Python könyvtárak
10 legjobb Python-könyvtár az adattudományhoz
Tartalomjegyzék
A Python napjaink legszélesebb körben használt programozási nyelvévé nőtte ki magát, és ez a legjobb választás az adattudományi feladatok megoldására. A Pythont minden nap használják az adatkutatók, és könnyen tanulható természetének köszönhetően remek választás amatőröknek és szakértőknek egyaránt. A Pythont a nyílt forráskódú, objektum-orientált és nagy teljesítményű nyelv miatt olyan népszerűvé teszi az adattudomány számára.
De a Python legnagyobb értékesítési pontja az adattudomány számára a könyvtárak széles választéka, amelyek segíthetnek a programozóknak számos probléma megoldásában.
Vessünk egy pillantást a 10 legjobb Python-könyvtárra az adattudományhoz:
1. TensorFlow
A 10 legjobb adattudományi Python-könyvtárat tartalmazó listánk élén a TensorFlow található, amelyet a Google Brain Team fejlesztett ki. A TensorFlow kezdőknek és profiknak egyaránt kiváló választás, rugalmas eszközök, könyvtárak és közösségi források széles skáláját kínálja.
A könyvtár célja a nagy teljesítményű numerikus számítások elvégzése, és körülbelül 35,000 1,500 megjegyzéssel és több mint XNUMX közreműködő közösséggel rendelkezik. Alkalmazásait több tudományterületen használják, és kerete lefekteti az alapot a tenzorokat tartalmazó számítások meghatározásához és futtatásához, amelyek részben meghatározott számítási objektumok, amelyek végül értéket állítanak elő.
A TensorFlow különösen hasznos olyan feladatoknál, mint a beszéd- és képfelismerés, szövegalapú alkalmazások, idősorelemzés és videóérzékelés.
Íme a TensorFlow adattudományi főbb jellemzői:
- 50-60 százalékkal csökkenti a hibákat a neurális gépi tanulásban
- Kiváló könyvtárkezelés
- Rugalmas architektúra és keretrendszer
- Számos számítási platformon fut
2. SciPy
Egy másik legnépszerűbb Python-könyvtár az adattudomány számára a SciPy, amely egy ingyenes és nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet magas szintű számításokhoz használnak. A TensorFlow-hoz hasonlóan a SciPy-nek is nagy és aktív közössége van, amely több száz közreműködőt számlál. A SciPy különösen hasznos tudományos és műszaki számításokhoz, és különféle felhasználóbarát és hatékony rutinokat biztosít a tudományos számításokhoz.
A SciPy a Numpy-n alapul, és tartalmazza az összes funkciót, miközben felhasználóbarát, tudományos eszközökké alakítja őket. A SciPy kiválóan alkalmas tudományos és műszaki számítások elvégzésére nagy adathalmazokon, és gyakran alkalmazzák többdimenziós képműveletekhez, optimalizálási algoritmusokhoz és lineáris algebrához.
Íme a SciPy adattudományi főbb jellemzői:
- Magas szintű parancsok az adatok kezeléséhez és megjelenítéséhez
- Beépített függvények differenciálegyenletek megoldásához
- Többdimenziós képfeldolgozás
- Nagy adathalmaz számítása
3. pandák
Az adattudományban az egyik legszélesebb körben használt Python-könyvtár a Pandas, amely adatkezelési és -elemző eszközöket biztosít az adatok elemzéséhez. A könyvtár saját hatékony adatstruktúrákat tartalmaz a numerikus táblák manipulálásához és az idősorok elemzéséhez.
A Pandas könyvtár két legfontosabb funkciója a Series és a DataFrame, amelyek gyors és hatékony módjai az adatok kezelésének és felfedezésének. Ezek hatékonyan reprezentálják az adatokat, és különféle módokon kezelik azokat.
A Pandák főbb alkalmazásai közé tartozik az általános adatviszály és adattisztítás, statisztika, pénzügy, dátumtartomány generálás, lineáris regresszió és még sok más.
