10 bestu Python bókasöfnin fyrir gagnafræði

Python hefur risið upp og orðið mest notaða forritunarmál nútímans og það er besti kosturinn til að takast á við verkefni í gagnavísindum. Python er notað af gagnafræðingum á hverjum einasta degi og það er frábært val fyrir áhugamenn og sérfræðinga þökk sé eðli þess sem auðvelt er að læra. Sumir af öðrum eiginleikum sem gera Python svo vinsæll fyrir gagnavísindi er að það er opinn uppspretta, hlutbundið og afkastamikið tungumál. 

En stærsti sölustaður Python fyrir gagnavísindi er fjölbreytt úrval bókasöfna sem geta hjálpað forriturum að leysa margvísleg vandamál. 

Við skulum skoða 10 bestu Python bókasöfnin fyrir gagnafræði: 

1. TensorFlow

Í efsta sæti listans okkar yfir 10 bestu Python bókasöfnin fyrir gagnafræði er TensorFlow, þróað af Google Brain Team. TensorFlow er frábært val fyrir bæði byrjendur og fagmenn og það býður upp á breitt úrval af sveigjanlegum verkfærum, bókasöfnum og samfélagsauðlindum. 

Bókasafnið miðar að afkastamiklum tölulegum útreikningum og það hefur um 35,000 athugasemdir og samfélag með meira en 1,500 þátttakendum. Forrit þess eru notuð þvert á vísindasvið og umgjörð þess leggur grunninn að því að skilgreina og keyra útreikninga sem fela í sér tensora, sem eru að hluta til skilgreindir reiknihlutir sem að lokum framleiða gildi. 

TensorFlow er sérstaklega gagnlegt fyrir verkefni eins og tal- og myndgreiningu, textaforrit, tímaraðargreiningu og myndbandsgreiningu. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum TensorFlow fyrir gagnavísindi: 

• Dregur úr villum um 50 til 60 prósent í taugavélanámi
• Frábær bókasafnsstjórnun
• Sveigjanlegur arkitektúr og umgjörð
• Keyrir á ýmsum tölvukerfum

2. SciPy

Annað topp Python bókasafn fyrir gagnavísindi er SciPy, sem er ókeypis og opinn uppspretta Python bókasafn notað fyrir útreikninga á háu stigi. Eins og TensorFlow hefur SciPy stórt og virkt samfélag sem telur hundruð þátttakenda. SciPy er sérstaklega gagnlegt fyrir vísindalega og tæknilega útreikninga og það býður upp á ýmsar notendavænar og skilvirkar venjur fyrir vísindalega útreikninga. 

SciPy er byggt á Numpy og inniheldur allar aðgerðir á meðan þær breytast í notendavænt, vísindalegt verkfæri. SciPy er frábært í að framkvæma vísindalega og tæknilega tölvuvinnslu á stórum gagnasöfnum og það er oft notað fyrir fjölvíddar myndaðgerðir, hagræðingaralgrím og línulega algebru. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum SciPy fyrir gagnavísindi: 

• Skipanir á háu stigi til að meðhöndla gögn og sýna mynd
• Innbyggðar aðgerðir til að leysa diffurjöfnur
• Fjölvídd myndvinnsla
• Útreikningur á stórum gagnasettum

3. Pandas

Annað af mest notuðu Python bókasöfnunum fyrir gagnafræði er Pandas, sem býður upp á gagnavinnslu og greiningartæki sem hægt er að nota til að greina gögn. Bókasafnið inniheldur sitt eigið öfluga gagnaskipulag til að vinna með tölulegar töflur og tímaraðagreiningu. 

Tveir af helstu eiginleikum Pandas bókasafnsins eru Series og DataFrames, sem eru fljótlegar og skilvirkar leiðir til að stjórna og kanna gögn. Þetta tákna gögn á skilvirkan hátt og vinna með þau á mismunandi vegu. 

Sum af helstu forritum Pandas fela í sér almenna gagnaskil og gagnahreinsun, tölfræði, fjármál, tímabilsmyndun, línuleg aðhvarf og margt fleira. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Pandas fyrir gagnavísindi: 

• Búðu til þína eigin aðgerð og keyrðu hana yfir röð gagna
• Abstrakt á háu stigi
• Mannvirki á háu stigi og meðhöndlunarverkfæri
• Sameining/sameining gagnasafna 

4. Numpy

Numpy er Python bókasafn sem hægt er að nota óaðfinnanlega fyrir stóra fjölvíddar fylki og fylkisvinnslu. Það notar mikið safn af stærðfræðilegum aðgerðum á háu stigi sem gera það sérstaklega gagnlegt fyrir skilvirka grunnvísindaútreikninga. 

NumPy er alhliða fylkisvinnslupakki sem býður upp á afkastamikil fylki og verkfæri, og það tekur á hægagangi með því að útvega fjölvíddar fylki og aðgerðir og rekstraraðila sem starfa á skilvirkan hátt á þeim. 

Python bókasafnið er oft notað fyrir gagnagreiningu, sköpun öflugra N-víddar fylkja og myndar grunninn að öðrum bókasöfnum eins og SciPy og scikit-learn. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum NumPy fyrir gagnavísindi: 

• Hraðvirkar, forsamstæðar aðgerðir fyrir tölulegar venjur
• Styður hlutbundinn nálgun
• Fylkistillt fyrir skilvirkari tölvuvinnslu
• Gagnahreinsun og meðferð

5. Matplotlib

Matplotlib er samsærissafn fyrir Python sem hefur samfélag yfir 700 þátttakenda. Það framleiðir línurit og lóðir sem hægt er að nota til að sýna gögn, auk hlutbundins API til að fella lóðirnar inn í forrit. 

