22 interessante Ideen und Themen für Python-Open-Source-Projekte für Anfänger [2022]

Python gehört zu den beliebtesten Programmiersprachen der Welt, und es gibt viele Gründe für diesen Ruhm. Einer dieser Gründe ist eine große Anzahl von Open-Source-Projekten und Bibliotheken, die für diese Sprache verfügbar sind. Vom maschinellen Lernen bis zur Animation gibt es für fast alles ein Python-Projekt. Wenn Sie ein kompetenter Python-Entwickler werden möchten, sollten Sie mit einigen dieser Projekte (wenn nicht allen) vertraut sein.

Aus diesem Grund werden wir in diesem Artikel verschiedene Python-Projekte mit Quellcode Github besprechen. Da Python Anwendungen in verschiedenen Branchen hat, finden Sie möglicherweise viele Projekte, die Ihnen bei der Erfüllung Ihrer Aufgaben helfen. Sie sollten Projekte nach Ihren Interessen und Ihrer Erfahrung auswählen. Wenn Sie ein Anfänger in Python sind und sich Fachwissen aneignen möchten, sehen Sie sich unsere Data-Science-Zertifizierungen an. Sie können diesen Artikel zum späteren Nachschlagen mit einem Lesezeichen versehen. Lass uns anfangen.

Hier sind einige der Python-Open-Source-Projektideen –

Ideen für Python-Open-Source-Projekte

1. OpenCV

Computer Vision gehört zu den gefragtesten Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Computer Vision konzentriert sich auf KI-Modelle, die Bilder und Videos für spezifische Implementierungen wie Objektidentifikation, Gesichtserkennung usw. analysieren können.

Wenn Sie an Computer-Vision-Projekten arbeiten möchten, müssen Sie sich mit OpenCV vertraut machen. OpenCV ist eine Python-Bibliothek zur Lösung von Computer-Vision-Problemen. Gary Brodsky hatte OpenCV 1999 gestartet, und seitdem hat es sich zu einem der beliebtesten Python-Projekte mit Quellcode Github entwickelt.

OpenCV ermöglicht Ihnen die Durchführung von Bildanalysen und bildet die Grundlage für viele ausgeklügelte Computer-Vision-Algorithmen. Um OpenCV zu verwenden, sollten Sie mit Numpy vertraut sein, einer beliebten Bibliothek zur Durchführung numerischer Operationen über Python-Code. Sie müssten OpenCV mit anderen Bibliotheken integrieren, um an Computer-Vision-Projekten zu arbeiten, deshalb haben wir es ganz oben auf unserer Liste gehalten. Erfahren Sie hier mehr über OpenCV .

2. Keras

Keras ist wahrscheinlich das beliebteste Tool für Deep Learning in Python. Es handelt sich um eine Bibliothek, die das Deep Learning für Python-Entwickler vereinfacht, wodurch sie bei KI-Profis sehr beliebt geworden ist. Keras bietet Ihnen konsistente und unkomplizierte APIs, die die Gesamtaktionen, die Sie ausführen müssen, minimieren.

Es automatisiert viele notwendige Anwendungsfälle, sodass Sie sich nur auf die erweiterten Abschnitte Ihres neuronalen Netzwerks konzentrieren müssen. Keras ist auch berühmt für seine genauen und schnellen Fehlermeldungen, die Sie warnen, wenn Sie Fehler machen.

Wenn Sie ein Deep-Learning-Profi werden möchten, sollten Sie mit Keras und seinen Anwendungen vertraut sein. Keras gehörte zu den Top-5-Siegerteams bei Kaggle und belegte den ersten Platz. 1 unter den am häufigsten verwendeten Deep-Learning-Frameworks.

Da Keras TensorFlow verwendet, ist es von überall aus zugänglich und bietet eine Vielzahl zusätzlicher Vorteile. NASA, LHC, CERN und viele andere Top-Organisationen nutzen Keras für Forschungszwecke. Reinschauen lohnt sich also auf jeden Fall. Hier erfahren Sie mehr über Keras .

