10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη δεδομένων

Η Python έχει γίνει η πιο ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα προγραμματισμού σήμερα και είναι η κορυφαία επιλογή για την αντιμετώπιση εργασιών επιστήμης δεδομένων. Η Python χρησιμοποιείται από τους επιστήμονες δεδομένων κάθε μέρα και είναι μια εξαιρετική επιλογή για ερασιτέχνες και ειδικούς χάρη στην εύκολη εκμάθησή της. Μερικά από τα άλλα χαρακτηριστικά που κάνουν την Python τόσο δημοφιλή για την επιστήμη δεδομένων είναι ότι είναι ανοιχτού κώδικα, αντικειμενοστραφής και γλώσσα υψηλής απόδοσης. 

Αλλά το μεγαλύτερο σημείο πώλησης της Python για την επιστήμη δεδομένων είναι η μεγάλη ποικιλία βιβλιοθηκών της που μπορούν να βοηθήσουν τους προγραμματιστές να λύσουν μια σειρά προβλημάτων. 

Ας ρίξουμε μια ματιά στις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη δεδομένων: 

1. TensorFlow

Στην κορυφή της λίστας με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη δεδομένων βρίσκεται το TensorFlow, το οποίο αναπτύχθηκε από την ομάδα εγκεφάλου της Google. Το TensorFlow είναι μια εξαιρετική επιλογή τόσο για αρχάριους όσο και για επαγγελματίες και προσφέρει ένα ευρύ φάσμα ευέλικτων εργαλείων, βιβλιοθηκών και κοινοτικών πόρων. 

Η βιβλιοθήκη στοχεύει σε αριθμητικούς υπολογισμούς υψηλής απόδοσης και έχει περίπου 35,000 σχόλια και μια κοινότητα με περισσότερους από 1,500 συνεισφέροντες. Οι εφαρμογές του χρησιμοποιούνται σε επιστημονικά πεδία και το πλαίσιο του θέτει τα θεμέλια για τον ορισμό και την εκτέλεση υπολογισμών που περιλαμβάνουν τανυστές, οι οποίοι είναι μερικώς καθορισμένα υπολογιστικά αντικείμενα που τελικά παράγουν μια τιμή. 

Το TensorFlow είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εργασίες όπως η αναγνώριση ομιλίας και εικόνας, οι εφαρμογές που βασίζονται σε κείμενο, η ανάλυση χρονοσειρών και η ανίχνευση βίντεο. 

Ακολουθούν μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του TensorFlow για την επιστήμη δεδομένων: 

• Μειώνει τα σφάλματα κατά 50 έως 60 τοις εκατό στη νευρωνική μηχανική εκμάθηση
• Άριστη διαχείριση βιβλιοθήκης
• Ευέλικτη αρχιτεκτονική και πλαίσιο
• Εκτελείται σε μια ποικιλία υπολογιστικών πλατφορμών

2. SciPy

Μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη δεδομένων είναι η SciPy, η οποία είναι μια δωρεάν και ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη Python που χρησιμοποιείται για υπολογισμούς υψηλού επιπέδου. Όπως το TensorFlow, το SciPy έχει μια μεγάλη και ενεργή κοινότητα με εκατοντάδες συνεισφέροντες. Το SciPy είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για επιστημονικούς και τεχνικούς υπολογισμούς και παρέχει διάφορες εύχρηστες και αποτελεσματικές ρουτίνες για επιστημονικούς υπολογισμούς. 

Το SciPy βασίζεται στο Numpy και περιλαμβάνει όλες τις λειτουργίες ενώ τις μετατρέπει σε φιλικά προς τον χρήστη, επιστημονικά εργαλεία. Το SciPy είναι εξαιρετικό στην εκτέλεση επιστημονικών και τεχνικών υπολογισμών σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και χρησιμοποιείται συχνά για πολυδιάστατες λειτουργίες εικόνας, αλγόριθμους βελτιστοποίησης και γραμμική άλγεβρα. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του SciPy για την επιστήμη δεδομένων: 

• Εντολές υψηλού επιπέδου για χειρισμό και οπτικοποίηση δεδομένων
• Ενσωματωμένες συναρτήσεις για την επίλυση διαφορικών εξισώσεων
• Πολυδιάστατη επεξεργασία εικόνας
• Υπολογισμός μεγάλου συνόλου δεδομένων

3. Πάντα

Μια άλλη από τις πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη δεδομένων είναι το Pandas, το οποίο παρέχει εργαλεία χειρισμού δεδομένων και ανάλυσης που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση δεδομένων. Η βιβλιοθήκη περιέχει τις δικές της ισχυρές δομές δεδομένων για το χειρισμό αριθμητικών πινάκων και ανάλυσης χρονοσειρών. 

Δύο από τα κορυφαία χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης Pandas είναι η σειρά και τα DataFrames, τα οποία είναι γρήγοροι και αποτελεσματικοί τρόποι διαχείρισης και εξερεύνησης δεδομένων. Αυτά αντιπροσωπεύουν τα δεδομένα αποτελεσματικά και τα χειρίζονται με διαφορετικούς τρόπους. 

