10 beste Python-bibliotheken voor datawetenschap

Python is uitgegroeid tot de meest gebruikte programmeertaal van dit moment, en het is de beste keuze voor het uitvoeren van datawetenschappelijke taken. Python wordt elke dag gebruikt door datawetenschappers, en het is een geweldige keuze voor zowel amateurs als experts dankzij het gemakkelijk te leren karakter. Enkele van de andere kenmerken die Python zo populair maken voor datawetenschap, is dat het open-source, objectgeoriënteerd en een krachtige taal is. 

Maar het grootste verkoopargument van Python voor datawetenschap is de grote verscheidenheid aan bibliotheken die programmeurs kunnen helpen bij het oplossen van een reeks problemen. 

Laten we eens kijken naar de 10 beste Python-bibliotheken voor datawetenschap: 

1. TensorFlow

Bovenaan onze lijst met 10 beste Python-bibliotheken voor datawetenschap staat TensorFlow, ontwikkeld door het Google Brain Team. TensorFlow is een uitstekende keuze voor zowel beginners als professionals en biedt een breed scala aan flexibele tools, bibliotheken en gemeenschapsbronnen. 

De bibliotheek is gericht op hoogwaardige numerieke berekeningen en heeft ongeveer 35,000 reacties en een gemeenschap van meer dan 1,500 bijdragers. De toepassingen ervan worden op verschillende wetenschappelijke gebieden gebruikt en het raamwerk vormt de basis voor het definiëren en uitvoeren van berekeningen waarbij tensoren betrokken zijn, dit zijn gedeeltelijk gedefinieerde rekenobjecten die uiteindelijk een waarde produceren. 

TensorFlow is vooral handig voor taken als spraak- en beeldherkenning, op tekst gebaseerde toepassingen, tijdreeksanalyse en videodetectie. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van TensorFlow voor datawetenschap: 

• Vermindert fouten met 50 tot 60 procent bij neuraal machine learning
• Uitstekend bibliotheekbeheer
• Flexibele architectuur en framework
• Draait op verschillende computerplatforms

2. scipy

Een andere top Python-bibliotheek voor datawetenschap is SciPy, een gratis en open-source Python-bibliotheek die wordt gebruikt voor berekeningen op hoog niveau. Net als TensorFlow heeft SciPy een grote en actieve community met honderden bijdragers. SciPy is vooral handig voor wetenschappelijke en technische berekeningen en biedt verschillende gebruiksvriendelijke en efficiënte routines voor wetenschappelijke berekeningen. 

SciPy is gebaseerd op Numpy en bevat alle functies en verandert ze in gebruiksvriendelijke, wetenschappelijke hulpmiddelen. SciPy is uitstekend in het uitvoeren van wetenschappelijke en technische berekeningen op grote datasets en wordt vaak toegepast voor multidimensionale beeldbewerkingen, optimalisatie-algoritmen en lineaire algebra. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van SciPy voor datawetenschap: 

• Opdrachten op hoog niveau voor gegevensmanipulatie en visualisatie
• Ingebouwde functies voor het oplossen van differentiaalvergelijkingen
• Multidimensionale beeldverwerking
• Berekening van grote datasets

3. Pandas

Nog een van de meest gebruikte Python-bibliotheken voor datawetenschap is Pandas, dat tools voor gegevensmanipulatie en -analyse biedt die kunnen worden gebruikt om gegevens te analyseren. De bibliotheek bevat zijn eigen krachtige datastructuren voor het manipuleren van numerieke tabellen en tijdreeksanalyse. 

Twee van de belangrijkste functies van de Pandas-bibliotheek zijn de Series en DataFrames, snelle en efficiënte manieren om gegevens te beheren en te verkennen. Deze vertegenwoordigen gegevens efficiënt en manipuleren deze op verschillende manieren. 

Enkele van de belangrijkste toepassingen van Pandas zijn het algemene gegevensbeheer en het opschonen van gegevens, statistieken, financiën, het genereren van datumbereiken, lineaire regressie en nog veel meer. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Panda's voor datawetenschap: 

• Maak uw eigen functie en voer deze uit over een reeks gegevens
• Abstractie op hoog niveau
• Structuren en manipulatietools op hoog niveau
• Samenvoegen/samenvoegen van datasets 

4. NumPy

Numpy is een Python-bibliotheek die naadloos kan worden gebruikt voor grote multidimensionale array- en matrixverwerking. Het maakt gebruik van een groot aantal wiskundige functies van hoog niveau die het bijzonder nuttig maken voor efficiënte fundamentele wetenschappelijke berekeningen. 

NumPy is een pakket voor algemene verwerking van arrays dat krachtige arrays en tools biedt, en het pakt traagheid aan door de multidimensionale arrays en functies en operators te bieden die er efficiënt op werken. 

De Python-bibliotheek wordt vaak toegepast voor data-analyse, het maken van krachtige N-dimensionale arrays en vormt de basis van andere bibliotheken zoals SciPy en scikit-learn. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van NumPy voor datawetenschap: 

• Snelle, voorgecompileerde functies voor numerieke routines
• Ondersteunt objectgeoriënteerde benadering
• Array-georiënteerd voor efficiënter computergebruik
• Gegevens opschonen en manipuleren

5. Matplotlib

Matplotlib is een plotbibliotheek voor Python met een gemeenschap van meer dan 700 bijdragers. Het produceert grafieken en plots die kunnen worden gebruikt voor gegevensvisualisatie, evenals een objectgeoriënteerde API voor het inbedden van de plots in applicaties. 