Einn vinsælasti kosturinn fyrir gagnavísindi, Matplotlib hefur margs konar forrit. Það er hægt að nota fyrir fylgnigreiningu breyta, til að sjá öryggisbil líkana og dreifingu gagna til að fá innsýn og til að greina frávik með því að nota dreifimynd. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Matplotlib fyrir gagnavísindi: 

• Getur komið í stað MATLAB
• Frjáls og opinn uppspretta
• Styður heilmikið af bakenda og úttakstegundum
• Lítil minnisnotkun

6. Scikit-læra

Scikit-learn er annað frábært Python bókasafn fyrir gagnavísindi. Vélanámssafnið býður upp á margs konar gagnlegar vélanámsreiknirit og það er hannað til að vera innskot í SciPy og NumPy. 

Scikit-learn felur í sér hallaaukningu, DBSCAN, handahófskennda skóga innan flokkunar, aðhvarf, klasaaðferðir og stuðningsvigurvélar. 

Python bókasafnið er oft notað fyrir forrit eins og þyrping, flokkun, líkanaval, aðhvarf og víddarminnkun. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Scikit-learn fyrir gagnavísindi: 

• Gagnaflokkun og líkanagerð
• Forvinnsla gagna
• Val á líkani
• Enda-til-enda reiknirit fyrir vélanám 

7. Keras

Keras er mjög vinsælt Python bókasafn sem oft er notað fyrir djúpt nám og taugakerfiseiningar, svipað og TensorFlow. Bókasafnið styður bæði TensorFlow og Theano bakenda, sem gerir það að frábæru vali fyrir þá sem vilja ekki taka of þátt í TensorFlow. 

Opinn uppspretta bókasafnið veitir þér öll þau verkfæri sem þarf til að smíða líkön, greina gagnasöfn og sjá myndrit, og það inniheldur formerkt gagnasöfn sem hægt er að flytja beint inn og hlaða. Keras bókasafnið er mát, stækkanlegt og sveigjanlegt, sem gerir það að notendavænum valkosti fyrir byrjendur. Ofan á það býður það einnig upp á eitt breiðasta svið fyrir gagnategundir. 

Oft er leitað til Keras fyrir djúpnámslíkönin sem eru fáanleg með forþjálfuðum lóðum og hægt er að nota þau til að spá fyrir eða draga út eiginleika þess án þess að búa til eða þjálfa eigið líkan.

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Keras fyrir gagnavísindi: 

• Þróun taugalaga
• Gagnaöflun
• Virkjun og kostnaðaraðgerðir
• Djúpnám og vélanámslíkön

8. Skelfilegt

Scrapy er eitt þekktasta Python bókasafnið fyrir gagnavísindi. Hratt og opinn vefskrið Python ramma er oft notað til að draga gögn af vefsíðunni með hjálp XPath-undirstaða veljara. 

Safnið hefur mikið úrval af forritum, þar á meðal til að byggja upp skriðforrit sem sækja skipulögð gögn af vefnum. Það er einnig notað til að safna gögnum úr API, og það gerir notendum kleift að skrifa alhliða kóða sem hægt er að endurnýta til að byggja og stækka stóra skriðdreka. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Scrapy fyrir gagnavísindi: 

• Léttur og opinn uppspretta
• Öflugt vefskrapasafn
• Tekur út gagnaform á netinu síður með XPath vali 
• Innbyggður stuðningur

9. PyTorch

Undir lok lista okkar er PyTorch, sem er enn eitt topp Python bókasafnið fyrir gagnavísindi. Python-undirstaða vísindatölvunarpakkinn byggir á krafti grafíkvinnslueininga og hann er oft valinn sem djúpnámsrannsóknarvettvangur með hámarks sveigjanleika og hraða. 

Stofnað af gervigreindarrannsóknarteymi Facebook árið 2016, bestu eiginleikar PyTorch fela í sér háan hraða framkvæmdar, sem það getur náð jafnvel þegar þú meðhöndlar þung myndrit. Það er mjög sveigjanlegt, fær um að starfa á einfaldaðri örgjörva eða örgjörva og GPU. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum PyTorch fyrir gagnavísindi: 

• Stjórn á gagnasöfnum
• Mjög sveigjanlegt og hratt
• Þróun djúpnámslíkana
• Tölfræðileg dreifing og rekstur

10. Falleg súpa

Að loka listanum okkar yfir 10 bestu Python bókasöfnin fyrir gagnafræði er BeautifulSoup, sem er oftast notuð fyrir vefskrið og gagnaskrapun. Með BeautifulSoup geta notendur safnað gögnum sem eru tiltæk á vefsíðu án viðeigandi CSV eða API. Á sama tíma hjálpar Python bókasafnið að skafa gögnin og raða þeim á tilskilið snið. 

BeautifulSoup hefur einnig rótgróið samfélag fyrir stuðning og yfirgripsmikla skjöl sem gerir kleift að læra. 

Hér eru nokkrir af helstu eiginleikum BeautifulSoup fyrir gagnavísindi: 

• Stuðningur samfélagsins
• Vefskrið og gagnaskrapun
• Auðvelt að nota
• Safnaðu gögnum án viðeigandi CSV eða API