Μερικές από τις κύριες εφαρμογές των Panda περιλαμβάνουν γενική διαμάχη δεδομένων και καθαρισμό δεδομένων, στατιστικά στοιχεία, οικονομικά, δημιουργία εύρους ημερομηνιών, γραμμική παλινδρόμηση και πολλά άλλα. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά των Pandas για την επιστήμη δεδομένων: 

• Δημιουργήστε τη δική σας συνάρτηση και εκτελέστε την σε μια σειρά δεδομένων
• Υψηλού επιπέδου αφαίρεση
• Δομές υψηλού επιπέδου και εργαλεία χειρισμού
• Συγχώνευση/ένωση συνόλων δεδομένων 

4. μουδιασμένος

Το Numpy είναι μια βιβλιοθήκη Python που μπορεί να χρησιμοποιηθεί απρόσκοπτα για επεξεργασία μεγάλου πολυδιάστατου πίνακα και μήτρας. Χρησιμοποιεί ένα μεγάλο σύνολο μαθηματικών συναρτήσεων υψηλού επιπέδου που το καθιστούν ιδιαίτερα χρήσιμο για αποτελεσματικούς θεμελιώδεις επιστημονικούς υπολογισμούς. 

Το NumPy είναι ένα πακέτο επεξεργασίας συστοιχιών γενικής χρήσης που παρέχει πίνακες και εργαλεία υψηλής απόδοσης και αντιμετωπίζει τη βραδύτητα παρέχοντας πολυδιάστατους πίνακες και λειτουργίες και τελεστές που λειτουργούν αποτελεσματικά σε αυτούς. 

Η βιβλιοθήκη Python χρησιμοποιείται συχνά για ανάλυση δεδομένων, τη δημιουργία ισχυρών πινάκων Ν-διάστάσεων και τη δημιουργία της βάσης άλλων βιβλιοθηκών όπως η SciPy και η scikit-learn. 

Ακολουθούν μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του NumPy για την επιστήμη δεδομένων: 

• Γρήγορες, προμεταγλωττισμένες συναρτήσεις για αριθμητικές ρουτίνες
• Υποστηρίζει αντικειμενοστραφή προσέγγιση
• Προσανατολισμός σε πίνακα για πιο αποτελεσματικούς υπολογισμούς
• Καθαρισμός και χειρισμός δεδομένων

5. Matplotlib

Το Matplotlib είναι μια βιβλιοθήκη σχεδίασης για την Python που έχει μια κοινότητα με πάνω από 700 συνεισφέροντες. Παράγει γραφήματα και γραφήματα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για οπτικοποίηση δεδομένων, καθώς και ένα αντικειμενοστραφή API για την ενσωμάτωση των γραφημάτων σε εφαρμογές. 

Μια από τις πιο δημοφιλείς επιλογές για την επιστήμη δεδομένων, το Matplotlib έχει μια ποικιλία εφαρμογών. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση συσχέτισης μεταβλητών, για την οπτικοποίηση των διαστημάτων εμπιστοσύνης των μοντέλων και τη διανομή των δεδομένων για την απόκτηση γνώσεων και για την ανίχνευση ακραίων τιμών χρησιμοποιώντας μια γραφική παράσταση διασποράς. 

Ακολουθούν μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Matplotlib για την επιστήμη δεδομένων: 

• Μπορεί να αντικαταστήσει το MATLAB
• Δωρεάν και ανοιχτού κώδικα
• Υποστηρίζει δεκάδες backends και τύπους εξόδου
• Χαμηλή κατανάλωση μνήμης

6. Scikit-μάθετε

Το Scikit-learn είναι μια άλλη μεγάλη βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη δεδομένων. Η βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης παρέχει μια ποικιλία χρήσιμων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και έχει σχεδιαστεί για παρεμβολή σε SciPy και NumPy. 

Το Scikit-learn περιλαμβάνει ενίσχυση κλίσης, DBSCAN, τυχαία δάση εντός της ταξινόμησης, παλινδρόμηση, μεθόδους ομαδοποίησης και μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων. 

Η βιβλιοθήκη Python χρησιμοποιείται συχνά για εφαρμογές όπως ομαδοποίηση, ταξινόμηση, επιλογή μοντέλου, παλινδρόμηση και μείωση διαστάσεων. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Scikit-learn για την επιστήμη δεδομένων: 

• Ταξινόμηση και μοντελοποίηση δεδομένων
• Προεπεξεργασία δεδομένων
• Επιλογή μοντέλου
• Αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης από άκρο σε άκρο 

7. Keras

Το Keras είναι μια εξαιρετικά δημοφιλής βιβλιοθήκη Python που χρησιμοποιείται συχνά για ενότητες βαθιάς μάθησης και νευρωνικών δικτύων, παρόμοια με το TensorFlow. Η βιβλιοθήκη υποστηρίζει τόσο τα backends TensorFlow όσο και Theano, γεγονός που την καθιστά εξαιρετική επιλογή για όσους δεν θέλουν να ασχοληθούν πολύ με το TensorFlow. 