Íme a Pandák adattudományi főbb jellemzői:
- Hozzon létre saját függvényt, és futtassa azt egy sor adaton keresztül
- Magas szintű absztrakció
- Magas szintű szerkezetek és manipulációs eszközök
- Adatkészletek egyesítése/egyesítése
4. numpy
A Numpy egy Python-könyvtár, amely zökkenőmentesen használható nagy, többdimenziós tömb- és mátrixfeldolgozáshoz. Magas szintű matematikai függvények nagy készletét használja, amelyek különösen hasznossá teszik a hatékony alapvető tudományos számításokhoz.
A NumPy egy általános célú tömbfeldolgozó csomag, amely nagy teljesítményű tömböket és eszközöket biztosít, és a lassúságot a többdimenziós tömbök, valamint az azokon hatékonyan működő funkciók és operátorok biztosításával kezeli.
A Python-könyvtárat gyakran használják adatelemzésre, erőteljes N-dimenziós tömbök létrehozására, és más könyvtárak, például a SciPy és a scikit-learn alapját képezik.
Íme néhány a NumPy adattudományi főbb jellemzői közül:
- Gyors, előre lefordított függvények numerikus rutinokhoz
- Támogatja az objektum-orientált megközelítést
- Tömborientált a hatékonyabb számítástechnika érdekében
- Adattisztítás és adatkezelés
5. Matplotlib
A Matplotlib egy Python-rajzkönyvtár, amelynek több mint 700 közreműködő közössége van. Grafikonokat és diagramokat készít, amelyek adatvizualizációra használhatók, valamint egy objektum-orientált API-t a diagramok alkalmazásokba ágyazásához.
Az adattudomány egyik legnépszerűbb választása, a Matplotlib számos alkalmazással rendelkezik. Használható változók korrelációelemzésére, modellek konfidenciaintervallumainak és az adatok eloszlásának megjelenítésére, hogy betekintést nyerjünk, valamint kiugró értékek kimutatására szóródási diagram segítségével.
Íme a Matplotlib adattudományi főbb jellemzői:
- Lehet MATLAB csere
- Szabad és nyílt forráskódú
- Több tucat háttérprogramot és kimeneti típust támogat
- Alacsony memóriafogyasztás
A Scikit-learn egy másik nagyszerű Python-könyvtár az adattudományhoz. A gépi tanulási könyvtár számos hasznos gépi tanulási algoritmust kínál, és a SciPy-be és a NumPy-be interpolálható.
A Scikit-learn magában foglalja a gradiens-növelést, a DBSCAN-t, az osztályozáson belüli véletlenszerű erdőket, a regressziót, a klaszterezési módszereket és a támogató vektorgépeket.
A Python könyvtárat gyakran használják olyan alkalmazásokhoz, mint a fürtözés, osztályozás, modellválasztás, regresszió és dimenziócsökkentés.
Íme néhány fő jellemzője a Scikit-learn for Data Science programnak:
- Adatok osztályozása és modellezése
- Adatok előfeldolgozása
- Modell kiválasztása
- Végpontok közötti gépi tanulási algoritmusok
7. Keras
A Keras egy nagyon népszerű Python-könyvtár, amelyet gyakran mély tanuláshoz és neurális hálózati modulokhoz használnak, hasonlóan a TensorFlow-hoz. A könyvtár támogatja a TensorFlow és a Theano háttérprogramokat is, így kiváló választás azok számára, akik nem akarnak túlságosan belekeveredni a TensorFlow-ba.
A nyílt forráskódú könyvtár minden eszközt biztosít a modellek felépítéséhez, az adatkészletek elemzéséhez és a grafikonok megjelenítéséhez, és tartalmaz előre címkézett adatkészleteket, amelyek közvetlenül importálhatók és betölthetők. A Keras könyvtár moduláris, bővíthető és rugalmas, így kezdők számára is felhasználóbarát megoldás. Ráadásul az egyik legszélesebb adattípus-tartományt kínálja.
