10 საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკა მონაცემთა მეცნიერებისთვის

პითონი გახდა დღეს ყველაზე ფართოდ გამოყენებული პროგრამირების ენა და ის არის საუკეთესო არჩევანი მონაცემთა მეცნიერების ამოცანების გადასაჭრელად. პითონს ყოველდღიურად იყენებენ მონაცემთა მეცნიერები და ის შესანიშნავი არჩევანია როგორც მოყვარულებისთვის, ასევე ექსპერტებისთვის მისი ადვილად შესასწავლი ბუნების წყალობით. ზოგიერთი სხვა მახასიათებელი, რაც პითონს მონაცემთა მეცნიერებისთვის ასე პოპულარულს ხდის, არის ის, რომ ის არის ღია წყაროზე, ობიექტზე ორიენტირებული და მაღალი ხარისხის ენა. 

მაგრამ პითონის ყველაზე დიდი გაყიდვადი პუნქტი მონაცემთა მეცნიერებისთვის არის მისი მრავალფეროვანი ბიბლიოთეკები, რომლებიც პროგრამისტებს შეუძლიათ დაეხმარონ პრობლემების გადაჭრაში. 

მოდით გადავხედოთ პითონის 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკას მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

1. TensorFlow

მონაცემთა მეცნიერებისთვის პითონის 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკის სიაში ლიდერობს TensorFlow, რომელიც შემუშავებულია Google Brain Team-ის მიერ. TensorFlow არის შესანიშნავი არჩევანი როგორც დამწყებთათვის, ასევე პროფესიონალებისთვის და ის გთავაზობთ მოქნილი ხელსაწყოების, ბიბლიოთეკების და საზოგადოების რესურსების ფართო სპექტრს. 

ბიბლიოთეკა მიზნად ისახავს მაღალი ხარისხის ციფრულ გამოთვლებს და მას აქვს დაახლოებით 35,000 კომენტარი და 1,500-ზე მეტი კონტრიბუტორის საზოგადოება. მისი აპლიკაციები გამოიყენება სამეცნიერო სფეროებში და მისი ჩარჩო საფუძველს უქმნის გამოთვლების განსაზღვრასა და გაშვებას, რომელიც მოიცავს ტენსორებს, რომლებიც ნაწილობრივ განსაზღვრული გამოთვლითი ობიექტებია, რომლებიც საბოლოოდ ქმნიან მნიშვნელობას. 

TensorFlow განსაკუთრებით სასარგებლოა ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა მეტყველების და გამოსახულების ამოცნობა, ტექსტზე დაფუძნებული აპლიკაციები, დროის სერიების ანალიზი და ვიდეოს ამოცნობა. 

აქ მოცემულია TensorFlow-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• ამცირებს შეცდომებს 50-დან 60 პროცენტამდე ნერვული მანქანების სწავლაში
• ბიბლიოთეკის შესანიშნავი მართვა
• მოქნილი არქიტექტურა და ჩარჩო
• მუშაობს სხვადასხვა გამოთვლით პლატფორმაზე

2. მეცნიერი

კიდევ ერთი საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკა მონაცემთა მეცნიერებისთვის არის SciPy, რომელიც არის უფასო და ღია კოდის Python ბიბლიოთეკა, რომელიც გამოიყენება მაღალი დონის გამოთვლებისთვის. TensorFlow-ის მსგავსად, SciPy-ს აქვს დიდი და აქტიური საზოგადოება, რომელიც ასობით კონტრიბუტორს შეადგენს. SciPy განსაკუთრებით სასარგებლოა მეცნიერული და ტექნიკური გამოთვლებისთვის და ის უზრუნველყოფს სხვადასხვა მოსახერხებელი და ეფექტური რუტინას სამეცნიერო გამოთვლებისთვის. 