Η βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα σάς παρέχει όλα τα εργαλεία που απαιτούνται για τη δημιουργία μοντέλων, την ανάλυση συνόλων δεδομένων και την οπτικοποίηση γραφημάτων και περιλαμβάνει προεπισημασμένα σύνολα δεδομένων που μπορούν να εισαχθούν και να φορτωθούν απευθείας. Η βιβλιοθήκη Keras είναι αρθρωτή, επεκτάσιμη και ευέλικτη, καθιστώντας την μια φιλική προς το χρήστη επιλογή για αρχάριους. Επιπλέον, προσφέρει επίσης ένα από τα μεγαλύτερα εύρη για τύπους δεδομένων. 

Το Keras αναζητείται συχνά για τα μοντέλα βαθιάς μάθησης που είναι διαθέσιμα με προεκπαιδευμένα βάρη και αυτά μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να κάνετε προβλέψεις ή για να εξαγάγετε τα χαρακτηριστικά του χωρίς να δημιουργήσετε ή να εκπαιδεύσετε το δικό σας μοντέλο.

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Keras για την επιστήμη δεδομένων: 

• Ανάπτυξη νευρικών στρωμάτων
• Συγκέντρωση δεδομένων
• Λειτουργίες ενεργοποίησης και κόστους
• Μοντέλα Deep Learning και Machine Learning

8. Ξυστό

Η Scrapy είναι μια από τις πιο γνωστές βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη δεδομένων. Τα γρήγορα και ανοιχτού κώδικα πλαίσια Python ανίχνευσης ιστού χρησιμοποιούνται συχνά για την εξαγωγή δεδομένων από την ιστοσελίδα με τη βοήθεια επιλογέων που βασίζονται σε XPath. 

Η βιβλιοθήκη έχει ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της χρήσης για τη δημιουργία προγραμμάτων ανίχνευσης που ανακτούν δομημένα δεδομένα από τον Ιστό. Χρησιμοποιείται επίσης για τη συλλογή δεδομένων από API και επιτρέπει στους χρήστες να γράφουν καθολικούς κώδικες που μπορούν να επαναχρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία και την κλιμάκωση μεγάλων ανιχνευτών. 

Ακολουθούν μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Scrapy for data Science: 

• Ελαφρύ και ανοιχτού κώδικα
• Στιβαρή βιβλιοθήκη απόξεσης ιστού
• Εξάγει δεδομένα από ηλεκτρονικές σελίδες με επιλογείς XPath 
• Ενσωματωμένη υποστήριξη

9. PyTorch

Κοντά στο τέλος της λίστας μας βρίσκεται η PyTorch, η οποία είναι μια ακόμη κορυφαία βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη δεδομένων. Το επιστημονικό πακέτο υπολογιστών που βασίζεται στην Python βασίζεται στη δύναμη των μονάδων επεξεργασίας γραφικών και συχνά επιλέγεται ως πλατφόρμα έρευνας βαθιάς μάθησης με μέγιστη ευελιξία και ταχύτητα. 

Δημιουργήθηκε από την ερευνητική ομάδα AI του Facebook το 2016, τα καλύτερα χαρακτηριστικά του PyTorch περιλαμβάνουν την υψηλή ταχύτητα εκτέλεσής του, την οποία μπορεί να επιτύχει ακόμη και όταν χειρίζεται βαριά γραφήματα. Είναι εξαιρετικά ευέλικτο, ικανό να λειτουργεί σε απλοποιημένους επεξεργαστές ή CPU και GPU. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του PyTorch για την επιστήμη δεδομένων: 

• Έλεγχος σε σύνολα δεδομένων
• Εξαιρετικά ευέλικτο και γρήγορο
• Ανάπτυξη μοντέλων βαθιάς μάθησης
• Στατιστική κατανομή και λειτουργίες

10. Όμορφη Σούπα

Κλείνοντας τη λίστα με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη δεδομένων είναι το BeautifulSoup, το οποίο χρησιμοποιείται συχνότερα για ανίχνευση ιστού και απόξεση δεδομένων. Με το BeautifulSoup, οι χρήστες μπορούν να συλλέγουν δεδομένα που είναι διαθέσιμα σε έναν ιστότοπο χωρίς κατάλληλο CSV ή API. Ταυτόχρονα, η βιβλιοθήκη Python βοηθά στο ξύσιμο των δεδομένων και στην τακτοποίησή τους στην απαιτούμενη μορφή. 

Το BeautifulSoup διαθέτει επίσης μια καθιερωμένη κοινότητα για υποστήριξη και ολοκληρωμένη τεκμηρίωση που επιτρέπει την εύκολη εκμάθηση. 

Ακολουθούν μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του BeautifulSoup για την επιστήμη δεδομένων: 

• Κοινοτική στήριξη
• Ανίχνευση ιστού και απόξεση δεδομένων
• Εύχρηστος
• Συλλέξτε δεδομένα χωρίς κατάλληλο CSV ή API