2. Kolben

Flask ist ein Mini-Framework, da es keine spezifischen Bibliotheken oder Tools enthält. Darüber hinaus verfügt es über keinerlei Validierungs- oder Datenbankabstraktionsschicht, sodass der Entwickler diese gemäß seinen Anforderungen auswählen kann. Flask begann als Wrapper um Jinja und Wekrzeug, wurde aber mit dem Quellcode Github zu einem der beliebtesten Python-Projekte.

Abgesehen davon, dass Flask berühmt ist, hat es auch eine der aktivsten Entwicklergemeinschaften. Wenn Sie also auf Probleme stoßen, können Sie in der Community nachfragen und erhalten schnell hilfreiche Antworten. Die Community von Flask hat zahlreiche Erweiterungen hinzugefügt, die seine Funktionalität erheblich verbessern. Aus diesen Gründen ist Flask ein unverzichtbares Framework für jeden Python-Webentwickler. Erfahren Sie hier mehr über Flask.

3. SpaCy

Python hat viele Anwendungen in der künstlichen Intelligenz, und deshalb hat es viele Bibliotheken und Frameworks für KI-spezifische Anforderungen. Wenn Sie vorhaben, ein KI-Profi zu werden, ist dieses Projekt zweifellos das Beste für Sie. spaCy ist eine Open-Source-Bibliothek für High-Level-NLP (Natural Language Processing) in Python. NLP ist die grundlegende Technologie hinter vielen fortschrittlichen KI-Anwendungen wie Textanalyse, Stimmungsanalyse und anderen.

Die Hauptanwendung von spaCy besteht darin, Anwendungen in Produktionsqualität zu erstellen, die große Textmengen verarbeiten können. Sie können spaCy verwenden, um Lösungen zum Verständnis natürlicher Sprache, Informationsextraktionssysteme oder die Vorverarbeitung eines erweiterten Deep-Learning-Modells zu erstellen. Einer der vielen Gründe für seine hohe Popularität ist die lange Liste der Funktionen.

Sie können Token Worttypen zuweisen (z. B. das Segmentieren von Redewendungen oder Stimmen), den Text lemmatisieren (Wörter in ihre Grundformen umwandeln), einzelne Sätze finden und kennzeichnen und viele andere Aufgaben mit Leichtigkeit ausführen. spaCy ist ein Must-Have-Python-Projekt Github. Sie sollten damit vertraut sein, wenn Sie ein versierter KI-Profi werden oder an NLP-Projekten arbeiten möchten. Hier erfahren Sie mehr über spaCy .

4. Nilearn

Dies ist ein fantastisches Projekt für jeden Deep-Learning-Experten. Nilearn ist ein Python-Modul, das sich auf das statistische Lernen von NeuroImaging-Daten konzentriert. Um Nilearn zu verwenden, sollten Sie mit scikit-learn, einem bekannten Python-Tool für wissenschaftliche Anwendungen, vertraut sein. Mit nilearn können Sie zahlreiche Aufgaben an NeuroImaging-Daten ausführen. Sie können beispielsweise Decodierung, Klassifizierung, Konnektivitätsanalyse, Vorhersagemodellierung und verschiedene andere Aufgaben ausführen.

NeuroImaging ist ein herausragendes medizinisches Gebiet, und die Fähigkeiten von Nilearn lösen viele Probleme, die in diesem Sektor auftreten. Durch die Verwendung von Nilearn können Sie die Analyse von Neuroimages relativ einfach und effektiv gestalten. KI findet viele Anwendungen im Gesundheitswesen, und wenn Sie daran interessiert waren, Ihre KI-Fähigkeiten für die Arbeit in dieser Branche einzusetzen, sollten Sie sich mit Nilearn vertraut machen. Erfahren Sie hier mehr über Nilearn .

5. PyTorch

PyTorch ist ein Muss für jeden Experten für maschinelles Lernen. Wenn Sie in die Branche des maschinellen Lernens einsteigen möchten, sollten Sie sich PyTorch ansehen, da es eines der beliebtesten Frameworks für ML-Anwendungen ist. Es erleichtert zahlreiche ML-Implementierungen von der Produktionsbereitstellung bis zum Forschungsprototyping.

