10 parimat Pythoni raamatukogu andmeteaduse jaoks

Python on tõusnud tänapäeva kõige laialdasemalt kasutatavaks programmeerimiskeeleks ja see on parim valik andmeteaduslike ülesannete lahendamiseks. Andmeteadlased kasutavad Pythonit iga päev ning tänu oma hõlpsasti õpitavale olemusele on see suurepärane valik nii amatööridele kui ka asjatundjatele. Mõned muud funktsioonid, mis muudavad Pythoni andmeteaduse jaoks nii populaarseks, on see, et see on avatud lähtekoodiga, objektorienteeritud ja suure jõudlusega keel. 

Kuid Pythoni suurim müügiargument andmeteaduse jaoks on selle lai valik teeke, mis aitavad programmeerijatel lahendada mitmesuguseid probleeme. 

Vaatame 10 parimat Pythoni raamatukogu andmeteaduse jaoks: 

1. TensorFlow

Meie 10 parima andmeteaduse Pythoni teegi nimekirja esikohal on TensorFlow, mille on välja töötanud Google Brain Team. TensorFlow on suurepärane valik nii algajatele kui ka professionaalidele ning pakub laias valikus paindlikke tööriistu, teeke ja kogukonna ressursse. 

Raamatukogu on suunatud suure jõudlusega arvulistele arvutustele ning sellel on umbes 35,000 1,500 kommentaari ja enam kui XNUMX kaastöölist koosnev kogukond. Selle rakendusi kasutatakse erinevates teadusvaldkondades ja selle raamistik loob aluse arvutuste määratlemiseks ja käitamiseks, mis hõlmavad tensoreid, mis on osaliselt määratletud arvutusobjektid, mis lõpuks loovad väärtuse. 

TensorFlow on eriti kasulik selliste ülesannete jaoks nagu kõne- ja pildituvastus, tekstipõhised rakendused, aegridade analüüs ja videotuvastus. 

Siin on mõned TensorFlow andmeteaduse põhifunktsioonid: 

• Vähendab närvimasinõppes vigu 50–60 protsenti
• Suurepärane raamatukogu haldamine
• Paindlik arhitektuur ja raamistik
• Töötab erinevatel arvutusplatvormidel

2. SciPy

Veel üks populaarseim andmeteaduse Pythoni teek on SciPy, mis on tasuta ja avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mida kasutatakse kõrgetasemelisteks arvutusteks. Nagu TensorFlow, on ka SciPyl suur ja aktiivne kogukond, kuhu kuulub sadu kaastöölisi. SciPy on eriti kasulik teaduslike ja tehniliste arvutuste jaoks ning pakub erinevaid kasutajasõbralikke ja tõhusaid rutiine teaduslikeks arvutusteks. 

SciPy põhineb Numpyl ja sisaldab kõiki funktsioone, muutes need kasutajasõbralikeks teaduslikeks tööriistadeks. SciPy on suurepärane suurte andmehulkade teadusliku ja tehnilise andmetöötluse teostamisel ning seda kasutatakse sageli mitmemõõtmeliste kujutiste operatsioonide, optimeerimisalgoritmide ja lineaarse algebra jaoks. 

Siin on mõned SciPy põhifunktsioonid andmeteaduse jaoks: 

• Kõrgetasemelised käsud andmete töötlemiseks ja visualiseerimiseks
• Sisseehitatud funktsioonid diferentsiaalvõrrandite lahendamiseks
• Mitmemõõtmeline pilditöötlus
• Suure andmekogumi arvutamine

3. Pandad

Veel üks andmeteaduse jaoks enimkasutatavaid Pythoni teeke on Pandas, mis pakub andmetega manipuleerimise ja analüüsi tööriistu, mida saab kasutada andmete analüüsimiseks. Teek sisaldab oma võimsaid andmestruktuure arvuliste tabelite ja aegridade analüüsimiseks. 