SciPy დაფუძნებულია Numpy-ზე და ის მოიცავს ყველა ფუნქციას და აქცევს მათ მოსახერხებელ, სამეცნიერო ინსტრუმენტად. SciPy შესანიშნავად ასრულებს მეცნიერულ და ტექნიკურ გამოთვლებს დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე და ხშირად გამოიყენება გამოსახულების მრავალგანზომილებიანი ოპერაციებისთვის, ოპტიმიზაციის ალგორითმებისთვის და ხაზოვანი ალგებრასთვის. 

აქ არის SciPy-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• მაღალი დონის ბრძანებები მონაცემთა მანიპულაციისა და ვიზუალიზაციისთვის
• ჩამონტაჟებული ფუნქციები დიფერენციალური განტოლებების ამოსახსნელად
• მრავალგანზომილებიანი გამოსახულების დამუშავება
• დიდი მონაცემთა ნაკრების გამოთვლა

3. პანდა

კიდევ ერთი ყველაზე ფართოდ გამოყენებული პითონის ბიბლიოთეკა მონაცემთა მეცნიერებისთვის არის Pandas, რომელიც უზრუნველყოფს მონაცემთა მანიპულაციისა და ანალიზის ინსტრუმენტებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა ანალიზისთვის. ბიბლიოთეკა შეიცავს მონაცემთა საკუთარ მძლავრ სტრუქტურებს რიცხვითი ცხრილებისა და დროის სერიების ანალიზისთვის. 

Pandas ბიბლიოთეკის ორი მთავარი მახასიათებელია მისი სერიები და DataFrames, რომლებიც სწრაფი და ეფექტური გზებია მონაცემთა მართვისა და შესწავლისთვის. ისინი წარმოადგენენ მონაცემებს ეფექტურად და მანიპულირებენ მათ სხვადასხვა გზით. 

პანდების ზოგიერთი ძირითადი პროგრამა მოიცავს მონაცემთა ზოგად ჩხუბს და მონაცემთა გაწმენდას, სტატისტიკას, ფინანსებს, თარიღის დიაპაზონის გენერირებას, ხაზოვან რეგრესიას და ბევრ სხვას. 

აქ მოცემულია პანდების ზოგიერთი ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• შექმენით თქვენი საკუთარი ფუნქცია და გაუშვით იგი მონაცემთა სერიაში
• მაღალი დონის აბსტრაქცია
• მაღალი დონის სტრუქტურები და მანიპულირების ხელსაწყოები
• მონაცემთა ნაკრების გაერთიანება/შეერთება 

4. ნუმპი

Numpy არის პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას დიდი მრავალგანზომილებიანი მასივისა და მატრიცის დამუშავებისთვის. იგი იყენებს მაღალი დონის მათემატიკური ფუნქციების დიდ კომპლექტს, რაც მას განსაკუთრებით გამოსადეგს ხდის ეფექტური ფუნდამენტური სამეცნიერო გამოთვლებისთვის. 

NumPy არის ზოგადი დანიშნულების მასივის დამუშავების პაკეტი, რომელიც უზრუნველყოფს მაღალი ხარისხის მასივებს და ხელსაწყოებს და აგვარებს სინელეს მრავალგანზომილებიანი მასივების და ფუნქციების და ოპერატორების მიწოდებით, რომლებიც ეფექტურად მუშაობენ მათზე. 

Python ბიბლიოთეკა ხშირად გამოიყენება მონაცემთა ანალიზისთვის, ძლიერი N-განზომილებიანი მასივების შესაქმნელად და სხვა ბიბლიოთეკების საფუძვლის ფორმირებისთვის, როგორიცაა SciPy და scikit-learn. 

აქ მოცემულია NumPy-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• სწრაფი, წინასწარ შედგენილი ფუნქციები რიცხვითი რუტინებისთვის
• მხარს უჭერს ობიექტზე ორიენტირებულ მიდგომას
• მასივზე ორიენტირებული უფრო ეფექტური გამოთვლებისთვის
• მონაცემთა გაწმენდა და მანიპულირება

5. Matplotlib

Matplotlib არის პითონის შეთქმულების ბიბლიოთეკა, რომელსაც ჰყავს 700-ზე მეტი კონტრიბუტორი საზოგადოება. ის აწარმოებს გრაფიკებს და ნახაზებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის, ასევე ობიექტზე ორიენტირებულ API-ს აპლიკაციებში ნახაზების ჩასართავად. 