PyTorch ist Open Source, was bedeutet, dass es kostenlos verwendet werden kann. Es hat auch mehrere Funktionen, mit denen Sie schnell an ML-Projekten arbeiten und viele Probleme vermeiden können. Das Ökosystem von PyTorch ist mit vielen Bibliotheken und Tools aus verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens gefüllt, darunter Reinforcement Learning und Computer Vision.

Ebenso bietet es native ONNX-Unterstützung (Open Neural Network Exchange). Es gibt eine lange Liste von Funktionen, aufgrund derer PyTorch für jeden Python-Profi eine Notwendigkeit ist. Seine weit verbreitete Popularität half ihm dabei, eine fantastische Gemeinschaft hilfreicher und innovativer Entwickler und Forscher zu schaffen. Hier erfahren Sie mehr über PyTorch .

6. Scikit-lernen

Scikit-learn gehört zu den beliebtesten Python-Bibliotheken für Fachleute für maschinelles Lernen. Es bietet Ihnen mehrere Tools für die prädiktive Datenanalyse. Es ist kommerziell nutzbar und Open Source. Basierend auf SciPy, matplotlib und NumPy ist scikit-learn ein Muss für alle, die an maschinellen Lernprojekten arbeiten möchten. Scikit-learn ermöglicht Ihnen die Durchführung zahlreicher Machine-Learning-Implementierungen.

Mit seinen Algorithmen und Tools können Sie Regression, Klassifizierung, Modellauswahl, Dimensionsreduktion, Vorverarbeitung von Daten und viele andere ML-Aufgaben durchführen. Die Tools von Scikit-learn sind einfach zu erlernen. Es ist auch ein berühmtes Python-Projekt Github für grundlegende Implementierungen des maschinellen Lernens, also wird es Ihnen sicherlich helfen, ein Profi in diesem Sektor zu werden, wenn Sie etwas darüber lernen.

7. Gensim

Gensim ist ein weiteres weit verbreitetes Projekt unter Python-Entwicklern. Es ist eine kostenlose Bibliothek, mit der Sie Textdokumente auf ihre semantische Struktur analysieren können. Gensim ist berühmt für Themenmodellierung. Wenn Sie an Textanalyseprojekten arbeiten möchten, sollten Sie sich mit der Bibliothek vertraut machen. Es wird Ihnen bei der Durchführung verschiedener NLP-Projekte helfen. Ein Themenmodell ist ein statistisches Modell, das abstrakte Themen in einer Gruppe von Textdokumenten entdeckt.

Für das Text-Mining müssten Sie eine Themenmodellierung durchführen, da dies Ihnen hilft, versteckte semantische Strukturen mit Leichtigkeit zu finden. Gensim ist wahrscheinlich die beste Python-Lösung für die Textmodellierung, da es in der Lage ist, kleine und große Textmengen problemlos zu verarbeiten. Erfahren Sie hier mehr über Gensim .

8. Librosa

Ein beliebtes Feld von KI-Anwendungen ist die Sprach- und Audioanalyse. Wenn Sie daran interessiert sind, diese Aufgaben auszuführen, sollten Sie Librosa ausprobieren. Es ist ein Python-Paket, das sich auf Audio- und Musikanalyse konzentriert. Durch die Verwendung von Librosa können Sie ganz einfach ein System zum Abrufen von Musikinformationen erstellen. Die Audioanalyse ist dank KI-Assistenten, Smart-Home-Geräten und Musik-Streaming-Plattformen sehr beliebt geworden. Librosa liefert Ihnen die notwendigen Grundlagen, die Sie zum Aufbau einer Musikanalyselösung benötigen. Erfahren Sie hier mehr über Librosa .

9. Gesichtserkennung

Wie der Name schon sagt, ist Face Recognition eine Python-Bibliothek zur Gesichtserkennung. Es vereinfacht die Gesichtserkennung in Bildern und Videos, indem es spezifische Befehle bereitstellt. Mit dieser Bibliothek können Sie die Gesichtserkennung auf Bildern mit nur einer oder zwei Codezeilen durchführen. Die Gesichtserkennung basiert auf einem Deep-Learning-Modell. Sein Modell erzielte beim LFW-Benchmark (Labeled Faces in the Wild) eine Genauigkeit von 99,38 %.

