10 ספריות פייתון הטובות ביותר למדעי נתונים

Python עלתה והפכה לשפת התכנות הנפוצה ביותר כיום, והיא הבחירה הטובה ביותר להתמודדות עם משימות מדעיות. מדעני נתונים משתמשים ב-Python מדי יום ביומו, וזו בחירה מצוינת עבור חובבים ומומחים כאחד הודות לאופיו הקל ללמידה. חלק מהתכונות האחרות שהופכות את Python לפופולרית כל כך עבור מדעי הנתונים היא היותה קוד פתוח, מונחה עצמים ושפה בעלת ביצועים גבוהים. 

אבל נקודת המכירה הגדולה ביותר של Python למדעי הנתונים היא המגוון הרחב של ספריות שיכולות לעזור למתכנתים לפתור מגוון בעיות. 

בואו נסתכל על 10 ספריות Python הטובות ביותר למדעי הנתונים: 

1. TensorFlow

בראש הרשימה שלנו של 10 ספריות Python הטובות ביותר למדעי הנתונים היא TensorFlow, שפותחה על ידי צוות המוח של Google. TensorFlow היא בחירה מצוינת למתחילים ולמקצוענים כאחד, והיא מציעה מגוון רחב של כלים גמישים, ספריות ומשאבים קהילתיים. 

הספרייה מכוונת לחישובים מספריים בעלי ביצועים גבוהים, ויש לה כ-35,000 תגובות וקהילה של יותר מ-1,500 תורמים. היישומים שלו נמצאים בשימוש בתחומים מדעיים, והמסגרת שלו מניחה את הבסיס להגדרה והרצה של חישובים הכוללים טנזורים, שהם אובייקטים חישוביים מוגדרים חלקית שבסופו של דבר מייצרים ערך. 

TensorFlow שימושי במיוחד למשימות כמו זיהוי דיבור ותמונה, יישומים מבוססי טקסט, ניתוח סדרות זמן וזיהוי וידאו. 

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של TensorFlow למדעי הנתונים: 

• מפחית שגיאות ב-50 עד 60 אחוז בלמידת מכונה עצבית
• ניהול ספרייה מעולה
• ארכיטקטורה ומסגרת גמישה
• פועל על מגוון פלטפורמות חישוביות

2. SciPy

ספריית Python מובילה נוספת למדעי הנתונים היא SciPy, שהיא ספריית Python חינמית וקוד פתוח המשמשת לחישובים ברמה גבוהה. כמו TensorFlow, ל-SciPy יש קהילה גדולה ופעילה המונה מאות תורמים. SciPy שימושי במיוחד עבור חישובים מדעיים וטכניים, והוא מספק שגרות שונות ידידותיות ויעילות למשתמש לחישובים מדעיים. 

SciPy מבוסס על Numpy, והוא כולל את כל הפונקציות תוך הפיכתן לכלים מדעיים ידידותיים למשתמש. SciPy מעולה בביצוע מחשוב מדעי וטכני על מערכי נתונים גדולים, והוא מיושם לעתים קרובות עבור פעולות תמונה רב-ממדיות, אלגוריתמי אופטימיזציה ואלגברה ליניארית. 

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של SciPy למדעי הנתונים: 

• פקודות ברמה גבוהה למניפולציה והדמיה של נתונים
• פונקציות מובנות לפתרון משוואות דיפרנציאליות
• עיבוד תמונה רב מימדי
• חישוב מערך נתונים גדול

3. פנדות

עוד אחת מספריות Python הנפוצות ביותר למדעי הנתונים היא Pandas, המספקת כלי מניפולציה וניתוח נתונים שניתן להשתמש בהם לניתוח נתונים. הספרייה מכילה מבני נתונים רבי עוצמה משלה למניפולציה של טבלאות מספריות וניתוח סדרות זמן. 