მონაცემთა მეცნიერების ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული არჩევანი, Matplotlib-ს აქვს მრავალფეროვანი აპლიკაცია. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას ცვლადების კორელაციური ანალიზისთვის, მოდელების ნდობის ინტერვალების ვიზუალიზაციისთვის და მონაცემების განაწილებისთვის ინფორმაციის მისაღებად და სკატერის დიაგრამის გამოყენებით გარე გამოვლენისთვის. 

აქ მოცემულია Matplotlib-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• შეიძლება იყოს MATLAB ჩანაცვლება
• თავისუფალი და ღია
• მხარს უჭერს ათობით backends და გამომავალი ტიპის
• მეხსიერების დაბალი მოხმარება

6. Scikit- ისწავლე

Scikit-learn არის კიდევ ერთი შესანიშნავი პითონის ბიბლიოთეკა მონაცემთა მეცნიერებისთვის. მანქანათმცოდნეობის ბიბლიოთეკა გთავაზობთ მანქანური სწავლების მრავალფეროვან სასარგებლო ალგორითმს და ის შექმნილია SciPy-სა და NumPy-ში ინტერპოლაციისთვის. 

Scikit-learn მოიცავს გრადიენტის გაძლიერებას, DBSCAN, შემთხვევითი ტყეების კლასიფიკაციას, რეგრესიას, კლასტერირების მეთოდებს და დამხმარე ვექტორულ მანქანებს. 

პითონის ბიბლიოთეკა ხშირად გამოიყენება ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა კლასტერირება, კლასიფიკაცია, მოდელის შერჩევა, რეგრესია და განზომილების შემცირება. 

აქ მოცემულია Scikit-learn-ის ზოგიერთი ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• მონაცემთა კლასიფიკაცია და მოდელირება
• მონაცემთა წინასწარი დამუშავება
• მოდელის შერჩევა
• მანქანური სწავლის ალგორითმები ბოლომდე 

7. კერას

Keras არის ძალიან პოპულარული პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც ხშირად გამოიყენება ღრმა სწავლისა და ნერვული ქსელის მოდულებისთვის, TensorFlow-ის მსგავსი. ბიბლიოთეკა მხარს უჭერს როგორც TensorFlow-ს, ასევე Theano-ს, რაც მას შესანიშნავ არჩევანს ხდის მათთვის, ვისაც არ სურს ძალიან ჩაერთოს TensorFlow-ში. 

ღია წყაროს ბიბლიოთეკა გთავაზობთ ყველა იმ ინსტრუმენტს, რომელიც საჭიროა მოდელების ასაგებად, მონაცემთა ნაკრების გასაანალიზებლად და გრაფიკების ვიზუალიზაციისთვის, და მოიცავს წინასწარ ეტიკეტირებულ მონაცემთა ნაკრებებს, რომელთა პირდაპირ იმპორტირება და ჩატვირთვა შესაძლებელია. Keras ბიბლიოთეკა არის მოდულარული, გაფართოებადი და მოქნილი, რაც მას დამწყებთათვის მოსახერხებელი ვარიანტია. ამის გარდა, ის ასევე გთავაზობთ მონაცემთა ტიპების ერთ-ერთ ყველაზე ფართო დიაპაზონს. 

Keras-ს ხშირად ეძებენ ღრმა სწავლის მოდელებისთვის, რომლებიც ხელმისაწვდომია წინასწარ მომზადებული წონებით, და ისინი შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროგნოზების გასაკეთებლად ან მისი მახასიათებლების ამოსაღებად, საკუთარი მოდელის შექმნის ან მომზადების გარეშე.

