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डेटा साइंस के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी
 
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पायथन आज की सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा बन गई है, और यह डेटा विज्ञान कार्यों से निपटने के लिए शीर्ष विकल्प है। पायथन का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों द्वारा हर दिन किया जाता है, और यह सीखने में आसान प्रकृति के कारण शौकीनों और विशेषज्ञों दोनों के लिए एक बढ़िया विकल्प है। डेटा विज्ञान के लिए पायथन को इतना लोकप्रिय बनाने वाली कुछ अन्य विशेषताएं यह हैं कि यह ओपन-सोर्स, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड और उच्च-प्रदर्शन वाली भाषा है। 
लेकिन डेटा विज्ञान के लिए पायथन का सबसे बड़ा विक्रय बिंदु इसकी पुस्तकालयों की विस्तृत विविधता है जो प्रोग्रामर को कई प्रकार की समस्याओं को हल करने में मदद कर सकती है। 
आइए डेटा विज्ञान के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरीज़ पर एक नज़र डालें: 
1. TensorFlow
डेटा विज्ञान के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी की हमारी सूची में शीर्ष पर Google ब्रेन टीम द्वारा विकसित TensorFlow है। TensorFlow शुरुआती और पेशेवरों दोनों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है, और यह लचीले टूल, लाइब्रेरी और सामुदायिक संसाधनों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। 
लाइब्रेरी का उद्देश्य उच्च-प्रदर्शन संख्यात्मक गणना करना है, और इसमें लगभग 35,000 टिप्पणियाँ और 1,500 से अधिक योगदानकर्ताओं का एक समुदाय है। इसके अनुप्रयोगों का उपयोग वैज्ञानिक क्षेत्रों में किया जाता है, और इसकी रूपरेखा गणना को परिभाषित करने और चलाने की नींव रखती है जिसमें टेंसर शामिल होते हैं, जो आंशिक रूप से परिभाषित कम्प्यूटेशनल ऑब्जेक्ट होते हैं जो अंततः एक मूल्य उत्पन्न करते हैं। 
TensorFlow भाषण और छवि पहचान, पाठ-आधारित अनुप्रयोगों, समय-श्रृंखला विश्लेषण और वीडियो पहचान जैसे कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। 
डेटा विज्ञान के लिए TensorFlow की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं: 
  • न्यूरल मशीन लर्निंग में त्रुटि को 50 से 60 प्रतिशत तक कम कर देता है
  • उत्कृष्ट पुस्तकालय प्रबंधन
  • लचीली वास्तुकला और रूपरेखा
  • विभिन्न कम्प्यूटेशनल प्लेटफ़ॉर्म पर चलता है
2. SciPy
डेटा विज्ञान के लिए एक और शीर्ष पायथन लाइब्रेरी SciPy है, जो एक मुफ़्त और ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग उच्च-स्तरीय संगणनाओं के लिए किया जाता है। TensorFlow की तरह, SciPy के पास सैकड़ों योगदानकर्ताओं वाला एक बड़ा और सक्रिय समुदाय है। SciPy वैज्ञानिक और तकनीकी गणनाओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, और यह वैज्ञानिक गणनाओं के लिए विभिन्न उपयोगकर्ता-अनुकूल और कुशल दिनचर्या प्रदान करता है। 
SciPy Numpy पर आधारित है, और इसमें सभी कार्यों को शामिल करते हुए उन्हें उपयोगकर्ता के अनुकूल, वैज्ञानिक टूल में बदल दिया गया है। SciPy बड़े डेटासेट पर वैज्ञानिक और तकनीकी कंप्यूटिंग करने में उत्कृष्ट है, और इसे अक्सर बहुआयामी छवि संचालन, अनुकूलन एल्गोरिदम और रैखिक बीजगणित के लिए लागू किया जाता है। 
डेटा विज्ञान के लिए SciPy की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं: 
  • डेटा हेरफेर और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उच्च-स्तरीय आदेश
  • अंतर समीकरणों को हल करने के लिए अंतर्निहित कार्य
  • बहुआयामी छवि प्रसंस्करण
  • बड़े डेटा सेट की गणना
3. पांडा
डेटा विज्ञान के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली पायथन लाइब्रेरी में से एक पांडा है, जो डेटा हेरफेर और विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है जिसका उपयोग डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। संख्यात्मक तालिकाओं और समय श्रृंखला विश्लेषण में हेरफेर करने के लिए लाइब्रेरी की अपनी शक्तिशाली डेटा संरचनाएं हैं। 