Es verfügt über ein einfaches <face_recognition>-Befehlszeilentool, mit dem Sie die Gesichtserkennung effizient durchführen können. Eine weitere hervorragende Eigenschaft dieser Bibliothek ist, dass Sie sie mit anderen beliebten Python-Bibliotheken kombinieren können, um fortschrittliche Gesichtserkennungslösungen zu erstellen. Es ist zweifellos ein hervorragendes Werkzeug für jeden KI-Profi. Erfahren Sie hier mehr über die Gesichtserkennung .

10 Django

Mit einem der beliebtesten Python-Frameworks, Django, können Sie Web-Apps mit weniger Codezeilen und in kürzerer Zeit erstellen. Es vereinfacht die Erstellung von Web-Apps erheblich, da es sich um die Grundlagen der Webentwicklung kümmert und Sie sich nur auf die technischen Details Ihrer Web-App konzentrieren müssen. Django wird mit vielen integrierten Tools und Einrichtungen geliefert, die die Entwicklung Ihrer Webanwendung beschleunigen können.

Beispielsweise verfügt es über RSS-Feeds, Sitemaps, Benutzerauthentifizierung und Tools zur Inhaltsverwaltung. Sie können sie mit Django schnell zu Ihrer Web-App hinzufügen und viel Zeit und Mühe sparen. Durch die Verwendung von Django können Sie schnell ein Python-basierter Web-App-Entwickler werden. Django hat eine riesige Community von Entwicklern und Benutzern, in der Sie schnell Antworten auf Ihre Fragen und Zweifel finden können. Weitere Informationen zu Django finden Sie hier .

11. SimpleCoin

SimpleCoin ist ein fantastisches Projekt für Kryptowährungs-Enthusiasten. Es ist eine einfache, unvollständige und unsichere Implementierung einer Kryptowährungs-Blockchain in Python. Das Projekt konzentriert sich darauf, eine voll funktionsfähige Blockchain-Währung aufzubauen und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie so einfach wie möglich bleibt.

Dieses Projekt dient Bildungszwecken. Ob Sie also ein Python-Profi oder ein Blockchain-Enthusiast sind, es wäre hilfreich, sich damit zu befassen. SimpleCoin hilft Ihnen, sich mit den Grundlagen von Blockchain und Kryptowährungen vertraut zu machen. Sie können untersuchen, wie Knoten in einer Blockchain interagieren und wie Benutzer Transaktionen in einer ausführen. SimpleCoin gehört zu den beliebtesten Python-Projekten mit Quellcode Github mit mehr als 1.500 Sternen beim Schreiben dieses Artikels. Hier erfahren Sie mehr über SimpleCoin .

12. Pandas

Pandas ist eine unverzichtbare Python-Bibliothek für Data Scientists und Enthusiasten der Data Science. Pandas trat 2008 in die Branche ein und hat sich seitdem zu einem leistungsstarken Werkzeug für jeden Datenprofi entwickelt. Es stellt Ihnen Datenstrukturen und Tools zur Verfügung, die Sie für die Datenmanipulation verwenden können. Pandas verfügt über Mittel zum Lesen und Schreiben von Daten zwischen verschiedenen Formaten. Es bietet auch ausgefallene Indizierung, Unterteilung und Aufteilung großer Datensätze. Hier sind einige zusätzliche Aufgaben, die Sie mit Pandas ausführen können:

• Führen Sie Datensätze mit hoher Leistung zusammen und verbinden Sie sie
• Führen Sie eine hierarchische Achsenindizierung durch, um effizient mit hochdimensionalen Daten zu arbeiten.
• Generieren Sie einen Datumsbereich und konvertieren Sie Häufigkeiten für eine bessere Zeitreihenfunktionalität

Es gibt viele andere Funktionen in Pandas, und deshalb ist es eine Notwendigkeit für jeden Data-Science-Profi. Es ist Open Source, sodass Sie es kostenlos verwenden können. Wenn Sie Data Science studieren, müssen Sie mit Pandas vertraut sein. Erfahren Sie hier mehr über Pandas .