A Keras-t gyakran keresik az előre betanított súlyokkal elérhető mély tanulási modellekhez, amelyek segítségével előrejelzéseket készíthet, vagy kinyerheti jellemzőit saját modell létrehozása vagy betanítása nélkül.
Íme a Keras adattudományi főbb jellemzői:
- Neurális rétegek fejlesztése
- Adatgyűjtés
- Aktiválási és költségfüggvények
- Mély tanulási és gépi tanulási modellek
8. Érdes
A Scrapy az egyik legismertebb Python-könyvtár az adattudomány számára. A gyors és nyílt forráskódú webbejáró Python keretrendszereket gyakran használják adatok kinyerésére a weboldalról XPath-alapú szelektorok segítségével.
A könyvtár számos alkalmazással rendelkezik, többek között olyan feltérképező programok létrehozására is használható, amelyek strukturált adatokat kérnek le az internetről. Az API-kból származó adatok gyűjtésére is szolgál, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy univerzális kódokat írjanak, amelyek újra felhasználhatók nagy bejárók felépítéséhez és méretezéséhez.
Íme néhány a Scrapy for Data Science főbb funkciói közül:
- Könnyű és nyílt forráskódú
- Robusztus webkaparó könyvtár
- Az XPath választókkal adatokat bont ki online oldalakról
- Beépített támogatás
9. PyTorch
A listánk végéhez közeledik a PyTorch, amely egy újabb Python-könyvtár az adattudomány számára. A Python-alapú tudományos számítástechnikai csomag a grafikus feldolgozó egységek erejére támaszkodik, és gyakran választják mélytanulási kutatási platformként maximális rugalmassággal és sebességgel.
A Facebook mesterséges intelligencia kutatócsoportja által 2016-ban létrehozott PyTorch legjobb tulajdonságai közé tartozik a nagy végrehajtási sebesség, amelyet még nehéz grafikonok kezelésekor is el tud érni. Rendkívül rugalmas, egyszerűsített processzorokon vagy CPU-kon és GPU-kon is képes működni.
Íme a PyTorch adattudományi főbb jellemzői:
- Adatkészletek vezérlése
- Rendkívül rugalmas és gyors
- Mély tanulási modellek fejlesztése
- Statisztikai eloszlás és műveletek
10. Szépleves
A 10 legjobb adattudományi Python-könyvtárat tartalmazó listánkat a BeautifulSoup zárja, amelyet leggyakrabban webes feltérképezésre és adatkaparásra használnak. A BeautifulSoup segítségével a felhasználók olyan adatokat gyűjthetnek, amelyek megfelelő CSV vagy API nélkül is elérhetők egy webhelyen. Ugyanakkor a Python könyvtár segít az adatok lekaparásában és a szükséges formátumba rendezésében.
A BeautifulSoup egy kialakult közösséggel is rendelkezik támogatásért és átfogó dokumentációért, amely lehetővé teszi a könnyű tanulást.
Íme néhány a BeautifulSoup adattudományi főbb jellemzői közül:
- Közösségi támogatás
- Webes feltérképezés és adatlekopás
- Könnyen használható
- Gyűjtsön adatokat megfelelő CSV vagy API nélkül
Alex McFarland mesterséges intelligencia újságíró és író, aki a mesterséges intelligencia legújabb fejleményeit vizsgálja. Számos AI startup vállalkozással és publikációval működött együtt világszerte.
Talán tetszene
A 10 legjobb képfeldolgozó könyvtár a Pythonban
10 legjobb Python-könyvtár a mély tanuláshoz
A 10 legjobb Python-könyvtár gépi tanuláshoz és mesterséges intelligenciához
10 legjobb Python-könyvtár természetes nyelvi feldolgozáshoz
7 legjobb Python-tanfolyam és -tanúsítvány (2024. június)
10 legjobb gépi tanulási algoritmus