📚 Python Libraries Overview - AI & ML के लिए जरूरी Libraries (हिंदी में)

🔰 Python Libraries क्या होती हैं?

Python Libraries ऐसे pre-written modules का collection होती हैं जो हमें complex tasks को आसानी से करने की सुविधा देती हैं। AI, ML, Data Science, और Visualization में अलग-अलग libraries का विशेष महत्व होता है।

🔢 1. NumPy (Numerical Python)

Scientific computing और mathematical operations के लिए सबसे बेसिक और fundamental library।

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr.mean())

• Array operations
• Linear Algebra
• Statistical Calculations

📊 2. Pandas (Data Analysis)

Data को read, clean, analyze और manipulate करने के लिए powerful toolkit।

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head())

• DataFrames और Series structure
• CSV, Excel, JSON reading
• Data Cleaning & Filtering

📈 3. Matplotlib (Visualization)

Graphs, charts और plots बनाने के लिए एक standard library।

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3], [4,5,6])
plt.show()

• Line, Bar, Pie Charts
• Custom styling
• 2D plotting

🧠 4. Scikit-learn (Machine Learning)

Machine Learning models बनाने, train और evaluate करने के लिए popular library।

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

• Classification, Regression
• Model Selection & Evaluation
• Data Preprocessing Tools

🤖 5. TensorFlow (Deep Learning)

Google द्वारा बनाई गई Deep Learning framework जो Neural Networks को train करने के लिए प्रयोग होती है।

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

• Deep Learning Models
• GPU Support
• Keras API Integration

🔍 Bonus Libraries

• Seaborn: Statistical Data Visualization
• OpenCV: Computer Vision Tasks
• NLTK / spaCy: Natural Language Processing