Pandase teegi kaks peamist funktsiooni on selle seeriad ja andmeraamid, mis on kiired ja tõhusad viisid andmete haldamiseks ja uurimiseks. Need esindavad andmeid tõhusalt ja manipuleerivad nendega erineval viisil. 

Mõned Pandade peamised rakendused hõlmavad üldist andmevahetust ja andmete puhastamist, statistikat, rahandust, kuupäevavahemiku genereerimist, lineaarset regressiooni ja palju muud. 

Siin on mõned Pandade põhifunktsioonid andmeteaduse jaoks: 

• Looge oma funktsioon ja käivitage see andmete seerias
• Kõrgetasemeline abstraktsioon
• Kõrgetasemelised struktuurid ja manipuleerimisvahendid
• Andmehulkade ühendamine/ühendamine 

4. tuim

Numpy on Pythoni teek, mida saab sujuvalt kasutada suure mitmemõõtmelise massiivi ja maatriksi töötlemiseks. See kasutab suurt hulka kõrgetasemelisi matemaatilisi funktsioone, mis muudavad selle eriti kasulikuks tõhusate fundamentaalteaduslike arvutuste jaoks. 

NumPy on üldotstarbeline massiivitöötluspakett, mis pakub suure jõudlusega massiive ja tööriistu ning aitab vähendada aeglust, pakkudes mitmemõõtmelisi massiive ja funktsioone ning operaatoreid, mis neil tõhusalt töötavad. 

Pythoni teeki kasutatakse sageli andmete analüüsimiseks, võimsate N-mõõtmeliste massiivide loomiseks ja muude teekide (nt SciPy ja scikit-learn) aluseks. 

Siin on mõned NumPy põhifunktsioonid andmeteaduse jaoks: 

• Kiired eelkompileeritud funktsioonid numbriliste rutiinide jaoks
• Toetab objektorienteeritud lähenemist
• Massiivile orienteeritud tõhusamaks andmetöötluseks
• Andmete puhastamine ja manipuleerimine

5. Matplotlib

Matplotlib on Pythoni graafikuteek, millel on üle 700 kaastöölise kogukonna. See loob graafikuid ja graafikuid, mida saab kasutada andmete visualiseerimiseks, samuti objektorienteeritud API-d graafikute rakendustesse manustamiseks. 

Üks populaarsemaid valikuid andmeteaduse jaoks on Matplotlibil mitmesuguseid rakendusi. Seda saab kasutada muutujate korrelatsioonianalüüsiks, mudelite usaldusvahemike ja andmete jaotuse visualiseerimiseks, et saada ülevaadet, ning kõrvalekallete tuvastamiseks hajuvusdiagrammi abil. 

Siin on mõned Matplotlibi põhifunktsioonid andmeteaduse jaoks: 

• Võib olla MATLAB-i asendus
• Vaba ja avatud lähtekoodiga
• Toetab kümneid taustaprogramme ja väljundtüüpe
• Madal mälutarbimine

6. Scikit-õppida

Scikit-learn on veel üks suurepärane Pythoni raamatukogu andmeteaduse jaoks. Masinõppeteek pakub mitmesuguseid kasulikke masinõppe algoritme ning see on loodud interpoleerimiseks SciPysse ja NumPysse. 

Scikit-learn sisaldab gradiendi võimendamist, DBSCAN-i, juhuslikke metsi klassifikatsioonis, regressiooni, klasterdamismeetodeid ja tugivektori masinaid. 

Pythoni teeki kasutatakse sageli selliste rakenduste jaoks nagu rühmitamine, klassifitseerimine, mudeli valik, regressioon ja mõõtmete vähendamine. 

Siin on mõned Scikit-learni andmeteaduse põhifunktsioonid: 

• Andmete klassifitseerimine ja modelleerimine
• Andmete eeltöötlus
• Mudeli valik
• Täielikud masinõppe algoritmid 

7. Keras

Keras on väga populaarne Pythoni teek, mida sageli kasutatakse süvaõppe ja närvivõrgu moodulite jaoks, sarnaselt TensorFlow'ga. Teek toetab nii TensorFlow kui ka Theano taustaprogramme, mis teeb sellest suurepärase valiku neile, kes ei soovi TensorFlowga liialt kaasa lüüa. 

