度計算をサポートするテキストマイニングライブラリ.
  • opencv: コンピュータビジョンライブラリ. 画像や動画の処理に広く利用される.
  • tqdm: 長時間かかる処理に対する進捗を表示するためのプログレスバーライブラリ.
  • jupyterlab: 次世代インターフェースのJupyterノートブック. プログラミングとデータ分析に適している.
  • notebook: Jupyterノートブックのバックエンド.
  • ipywidgets: Jupyterノートブックでインタラクティブなウィジェットを作成.
  • plotly: インタラクティブなWebベースのデータ可視化ライブラリ.
  • sympy: 数式の代数計算や微分積分をサポートするライブラリ.
  • requests: HTTPリクエストを送信するためのライブラリ. API通信で頻繁に使用される.
  • lxml: 高速なXMLおよびHTMLパーサ. 大規模データの処理に特化.
  • openpyxl: Excelファイルの操作を可能にするライブラリ. セルの書き込みや読み取りに対応.
  • xlrd: 古いバージョンのExcelファイルの読み取りに特化したライブラリ.
  • networkx: グラフ理論およびネットワーク解析を行うライブラリ.
  • imbalanced-learn: 不均衡なデータに対する機械学習アルゴリズムを提供する.
  • pmdarima: ARIMAモデルによる時系列予測をサポート.
  • pywavelets: ウェーブレット変換を提供する信号処理ライブラリ.
  • dask: 大規模データに対する並列計算を実行するライブラリ.
  • pytables: HDF5形式のデータ処理をサポート.
  • numba: JITコンパイルによりPythonコードを高速化するライブラリ.
  • pymc3: ベイズ推定と確率モデリングを行うライブラリ.
  • fbprophet: Facebookが開発した時系列予測ライブラリ.
  • arch: 統計モデリングのための時系列解析ライブラリ.
  • pystan: ベイズモデリングフレームワークStanのPythonラッパー.
  • lifelines: 生存分析のためのライブラリ.
  • tsfresh: 時系列データの特徴量抽出を行うライブラリ.
  • pyflux: ベイズ統計に基づく時系列モデリングライブラリ.
  • tensorly: テンソル分解や演算を行うライブラリ.
  • sktime: 機械学習に基づいた時系列解析をサポート.
  • cython: PythonコードをC拡張に変換し, 高速化を図るライブラリ.

 Pip経由でインストールされたライブラリ

  • tensorflow-macos: Apple Silicon用に最適化されたTensorFlow.
  • tensorflow-metal: Metal APIを利用してGPUアクセラレーションを提供するTensorFlowバックエンド.
  • torch: PyTorch. 柔軟なディープラーニングライブラリ.
  • torchvision: PyTorchの画像処理用ライブラリ.
  • torchaudio: PyTorchの音声処理用ライブラリ.
  • transformers: Hugging Faceの自然言語処理モデルを提供するライブラリ.
  • imageio: 画像や動画ファイルの入出力を行うライブラリ.
  • imageio-ffmpeg: 動画ファイルの入出力をサポートするFFmpegバックエンド.
  • pytest: Pythonテストフレームワーク.
  • black: Pythonコードの自動フォーマッタ.
  • flake8: Pythonコードのスタイルチェックツール.
  • mypy: Pythonコードの型チェックツール.
  • gluonts: Amazonによる時系列予測ライブラリ.
  • catboost: 特にカテゴリカルデータに強い勾配ブースティングライブラリ.
  • CausalImpact: 因果推論に基づく時系列解析ライブラリ.

Jupyterカーネルの設定

  • ipykernel: JupyterノートブックのPythonカーネル. 仮想環境での動作をサポート.

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