აქ არის Keras-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• ნერვული ფენების განვითარება
• მონაცემთა გაერთიანება
• გააქტიურების და ხარჯების ფუნქციები
• ღრმა სწავლისა და მანქანათმცოდნეობის მოდელები

8. სკრაპი

Scrapy არის ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი პითონის ბიბლიოთეკა მონაცემთა მეცნიერებისთვის. სწრაფი და ღია კოდის ვებ მცოცავი Python ჩარჩოები ხშირად გამოიყენება ვებ გვერდიდან მონაცემების ამოსაღებად XPath-ზე დაფუძნებული სელექტორების დახმარებით. 

ბიბლიოთეკას აქვს აპლიკაციების ფართო სპექტრი, მათ შორის გამოიყენება მცოცავი პროგრამების შესაქმნელად, რომლებიც იღებენ სტრუქტურირებულ მონაცემებს ვებიდან. ის ასევე გამოიყენება API-ებიდან მონაცემების შესაგროვებლად და საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს დაწერონ უნივერსალური კოდები, რომლებიც შეიძლება ხელახლა გამოიყენონ დიდი მცოცავების შესაქმნელად და მასშტაბირებისთვის. 

აქ არის Scrapy-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• მსუბუქი და ღია წყარო
• ძლიერი ვებ სკრაპის ბიბლიოთეკა
• ამოიღებს მონაცემთა ონლაინ გვერდებს XPath სელექტორებით 
• ჩაშენებული მხარდაჭერა

9. პიტორჩი

ჩვენი სიის დასასრულს უახლოვდება PyTorch, რომელიც არის კიდევ ერთი საუკეთესო Python ბიბლიოთეკა მონაცემთა მეცნიერებისთვის. პითონზე დაფუძნებული სამეცნიერო გამოთვლითი პაკეტი ეყრდნობა გრაფიკული დამუშავების ერთეულების ძალას და მას ხშირად ირჩევენ ღრმა სწავლის კვლევის პლატფორმად მაქსიმალური მოქნილობით და სიჩქარით. 

2016 წელს Facebook-ის ხელოვნური ინტელექტის შემსწავლელი ჯგუფის მიერ შექმნილი PyTorch-ის საუკეთესო მახასიათებლებში შედის შესრულების მაღალი სიჩქარე, რომლის მიღწევაც მას შეუძლია მძიმე გრაფიკების მართვის დროსაც კი. ის არის ძალიან მოქნილი, შეუძლია იმუშაოს გამარტივებულ პროცესორებზე ან CPU-ებსა და GPU-ებზე. 

აქ მოცემულია PyTorch-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• მონაცემთა ნაკრების კონტროლი
• უაღრესად მოქნილი და სწრაფი
• ღრმა სწავლის მოდელების შემუშავება
• სტატისტიკური განაწილება და ოპერაციები

10. ლამაზი სუპი

მონაცემთა მეცნიერებისთვის Python-ის 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკის სიის დახურვა არის BeautifulSoup, რომელიც ყველაზე ხშირად გამოიყენება ვებ სეირნობისა და მონაცემთა სკრაპისთვის. BeautifulSoup-ით მომხმარებლებს შეუძლიათ შეაგროვონ მონაცემები, რომლებიც ხელმისაწვდომია ვებსაიტზე სათანადო CSV ან API-ის გარეშე. ამავდროულად, პითონის ბიბლიოთეკა ხელს უწყობს მონაცემების გაფცქვნას და საჭირო ფორმატში მოწყობას. 

BeautifulSoup-ს ასევე აქვს ჩამოყალიბებული საზოგადოება მხარდაჭერისა და ყოვლისმომცველი დოკუმენტაციისთვის, რომელიც საშუალებას იძლევა მარტივი სწავლა. 

აქ მოცემულია BeautifulSoup-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი მონაცემთა მეცნიერებისთვის: 

• საზოგადოების მხარდაჭერა
• ვებ მცოცავი და მონაცემთა სკრაპი
• მარტივი
• შეაგროვეთ მონაცემები სათანადო CSV ან API-ს გარეშე