13. Pipenv

Pipenv ist ein Tool, das jeder Python-Entwickler in seinem Arsenal haben sollte. Es wird Ihre Arbeit als Entwickler viel einfacher machen. Pipenv ist ein Tool, das sich darauf konzentriert, Ihnen die Vorteile verschiedener Verpackungssektoren in Python zur Verfügung zu stellen. Es ist für den Entwicklungsworkflow gedacht und ermöglicht Benutzern das einfache Einrichten von Arbeitsumgebungen in Python.

Pipenv kann eine virtuelle Umgebung für Ihre Aufgabe erstellen und handhaben. Es kann die Pakete hinzufügen oder aus einer Pipfile entfernen, wenn Sie sie installieren oder deinstallieren. Pipenv erzeugt pipfile.lock zum Erstellen deterministischer Builds. Mit Pipenv müssten Sie virtualenv und pip nicht separat verwenden. Die pipfile.lock hilft Ihnen dabei, Abhängigkeitsfehler zwischen verschiedenen Paketen zu vermeiden. Erfahren Sie hier mehr über Pipenv .

14. MicroPython

Mit MicroPython können Sie Python auf Mikrocontrollern ausführen. Es hat auch das MicroPython-Pyboard, eine kleine Platine, die MicroPython ausführen kann und Ihnen ein Low-Level-Betriebssystem auf Python-Basis bietet. MicroPython ist vollgepackt mit Funktionen wie Generatoren, Ausnahmeverwaltung, interaktiven Eingabeaufforderungen und anderen.

Sie können mit nur 256 KB Codespace arbeiten. Wenn Sie sich für Mikrochips und Mikrocontroller interessieren, sollten Sie sich unbedingt mit diesem Python-Projekt Github vertraut machen. Hier erfahren Sie mehr über MicroPython .

15. Pyray

Wenn Sie nach einem einzigartigen und kreativen Projekt suchen, ist Pyray genau das Richtige für Sie. Pyray ist ein Open-Source-Projekt, das es Benutzern ermöglicht, 3D-Rendering über einfachen Python-Code durchzuführen. Wenn Sie sich also für die Anwendungen von Python in Kunst und verwandten Bereichen interessieren, sollten Sie sich Pyray ansehen. Mit Pyray können Sie 3D-Animationen, 2D-Animationen, 3D-Objekte und viele andere Dinge erstellen. Es kam erst 2018 auf den Markt und hat sich innerhalb von nur zwei Jahren zu einem der beliebtesten Python-Projekte auf Github entwickelt. Hier erfahren Sie mehr über Pyray .

16. Bindestrich

Dies ist ein hervorragendes Projekt für Data-Science-Experten. Wenn Sie Data Science schon länger studieren, haben Sie den Namen vielleicht schon gehört. Dash ist ein Produkt von Plotly und ein Framework für die Entwicklung von Data Science- und ML-Web-Apps. Abgesehen von Python können Sie Julia und R mit Dash verwenden. Dash erleichtert die Entwicklung von Web-Apps für Data Scientists, indem die Notwendigkeit einer dedizierten Back-End- und Front-End-Entwicklung entfällt.

Dash basiert auf Flask, einem weit verbreiteten Python-Framework, das wir bereits früher in diesem Artikel besprochen haben. Sie können es kostenlos über seine Open-Source-Version verwenden. Andererseits können Sie auch die kostenpflichtige Version verwenden, wenn Sie mehr Anforderungen haben. Dash hat mehr als 12.000 Sterne auf Github, also ist es sicherlich ein großes Projekt, mit dem Sie vertraut sein sollten. Erfahren Sie hier mehr über Dash .

17. Kiwi

Kivy ist eine Bibliothek für die schnelle Entwicklung mobiler Anwendungen mit komplexer Benutzeroberfläche. Es ist Open Source und plattformübergreifend kompatibel, was es für Python-Entwickler sehr zugänglich macht. Die Entwicklung der Benutzeroberfläche ist einer der wichtigsten Aspekte jeder Anwendung, und Kivy hilft Ihnen erheblich bei der Lösung aller Probleme, die in diesem Prozess auftreten.