שתיים מהתכונות המובילות של ספריית Pandas הן סדרות ו-DataFrames שלה, שהן דרכים מהירות ויעילות לנהל ולחקור נתונים. אלה מייצגים נתונים ביעילות ומתפעלים אותם בדרכים שונות. 

חלק מהיישומים העיקריים של Pandas כוללים סכסוכים כלליים של נתונים וניקוי נתונים, סטטיסטיקה, פיננסים, יצירת טווח תאריכים, רגרסיה ליניארית ועוד הרבה יותר. 

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של Pandas למדעי הנתונים: 

• צור פונקציה משלך והפעל אותה על פני סדרה של נתונים
• הפשטה ברמה גבוהה
• מבנים וכלי מניפולציה ברמה גבוהה
• מיזוג/הצטרפות של מערכי נתונים 

4. רדום

Numpy היא ספריית Python שניתן להשתמש בה בצורה חלקה עבור מערך רב מימדי ועיבוד מטריקס גדול. הוא משתמש בקבוצה גדולה של פונקציות מתמטיות ברמה גבוהה שהופכות אותו לשימושי במיוחד עבור חישובים מדעיים בסיסיים יעילים. 

NumPy היא חבילת עיבוד מערך לשימוש כללי המספקת מערכים וכלים בעלי ביצועים גבוהים, והיא מטפלת באיטיות על ידי אספקת המערכים הרב-ממדיים והפונקציות והאופרטורים הפועלים ביעילות עליהם. 

ספריית Python מיושמת לעתים קרובות לניתוח נתונים, יצירת מערכים N-ממדיים רבי עוצמה ויצירת בסיס לספריות אחרות כמו SciPy ו-skit-learn. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של NumPy למדעי הנתונים: 

• פונקציות מהירות והידור מראש לשגרה מספרית
• תומך בגישה מונחה עצמים
• מונחה מערך עבור מחשוב יעיל יותר
• ניקוי ומניפולציה של נתונים

5. Matplotlib

Matplotlib היא ספריית תכנון לפייתון שיש לה קהילה של למעלה מ-700 תורמים. הוא מייצר גרפים וערימות שיכולות לשמש להדמיית נתונים, כמו גם API מונחה עצמים להטמעת העלילות באפליקציות. 

אחת הבחירות הפופולריות ביותר למדעי הנתונים, ל-Matplotlib יש מגוון יישומים. זה יכול לשמש עבור ניתוח מתאם של משתנים, כדי להמחיש רווחי סמך של מודלים והפצת נתונים כדי לקבל תובנות, ולזיהוי חריגים באמצעות עלילת פיזור. 

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של Matplotlib למדעי הנתונים: 

• יכול להיות תחליף MATLAB
• חינמית המבוססת על קוד פתוח
• תומך בעשרות קצה אחורי וסוגי פלט
• צריכת זיכרון נמוכה

6. Scikit-ללמוד

Scikit-learn היא עוד ספריית Python נהדרת למדעי הנתונים. ספריית למידת מכונה מספקת מגוון אלגוריתמים שימושיים של למידת מכונה, והיא נועדה להיות אינטרפולציה לתוך SciPy ו- ​​NumPy. 

Scikit-learn כולל הגברת גרדיאנט, DBSCAN, יערות אקראיים בתוך הסיווג, רגרסיה, שיטות אשכולות ומכונות תמיכה וקטוריות. 

ספריית Python משמשת לעתים קרובות עבור יישומים כמו אשכולות, סיווג, בחירת מודל, רגרסיה והפחתת מימד. 

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של Scikit-learn למדעי הנתונים: 

• סיווג נתונים ומידול
• עיבוד מוקדם של נתונים
• בחירת דגם
• אלגוריתמים של למידת מכונה מקצה לקצה 

7. קרס

Keras היא ספריית Python פופולרית ביותר המשמשת לעתים קרובות ללמידה עמוקה ולמודולי רשת עצבית, בדומה ל-TensorFlow. הספרייה תומכת גם ב-TensorFlow וגם ב-Theano, מה שהופך אותה לבחירה מצוינת למי שלא רוצה להסתבך יותר מדי עם TensorFlow. 

