5 Library Python yang wajib kalian ketahui di tahun 2022 (part 2) !!

Hallo Sobat OSC !! Python merupakan bahasa pemograman paling populer didunia saat ini. Kita sering dibuat terpukau dengan kemudahannya dalam hal menangani proyek dan hambatan yang berkaitan dengan data. Mayoritas ilmuwan data saat ini sudah menggunakan bahasa pemograman Python dalam penelitian mereka. Kepopuleran Python tidak terlepas dari banyaknya libraries yang disediakan dalam memudahkan para pengembang membangun code yang ringkas, efisien dan efektif. Nah seperti yang sudah dijanjikan pada artikel sebelumnya jika kita akan membahas kembali library didalam Python yang paling sering digunakan oleh para pengembang python. Berikut ini adalah daftar-daftar library tersebut :

1. Theano

Theano adalah sebuah framework library machine learning dalam Python yang digunakan untuk menghitung array multidimensi. Cara kerja Theano mirip dengan library TensorFlow, namun tidak seefisien TensorFlow. Karena ketidakmampuannya untuk mneyesuaikan diri dengan lingkuangan produksi. Jadi kenapa memakai Theano ? Theano secara khusus menangani jenis komputasi untuk algoritma neural network di Deep Learning, yang merupakan salah satu library pertama dari jenisnya dan merupakan standar industri untuk penelitian dan pengembangan Deep Learning. Theano adalah basis dari beberapa project neural network dan popularitasnya semakin tumbuh seiring waktu.

2. Scikit-Learn

Library satu ini bisa kalian pertimbangkan untuk data science  karena memiliki tools yang sederhana dan efisien untuk komputasi numerik. Scikit-Learn dibangun diatas NumPy,SciPy, dan matplotlib, sehingga kita dapat memakai fitur ketiga library tersebut hanya menggunakan Scikit-Learn. Scikit-learn merupakan library machine learning yang menyediakan hampir semua algoritma machine learning yang kalian butuhkan, termasuk clustering models, logistic regression,cross-validation, unsupervised learning dan masih banyak lagi.

3. SciPy

SciPy (Scientific Python) merupakan library open source dan gratis yang tersedia pada Python untuk data science dan machine learning yang sering digunakan untuk komputasi tingkat tinggi. SciPy cukup di kenal dan banyak digunakan oleh komunitas GitHub, sehingga memudahkan kita untuk mempelajari library satu ini. SciPy memiliki sekitar 19.000 komentas di GitHub dan komunitas aktif dengan sekitar 600 kontributor. SciPy banyak digunakan untuk melakukan perhitungan ilmiah dan teknis, karena SciPy merupakan perluasan dari NumPy selain itu SciPy menyediakan banyak modul yang ramah pengguna dan efisien untuk melakukan perhitungan ilmiah.

4. Matplotlib

Matplotlib adalah dasar dari setiap library visualisasi yang ada didalam python. Matplotlib dapat digunakan untuk membuat grafik dasar seperti plot garis, histogram, scatter plot, diagram batang, dan diagram lingkaran, sehingga dengan library ini kita dapat dengan mudah membuat visualisasi statik, interaktif dan animasi menggunakan library ini. Matplotlib menawarkan fleksibilitas yang memungkinkan para developer untuk menyesuaikan dan memodifikasi grafik yang ingin mereka tunjukkan.

5. Statsmodels

Sesuai dengan namanya, statsmodels adalah library Python yang dibuat khusus untuk statistik. Library multiguna ini merupakan penggabungan dari beberapa library python, dapat digunakan untuk menggambar grafik menggunak matplotliob, menggunakan Pandas untuk penanganan data, Pasty untuk menangani perhitungan seperti R, dan NumPy dan SciPy untuk fondasinya. Library ini sangat berguna untuk mengembangkan model statistik, seperti OLS, serta menjalankan uji statistik, sehingga dengan library ini kita dapat menggunakan fungsi-fungsi untuk pengujian data statistik dan modeling yang tidak dapat bisa kita temukan dilibrary numerik Python seperti NumPy atau SciPy.

Masih banyak sekali library yang tersedia dalam bahasa pemograman Python, sejauh ini kalian sudah mengetahui 10 library yang terbaik, namun tidak menutup kemungkinan masih ada yang lebih baik lagi seiring perkembangan komunitas Python saat ini. Pilihlah library yang paling cocok dalam bidang kalian, dan didasarkan pada jenis proyek yang kalian kerjakan saat ini.