Sie können es unter Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi und iOS ausführen. Das Toolkit enthält mehr als 20 Widgets, sodass Sie aus einer Vielzahl von Optionen auswählen können. Kivy ist zweifellos ein großartiges Werkzeug, das Sie in Bezug auf Effektivität und Funktionalität zu Ihrem Arsenal hinzufügen können. Sie können Kivy auch verwenden, um Apps mit Multi-Touch-Funktionalität zu entwickeln. Erfahren Sie hier mehr über Kivy .

18. TensorFlow-Modelle

Wahrscheinlich eines der wichtigsten Python-Projekte mit Quellcode Github, TensorFlow-Modelle ist ein Repository mit verschiedenen SOTA-Modellen (State of the Art) für TensorFlow. TensorFlow gehört zu den beliebtesten Tools für Machine-Learning-Experten. Es ist ein Produkt von Google mit einem großen Pool an Bibliotheken und Tools.

TensorFlow erleichtert die Modellerstellung beim maschinellen Lernen durch seine High-Level-APIs. Darüber hinaus können Sie von überall auf TensorFlow zugreifen, da es in der Cloud verfügbar bleibt. Sie können ML vor Ort, in Ihrem Browser oder auf Ihrem Gerät mithilfe von TensorFlow bereitstellen.

Das TensorFlow Models-Projekt hilft Ihnen dabei, die Möglichkeiten dieser leistungsstarken Technologie zu verstehen. Sie können effizient an verschiedenen TensorFlow-Projekten arbeiten, sobald Sie mit den verschiedenen Möglichkeiten von TensorFlow vertraut sind. TensorFlow Models hilft Ihnen, die Best Practices für diese Technologie zu kennen, damit Sie seltener Fehler machen und mit größerer Genauigkeit arbeiten. Erfahren Sie hier mehr über TensorFlow-Modelle .

19. Magenta

Dies ist eines der besten Python-Projekte mit Quellcode Github für KI-Enthusiasten. Magenta konzentriert sich auf die Erforschung der Anwendungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Musik- und Kunstgenerierung. Es ermöglicht Ihnen, Reinforcement-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen zu entwickeln, um Lieder, Zeichnungen und andere künstlerische Produkte zu produzieren.

Es ist ein Produkt von Ingenieuren und Forschern des Google Brain-Teams zusammen mit vielen anderen Experten. Der Zweck von Magenta ist es, Künstlern und Musikern zu helfen, indem es ihnen verbesserte Werkzeuge zur Verfügung stellt. Nachdem Sie dieses Projekt durchlaufen haben, können Sie mehr über die verschiedenen Möglichkeiten erfahren, wie KI kreative Bereiche unterstützen kann.

Sie veröffentlichen Magenta-Modelle über TensorFlow. Wenn Sie Ihre Python-Kenntnisse in KI und ML einsetzen möchten, sollten Sie sich auf dieses Projekt konzentrieren. Es würde Ihnen helfen, sich mit Reinforcement-Learning-Algorithmen und neuronalen Netzen vertraut zu machen, zwei der bekanntesten KI-Bereiche. Magenta ist als Open-Source-Python-Bibliothek auf TensorFlow verfügbar. Sie können ihren Blog besuchen , um mehr über Magenta zu erfahren.

20. Snallygaster

Wenn Sie planen, in die Cybersicherheit einzusteigen, dann ist dies das perfekte Projekt für Sie. Snallygaster ist eine Lösung zum Identifizieren von Sicherheitsproblemen auf HTTP-Servern, z. B. zum Auffinden von Dateilecks. Dieses Tool ermöglicht es Ihnen, Dateien auf Webservern zu finden, auf die Unbefugte zugreifen können, wodurch ein erhebliches Sicherheitsrisiko entsteht. Einige Beispiele für diese Dateien sind Sicherungsdateien (die Kennwörter enthalten können), Git-Repositories und andere. Sie können snallygaster über PyPI installieren.

Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels hatte snallygaster mehr als 1.700 Sterne auf Github.

21. Maske R-CNN

Laut seinen Erstellern ist Mask R-CNN ein flexibles, einfaches und allgemeines Framework, mit dem Sie Objektinstanzen segmentieren können. Es verbessert Faster R-CNN, eine bekannte Computer-Vision-Technologie zur Bilderkennung und Objektidentifikation. Maske R-CNN kann ein Objekt in einem Bild erkennen und sofort eine Segmentierungsmaske für das Ereignis generieren. Das Training und Hinzufügen von Mask R-CNN zu Ihrem Code ist einfach. Es fügt Faster R-CNN nur sehr wenig Overhead hinzu und bietet gleichzeitig viele Vorteile.

Obwohl Mask R-CNN recht einfach ist, hat es viele ähnliche Modelle bei der Segmentierung von Objektinstanzen übertroffen, weshalb es ein berühmtes Open-Source-Projekt ist. Wenn Sie in Zukunft an Computer-Vision-Projekten arbeiten möchten, sollten Sie sich mit Mask R-CNN vertraut machen. Gehen Sie zu diesem Link, um mehr über Mask R-CNN zu erfahren .

22. Statistikmodelle

Um an statistischen Modellen zu arbeiten, müssen Sie sich mit statsmodels, einem beliebten Python-Modul, vertraut machen. Es ermöglicht Ihnen, statistische Daten zu untersuchen, verschiedene statistische Modelle zu schätzen und statistische Tests durchzuführen. Statsmodels würde eine detaillierte Ergebnisliste für jeden Schätzer erstellen, die Sie mit vorhandenen Paketen auf ihre Genauigkeit testen können.

Sie sollten mit Python-Paketen, statistischen Analysen und Pandas vertraut sein, bevor Sie mit dieser Lösung arbeiten. Statsmodels gehört aufgrund seiner Funktionalität und Einfachheit zu den beliebtesten Python-Projekten mit Quellcode Github. Zu den Hauptmerkmalen gehören die Verwendung diskreter Modelle (negative binomiale Regression, MNLogit usw.), lineare Regressionsmodelle, Zeitreihenanalyse usw. Um mehr über dieses Projekt zu erfahren, können Sie ihre Website besuchen oder auf dieses Python-Projekt Github verlinken. Dort finden Sie die Dokumentation für dieses Projekt zusammen mit seinem Quellcode.

Erfahren Sie mehr über Python und seine Projekte

Das ist es. Wir haben jetzt das Ende unserer Liste von Open-Source-Python-Projekten erreicht. Wir hoffen, Sie fanden diese Projektliste hilfreich. Wenn Sie Fragen oder Gedanken zum Teilen haben, können Sie uns dies über den Kommentarbereich unten mitteilen.

Besuchen Sie unseren Blog, erfahren Sie mehr über Python und erhalten Sie weitere Projektideen. Hier sind einige Ressourcen für zusätzliche Lektüre:

• 42 Ideen und Themen für Python-Projekte
• Wie führe ich ein Python-Projekt aus?
• Python-Banking-Projekt (mit Quellcode)
• Python-Projekte für Anfänger

Sich mit diesen Projekten vertraut zu machen, würde Ihnen helfen, ein besserer Python-Entwickler zu werden. Denn ohne diese Tools und Bibliotheken ist die Erledigung bestimmter Aufgaben mit Python eine Herkulesaufgabe.

Fazit

Wenn Sie mehr über Python erfahren möchten, sehen Sie sich das Executive PG Program in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische Workshops, Mentoring mit Branchenexperten, 1- on-1 mit Mentoren aus der Branche, mehr als 400 Stunden Lern- und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.

Auf der anderen Seite können Sie auch eine engagierte und umfassende Lernerfahrung sammeln, indem Sie einen Python-Kurs besuchen. Der Kurs ermöglicht es Ihnen, durch Videos von Branchenexperten zu lernen. Welches Python-Projekt Github hat dir am besten gefallen? Lass uns wissen!