पांडास लाइब्रेरी की दो शीर्ष विशेषताएं इसकी श्रृंखला और डेटाफ़्रेम हैं, जो डेटा को प्रबंधित और एक्सप्लोर करने के तेज़ और कुशल तरीके हैं। ये डेटा को कुशलतापूर्वक प्रस्तुत करते हैं और विभिन्न तरीकों से उसमें हेरफेर करते हैं। 
पांडा के कुछ मुख्य अनुप्रयोगों में सामान्य डेटा गड़बड़ी और डेटा सफाई, सांख्यिकी, वित्त, तिथि सीमा पीढ़ी, रैखिक प्रतिगमन और बहुत कुछ शामिल हैं। 
डेटा विज्ञान के लिए पांडा की कुछ मुख्य विशेषताएं इस प्रकार हैं: 
  • अपना स्वयं का फ़ंक्शन बनाएं और इसे डेटा की एक श्रृंखला में चलाएं
  • उच्च स्तरीय अमूर्तन
  • उच्च स्तरीय संरचनाएं और हेरफेर उपकरण
  • डेटासेट का विलय/जुड़ना 
4. Numpy
नम्पी एक पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग बड़े बहु-आयामी सरणी और मैट्रिक्स प्रसंस्करण के लिए निर्बाध रूप से किया जा सकता है। यह उच्च-स्तरीय गणितीय कार्यों के एक बड़े सेट का उपयोग करता है जो इसे कुशल मौलिक वैज्ञानिक गणनाओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है। 
NumPy एक सामान्य प्रयोजन सरणी-प्रसंस्करण पैकेज है जो उच्च-प्रदर्शन सरणी और उपकरण प्रदान करता है, और यह बहुआयामी सरणी और फ़ंक्शन और ऑपरेटर प्रदान करके धीमेपन को संबोधित करता है जो उन पर कुशलतापूर्वक काम करते हैं। 
पायथन लाइब्रेरी का उपयोग अक्सर डेटा विश्लेषण, शक्तिशाली एन-आयामी सरणियों के निर्माण और SciPy और scikit-learn जैसे अन्य पुस्तकालयों का आधार बनाने के लिए किया जाता है। 
डेटा विज्ञान के लिए NumPy की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं: 
  • संख्यात्मक दिनचर्या के लिए तेज़, पूर्व संकलित कार्य
  • वस्तु-उन्मुख दृष्टिकोण का समर्थन करता है
  • अधिक कुशल कंप्यूटिंग के लिए सरणी-उन्मुख
  • डेटा की सफाई और हेरफेर
5. माटप्लोटलिब
मैटप्लॉटलिब पायथन के लिए एक प्लॉटिंग लाइब्रेरी है जिसमें 700 से अधिक योगदानकर्ताओं का समुदाय है। यह ग्राफ़ और प्लॉट तैयार करता है जिनका उपयोग डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जा सकता है, साथ ही प्लॉट को अनुप्रयोगों में एम्बेड करने के लिए ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड एपीआई भी तैयार किया जा सकता है। 
डेटा विज्ञान के लिए सबसे लोकप्रिय विकल्पों में से एक, मैटप्लोटलिब में विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग हैं। इसका उपयोग चर के सहसंबंध विश्लेषण, मॉडल के आत्मविश्वास अंतराल और अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डेटा के वितरण की कल्पना करने और स्कैटर प्लॉट का उपयोग करके बाहरी पता लगाने के लिए किया जा सकता है। 
डेटा विज्ञान के लिए मैटप्लोटलिब की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं: 
  • MATLAB प्रतिस्थापन हो सकता है
  • स्वतंत्र और खुला स्रोत
  • दर्जनों बैकएंड और आउटपुट प्रकारों का समर्थन करता है
  • कम स्मृति खपत
6. Scikit सीखने
स्किकिट-लर्न डेटा साइंस के लिए एक और बेहतरीन पायथन लाइब्रेरी है। मशीन लर्निंग लाइब्रेरी विभिन्न प्रकार के उपयोगी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रदान करती है, और इसे SciPy और NumPy में प्रक्षेपित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। 
स्किकिट-लर्न में ग्रेडिएंट बूस्टिंग, डीबीएससीएएन, वर्गीकरण के भीतर यादृच्छिक वन, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग विधियां और वेक्टर मशीनों का समर्थन शामिल है। 
पायथन लाइब्रेरी का उपयोग अक्सर क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, मॉडल चयन, प्रतिगमन और आयामी कमी जैसे अनुप्रयोगों के लिए किया जाता है। 
डेटा विज्ञान के लिए स्किकिट-लर्न की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं: 
  • डेटा वर्गीकरण और मॉडलिंग
  • डेटा का पूर्व-प्रसंस्करण
  • मॉडल चयन
  • एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम 
7. Keras
केरस एक अत्यधिक लोकप्रिय पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग अक्सर टेन्सरफ्लो के समान गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क मॉड्यूल के लिए किया जाता है। लाइब्रेरी TensorFlow और Theano बैकएंड दोनों का समर्थन करती है, जो इसे उन लोगों के लिए एक बढ़िया विकल्प बनाती है जो TensorFlow के साथ बहुत अधिक जुड़ना नहीं चाहते हैं। 
