Pythonのライブラリ(Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Tensorflow, Keras)を一言で説明すると

みーけ

こんにちは。みーです。
Pythonのライブラリについて、本では「このライブラリを使うよ」っていうのが書いてあるのですが、どういった機能があるか把握できていないので、ChatGPTと自分なりの言葉でまとめてみました。

  1. NumPy: 大規模な多次元配列や行列を扱うことができるライブラリで、データの計算や処理に非常に便利です。「「配列・行列」」

  2. Pandas: データフレームと呼ばれるテーブル形式のデータを扱うことができるライブラリで、データの整理や集計、変換、可視化に役立ちます。「「データの可視化」」

  3. Matplotlib: グラフやチャートを描画することができるライブラリで、データの可視化に非常に便利です。「「グラフ化」」

  4. Seaborn: Matplotlibを拡張したライブラリで、より美しいグラフやチャートを描画することができます。「「美しくグラフ化」」

  5. Scikit-learn: 機械学習のためのライブラリで、多くの機械学習モデルを提供しています。「「機械学習」」

  6. TensorFlow: Googleが開発したディープラーニングのためのライブラリで、ニューラルネットワークを構築することができます。「「ニューラルネットワーク」」

  7. Keras: TensorFlow上で動作するディープラーニングライブラリで、ニューラルネットワークの構築や学習が容易になっています。「「ニューラルネットワークの学習も」」

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