NumPy ir būtiskākā atvērtā pirmkoda Python bibliotēka skaitliskai skaitļošanai. Tā nodrošina daudzdimensiju masīvus un ātras funkcijas lineārajai algebrai, statistikai un nejaušiem skaitļiem, bet tās kodols darbojas kompilētā kodā. Daudzi datu analīzes un mašīnmācīšanās rīki, piemēram, pandas, scikit-learn un daudzas vizualizācijas bibliotēkas, ir balstīti uz NumPy. Tāpēc ikviens, kas Python vidē strādā ar datiem, to gandrīz vienmēr izmanto tieši vai netieši.
pandas ir atvērtā pirmkoda Python bibliotēka tabulu datu analīzei un apstrādei, ko kopš 2008. gada izstrādā Wes McKinney. Tās centrālais objekts DataFrame atgādina tabulu ar nosauktām kolonnām. To var izmantot, lai ielādētu datus no CSV failiem, Excel vai datubāzēm un tos tīrītu, filtrētu, grupētu un apvienotu. pandas ir balstīta uz NumPy un ir standartrīks datu analīzē, atskaitēs un apmācības datu sagatavošanā.
Scikit-learn ir atvērtā pirmkoda Python bibliotēka klasiskajai mašīnmācīšanās. Tā nodrošina vienotus rīkus klasifikācijai, regresijai, klasterizācijai, dimensiju samazināšanai, datu priekšapstrādei un modeļu novērtēšanai, piemēram, krusteniskajai validācijai. Būdama balstīta uz NumPy un SciPy, tā pateicoties vienkāršajai, vienotajai saskarnei tiek plaši izmantota izglītībā, pētniecībā un praksē. Dziļajiem neironu tīkliem parasti izvēlas ietvarus, piemēram, PyTorch vai TensorFlow.
Jupyter Notebook ir Project Jupyter atvērtā pirmkoda pārlūkprogrammas lietojumprogramma, kas vienā dokumentā apvieno izpildāmu kodu, rezultātus, diagrammas un skaidrojošu tekstu. Piezīmjdatori plaši tiek izmantoti datu analīzē, mašīnmācīšanās, pētniecībā un mācībās, jo katru soli var dokumentēt un kopīgot izsekojamā veidā. Visbiežāk lietotā valoda ir Python. Piemērs: analītiķis ielādē pārdošanas datus, iztīra tos un rezultātus tieši zem tiem parāda diagrammā.
TensorFlow ir atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās ietvars, ko izstrādāja Google un izlaida 2015. gadā. To izmanto, lai veidotu, apmācītu un izvietotu neironu tīklus lietojumprogrammās, serveros vai mobilajās ierīcēs. Keras nodrošina viegli lietojamu augsta līmeņa saskarni; tipiski pielietojumi ir attēlu klasifikācija, prognozēšana un ieteikumu sistēmas.