ओपन-सोर्स लाइब्रेरी आपको मॉडल बनाने, डेटासेट का विश्लेषण करने और ग्राफ़ को विज़ुअलाइज़ करने के लिए आवश्यक सभी उपकरण प्रदान करती है, और इसमें प्रीलेबल डेटासेट शामिल हैं जिन्हें सीधे आयात और लोड किया जा सकता है। केरस लाइब्रेरी मॉड्यूलर, एक्स्टेंसिबल और लचीली है, जो इसे शुरुआती लोगों के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल विकल्प बनाती है। इसके अलावा, यह डेटा प्रकारों के लिए सबसे व्यापक श्रेणियों में से एक भी प्रदान करता है। 
केरास को अक्सर गहन शिक्षण मॉडल के लिए खोजा जाता है जो पूर्व-प्रशिक्षित भार के साथ उपलब्ध होते हैं, और इनका उपयोग आपके स्वयं के मॉडल को बनाए या प्रशिक्षित किए बिना भविष्यवाणियां करने या इसकी विशेषताओं को निकालने के लिए किया जा सकता है।
डेटा विज्ञान के लिए केरस की कुछ मुख्य विशेषताएं इस प्रकार हैं: 
  • तंत्रिका परतों का विकास करना
  • डेटा पूलिंग
  • सक्रियण और लागत कार्य
  • गहन शिक्षण और मशीन लर्निंग मॉडल
8. बिखरा हुआ
स्क्रैपी डेटा विज्ञान के लिए सबसे प्रसिद्ध पायथन लाइब्रेरी में से एक है। तेज और ओपन-सोर्स वेब क्रॉलिंग पायथन फ्रेमवर्क का उपयोग अक्सर XPath-आधारित चयनकर्ताओं की मदद से वेब पेज से डेटा निकालने के लिए किया जाता है। 
लाइब्रेरी में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जिसमें वेब से संरचित डेटा पुनर्प्राप्त करने वाले क्रॉलिंग प्रोग्राम बनाने के लिए उपयोग किया जाना भी शामिल है। इसका उपयोग एपीआई से डेटा इकट्ठा करने के लिए भी किया जाता है, और यह उपयोगकर्ताओं को सार्वभौमिक कोड लिखने में सक्षम बनाता है जिनका उपयोग बड़े क्रॉलर के निर्माण और स्केलिंग के लिए पुन: उपयोग किया जा सकता है। 
डेटा विज्ञान के लिए स्क्रैपी की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं: 
  • हल्का और खुला स्रोत
  • मजबूत वेब स्क्रैपिंग लाइब्रेरी
  • XPath चयनकर्ताओं के साथ डेटा फॉर्म ऑनलाइन पेज निकालता है 
  • अंतर्निहित समर्थन
9. पायटॉर्च
हमारी सूची के अंत में PyTorch है, जो डेटा विज्ञान के लिए एक और शीर्ष पायथन लाइब्रेरी है। पायथन-आधारित वैज्ञानिक कंप्यूटिंग पैकेज ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों की शक्ति पर निर्भर करता है, और इसे अक्सर अधिकतम लचीलेपन और गति के साथ एक गहन शिक्षण अनुसंधान मंच के रूप में चुना जाता है। 
2016 में Facebook की AI अनुसंधान टीम द्वारा निर्मित, PyTorch की सर्वोत्तम विशेषताओं में इसकी निष्पादन की उच्च गति शामिल है, जिसे यह भारी ग्राफ़ को संभालने पर भी प्राप्त कर सकता है। यह अत्यधिक लचीला है, सरलीकृत प्रोसेसर या सीपीयू और जीपीयू पर काम करने में सक्षम है। 
डेटा विज्ञान के लिए PyTorch की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं: 
  • डेटासेट पर नियंत्रण
  • अत्यधिक लचीला और तेज़
  • गहन शिक्षण मॉडल का विकास
  • सांख्यिकीय वितरण और संचालन
10. सुंदर सूप
डेटा विज्ञान के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी की हमारी सूची को बंद करने वाला ब्यूटीफुल सूप है, जिसका उपयोग अक्सर वेब क्रॉलिंग और डेटा स्क्रैपिंग के लिए किया जाता है। ब्यूटीफुलसूप के साथ, उपयोगकर्ता उचित सीएसवी या एपीआई के बिना किसी वेबसाइट पर उपलब्ध डेटा एकत्र कर सकते हैं। उसी समय, पायथन लाइब्रेरी डेटा को स्क्रैप करने और उसे आवश्यक प्रारूप में व्यवस्थित करने में मदद करती है। 
ब्यूटीफुलसूप के पास समर्थन और व्यापक दस्तावेज़ीकरण के लिए एक स्थापित समुदाय भी है जो आसान सीखने की अनुमति देता है। 
डेटा विज्ञान के लिए ब्यूटीफुलसूप की कुछ मुख्य विशेषताएं यहां दी गई हैं: 
  • सामुदायिक समर्थन
  • वेब क्रॉलिंग और डेटा स्क्रैपिंग
  • उपयोग करना आसान
  • उचित सीएसवी या एपीआई के बिना डेटा एकत्र करें
       
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एलेक्स मैकफ़ारलैंड एक एआई पत्रकार और लेखक हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नवीनतम विकास की खोज कर रहे हैं। उन्होंने दुनिया भर में कई एआई स्टार्टअप और प्रकाशनों के साथ सहयोग किया है।