Avatud lähtekoodiga teek pakub teile kõiki tööriistu, mis on vajalikud mudelite koostamiseks, andmekogumite analüüsimiseks ja graafikute visualiseerimiseks, ning see sisaldab eelsildiga andmekogumeid, mida saab otse importida ja laadida. Kerase teek on modulaarne, laiendatav ja paindlik, mistõttu on see algajatele kasutajasõbralik valik. Lisaks pakub see ka üht suurimat andmetüüpide valikut. 

Kerast otsitakse sageli süvaõppemudelite jaoks, mis on saadaval eelnevalt treenitud raskustega ja mida saab kasutada ennustuste tegemiseks või selle funktsioonide eraldamiseks ilma oma mudelit looma või treenimata.

Siin on mõned Kerase põhifunktsioonid andmeteaduse jaoks: 

• Neuraalsete kihtide arendamine
• Andmete koondamine
• Aktiveerimis- ja kulufunktsioonid
• Süvaõppe ja masinõppe mudelid

8. Vanametalli

Scrapy on üks tuntumaid Pythoni andmeteaduse teeke. Kiiret ja avatud lähtekoodiga veebi roomavat Pythoni raamistikku kasutatakse sageli XPathi-põhiste selektorite abil veebilehelt andmete eraldamiseks. 

Teegil on lai valik rakendusi, sealhulgas seda kasutatakse roomamisprogrammide koostamiseks, mis toovad veebist struktureeritud andmeid. Seda kasutatakse ka andmete kogumiseks API-delt ja see võimaldab kasutajatel kirjutada universaalseid koode, mida saab suurte roomajate ehitamiseks ja skaleerimiseks uuesti kasutada. 

Siin on mõned Scrapy andmeteaduse põhifunktsioonid: 

• Kerge ja avatud lähtekoodiga
• Tugev veebikraapimise raamatukogu
• Ekstraheerib XPathi valijatega andmeid veebilehtedelt 
• Sisseehitatud tugi

9. PyTorch

Meie loendi lõpus on PyTorch, mis on järjekordne andmeteaduse parim Pythoni teek. Pythonil põhinev teadusliku andmetöötluse pakett toetub graafikatöötlusüksuste võimsusele ja sageli valitakse see maksimaalse paindlikkuse ja kiirusega süvaõppe uurimisplatvormiks. 

2016. aastal Facebooki tehisintellekti uurimisrühma poolt loodud PyTorchi parimad omadused hõlmavad selle suurt täitmiskiirust, mida see suudab saavutada isegi raskete graafikute käsitlemisel. See on väga paindlik, võimeline töötama lihtsustatud protsessoritel või CPU-del ja GPU-del. 

Siin on mõned PyTorchi põhifunktsioonid andmeteaduse jaoks: 

• Andmekogumite kontroll
• Väga paindlik ja kiire
• Süvaõppe mudelite arendamine
• Statistiline jaotus ja operatsioonid

10. Ilus supp

Meie 10 parima andmeteaduse Pythoni teegi loendi lõpetab BeautifulSoup, mida kasutatakse kõige sagedamini veebi roomamiseks ja andmete kraapimiseks. BeautifulSoupiga saavad kasutajad koguda andmeid, mis on veebisaidil saadaval ilma korraliku CSV- või API-ta. Samal ajal aitab Pythoni teek andmeid kraapida ja vajalikus vormingus korrastada. 

BeautifulSoupil on ka väljakujunenud kogukond, mis pakub tuge ja kõikehõlmavat dokumentatsiooni, mis võimaldab hõlpsat õppimist. 

Siin on mõned andmeteaduse jaoks mõeldud BeautifulSoup'i põhifunktsioonid: 

• Ühenduse toetus
• Veebis roomamine ja andmete kraapimine
• Lihtne kasutada
• Koguge andmeid ilma korraliku CSV- või API-ta