ספריית הקוד הפתוח מספקת לך את כל הכלים הדרושים לבניית מודלים, ניתוח מערכי נתונים והצגה חזותית של גרפים, והיא כוללת מערכי נתונים מסומנים מראש שניתן לייבא ולטעון ישירות. ספריית Keras היא מודולרית, ניתנת להרחבה וגמישה, מה שהופך אותה לאפשרות ידידותית למשתמש למתחילים. נוסף על כך, הוא מציע גם את אחד הטווחים הרחבים ביותר עבור סוגי נתונים. 

לעתים קרובות מחפשים את Keras עבור מודלים של למידה עמוקה הזמינים עם משקולות מאומנות מראש, ואלה יכולים לשמש לביצוע תחזיות או לחילוץ התכונות שלו מבלי ליצור או לאמן מודל משלך.

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של Keras למדעי הנתונים: 

• פיתוח שכבות עצביות
• איגום נתונים
• פונקציות הפעלה ועלות
• מודלים של למידה עמוקה ולמידת מכונה

8. גרד

Scrapy היא אחת מספריות Python הידועות ביותר למדעי הנתונים. מסגרות סריקת האינטרנט המהירה והפתוח של Python משמשות לעתים קרובות כדי לחלץ נתונים מדף האינטרנט בעזרת בוררים מבוססי XPath. 

לספרייה יש מגוון רחב של יישומים, כולל שימוש לבניית תוכניות סריקה המאחזרות נתונים מובנים מהאינטרנט. הוא משמש גם לאיסוף נתונים ממשקי API, והוא מאפשר למשתמשים לכתוב קודים אוניברסליים שניתן לעשות בהם שימוש חוזר לבנייה והרחבה של סורקים גדולים. 

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של Scrapy for Data Science: 

• קל משקל וקוד פתוח
• ספריית גירוד אינטרנט חזקה
• מחלץ דפים מקוונים בטפסי נתונים עם בוררי XPath 
• תמיכה מובנית

9. PyTorch

לקראת סוף הרשימה שלנו נמצאת PyTorch, שהיא עוד ספריית Python מובילה למדעי הנתונים. חבילת המחשוב המדעי מבוססת Python מסתמכת על הכוח של יחידות עיבוד גרפיות, ולעיתים קרובות היא נבחרת כפלטפורמת מחקר למידה עמוקה עם גמישות ומהירות מירבית. 

נוצר על ידי צוות מחקר בינה מלאכותית של פייסבוק בשנת 2016, התכונות הטובות ביותר של PyTorch כוללות את מהירות הביצוע הגבוהה שלה, שהיא יכולה להשיג גם בעת טיפול בגרפים כבדים. זה גמיש מאוד, מסוגל לפעול על מעבדים פשוטים או CPUs ו-GPUs. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של PyTorch למדעי הנתונים: 

• שליטה על מערכי נתונים
• גמיש ומהיר במיוחד
• פיתוח מודלים של למידה עמוקה
• התפלגות סטטיסטית ופעולות

10. מרק יפה

סגירת הרשימה שלנו של 10 ספריות Python הטובות ביותר למדעי הנתונים היא BeautifulSoup, המשמשת לרוב לסריקת אינטרנט וגרידת נתונים. עם BeautifulSoup, משתמשים יכולים לאסוף נתונים שזמינים באתר ללא CSV או API מתאימים. במקביל, ספריית Python עוזרת לגרד את הנתונים ולסדר אותם לפורמט הנדרש. 

ל- BeautifulSoup יש גם קהילה מבוססת לתמיכה ותיעוד מקיף המאפשר למידה קלה. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של BeautifulSoup למדעי הנתונים: 

• תמיכה בקהילה
• סריקת אינטרנט וגרידת נתונים
• קל לשימוש
• אסוף נתונים ללא CSV או API מתאימים