Matplotlib, een van de meest populaire keuzes voor datawetenschap, heeft een verscheidenheid aan toepassingen. Het kan worden gebruikt voor de correlatieanalyse van variabelen, voor het visualiseren van betrouwbaarheidsintervallen van modellen en de distributie van gegevens om inzichten te verkrijgen, en voor het opsporen van uitschieters met behulp van een spreidingsdiagram. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Matplotlib voor datawetenschap: 

• Kan een MATLAB-vervanging zijn
• Gratis en open source
• Ondersteunt tientallen backends en uitvoertypes
• Laag geheugenverbruik

6. Scikit leren

Scikit-learn is een andere geweldige Python-bibliotheek voor datawetenschap. De machine learning-bibliotheek biedt een verscheidenheid aan nuttige algoritmen voor machine learning en is ontworpen om te worden geïnterpoleerd in SciPy en NumPy. 

Scikit-learn omvat gradiëntversterking, DBSCAN, willekeurige forests binnen de classificatie, regressie, clustermethoden en ondersteunende vectormachines. 

De Python-bibliotheek wordt vaak gebruikt voor toepassingen zoals clustering, classificatie, modelselectie, regressie en dimensionaliteitsreductie. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Scikit-learn voor datawetenschap: 

• Gegevensclassificatie en modellering
• Voorbewerking van gegevens
• Model selectie
• End-to-end machine learning-algoritmen 

7. Keras

Keras is een zeer populaire Python-bibliotheek die vaak wordt gebruikt voor deep learning en neurale netwerkmodules, vergelijkbaar met TensorFlow. De bibliotheek ondersteunt zowel de TensorFlow- als de Theano-backends, waardoor het een uitstekende keuze is voor degenen die niet te veel met TensorFlow willen omgaan. 

De open-sourcebibliotheek biedt u alle tools die nodig zijn om modellen te bouwen, datasets te analyseren en grafieken te visualiseren, en bevat vooraf gelabelde datasets die direct kunnen worden geïmporteerd en geladen. De Keras-bibliotheek is modulair, uitbreidbaar en flexibel, waardoor het een gebruiksvriendelijke optie is voor beginners. Bovendien biedt het ook een van de breedste reeksen voor gegevenstypen. 

Keras wordt vaak gezocht voor de deep learning-modellen die beschikbaar zijn met vooraf getrainde gewichten, en deze kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen of om de functies ervan te extraheren zonder uw eigen model te maken of te trainen.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Keras voor datawetenschap: 

• Ontwikkeling van neurale lagen
• Gegevens bundelen
• Activerings- en kostenfuncties
• Modellen voor diep leren en machine learning

8. Scrapy

Scrapy is een van de bekendste Python-bibliotheken voor datawetenschap. De snelle en open-source Python-frameworks voor webcrawlen worden vaak gebruikt om gegevens van de webpagina te extraheren met behulp van op XPath gebaseerde selectors. 

De bibliotheek heeft een breed scala aan toepassingen, waaronder het bouwen van crawlprogramma's die gestructureerde gegevens van internet ophalen. Het wordt ook gebruikt om gegevens van API's te verzamelen en stelt gebruikers in staat om universele codes te schrijven die kunnen worden hergebruikt voor het bouwen en schalen van grote crawlers. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Scrapy voor datawetenschap: 

• Lichtgewicht en open source
• Robuuste webscraping-bibliotheek
• Haalt gegevens uit online pagina's met XPath-kiezers 
• Ingebouwde ondersteuning

9. PyTorch

Bijna aan het einde van onze lijst staat PyTorch, nog een andere top Python-bibliotheek voor datawetenschap. Het op Python gebaseerde wetenschappelijke computerpakket vertrouwt op de kracht van grafische verwerkingseenheden en wordt vaak gekozen als een diepgaand leeronderzoeksplatform met maximale flexibiliteit en snelheid. 

PyTorch is in 2016 gemaakt door het AI-onderzoeksteam van Facebook en de beste eigenschappen van PyTorch zijn onder meer de hoge uitvoeringssnelheid, die het zelfs kan bereiken bij het verwerken van zware grafieken. Het is zeer flexibel en kan werken op vereenvoudigde processors of CPU's en GPU's. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van PyTorch voor datawetenschap: 

• Controle over datasets
• Zeer flexibel en snel
• Ontwikkeling van deep learning-modellen
• Statistische distributie en bewerkingen

10. Mooie Soep

Het sluiten van onze lijst met 10 beste Python-bibliotheken voor datawetenschap is BeautifulSoup, dat het vaakst wordt gebruikt voor webcrawlen en dataschrapen. Met BeautifulSoup kunnen gebruikers gegevens verzamelen die beschikbaar zijn op een website zonder een goede CSV of API. Tegelijkertijd helpt de Python-bibliotheek de gegevens te schrapen en in het vereiste formaat te ordenen. 

BeautifulSoup heeft ook een gevestigde gemeenschap voor ondersteuning en uitgebreide documentatie die gemakkelijk leren mogelijk maakt. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van BeautifulSoup voor datawetenschap: 

• Maatschappelijke hulp
• Webcrawlen en dataschrapen
• Makkelijk te gebruiken
• Verzamel gegevens zonder de juiste CSV of API