10 Bibliotekat më të mira të Python për shkencën e të dhënave

Python është bërë gjuha programuese më e përdorur sot dhe është zgjedhja kryesore për trajtimin e detyrave të shkencës së të dhënave. Python përdoret nga shkencëtarët e të dhënave çdo ditë dhe është një zgjedhje e shkëlqyeshme për amatorë dhe ekspertë falë natyrës së tij të lehtë për t'u mësuar. Disa nga veçoritë e tjera që e bëjnë Python kaq të popullarizuar për shkencën e të dhënave është se është me burim të hapur, të orientuar drejt objekteve dhe një gjuhë me performancë të lartë. 

Por pika më e madhe e shitjes së Python për shkencën e të dhënave është shumëllojshmëria e tij e gjerë e bibliotekave që mund të ndihmojnë programuesit të zgjidhin një sërë problemesh. 

Le të hedhim një vështrim në 10 bibliotekat më të mira të Python për shkencën e të dhënave: 

1. TensorFlow

Në krye të listës sonë të 10 bibliotekave më të mira Python për shkencën e të dhënave është TensorFlow, e zhvilluar nga Ekipi i Trurit të Google. TensorFlow është një zgjedhje e shkëlqyer si për fillestarët ashtu edhe për profesionistët dhe ofron një gamë të gjerë mjetesh fleksibël, bibliotekash dhe burimesh të komunitetit. 

Biblioteka synon llogaritje numerike me performancë të lartë dhe ka rreth 35,000 komente dhe një komunitet prej më shumë se 1,500 kontribuesish. Aplikimet e tij përdoren në fusha shkencore dhe kuadri i tij hedh themelet për përcaktimin dhe ekzekutimin e llogaritjeve që përfshijnë tensorët, të cilët janë objekte llogaritëse të përcaktuara pjesërisht që përfundimisht prodhojnë një vlerë. 

TensorFlow është veçanërisht i dobishëm për detyra si njohja e të folurit dhe imazhit, aplikacionet e bazuara në tekst, analiza e serive kohore dhe zbulimi i videos. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të TensorFlow për shkencën e të dhënave: 

• Redukton gabimin me 50 deri në 60 për qind në mësimin e makinerive nervore
• Menaxhimi i shkëlqyer i bibliotekës
• Arkitekturë dhe kornizë fleksibël
• Punon në një sërë platformash llogaritëse

2. Shkencëtar

Një tjetër bibliotekë kryesore Python për shkencën e të dhënave është SciPy, e cila është një bibliotekë Python pa pagesë dhe me burim të hapur që përdoret për llogaritjet e nivelit të lartë. Ashtu si TensorFlow, SciPy ka një komunitet të madh dhe aktiv që numëron në qindra kontribues. SciPy është veçanërisht i dobishëm për llogaritjet shkencore dhe teknike dhe ofron rutina të ndryshme miqësore dhe efikase për llogaritjet shkencore. 

SciPy bazohet në Numpy dhe përfshin të gjitha funksionet duke i kthyer ato në mjete shkencore miqësore për përdoruesit. SciPy është i shkëlqyeshëm në kryerjen e llogaritjeve shkencore dhe teknike në grupe të dhënash të mëdha dhe shpesh aplikohet për operacione imazhi shumëdimensionale, algoritme optimizimi dhe algjebër lineare. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të SciPy për shkencën e të dhënave: 

• Komandat e nivelit të lartë për manipulimin dhe vizualizimin e të dhënave
• Funksione të integruara për zgjidhjen e ekuacioneve diferenciale
• Përpunimi shumëdimensional i imazhit
• Llogaritja e grupit të të dhënave të mëdha

3. Pandas

Një tjetër nga bibliotekat më të përdorura të Python për shkencën e të dhënave është Pandas, e cila ofron mjete manipulimi dhe analizimi të të dhënave që mund të përdoren për të analizuar të dhënat. Biblioteka përmban strukturat e veta të fuqishme të të dhënave për manipulimin e tabelave numerike dhe analizave të serive kohore. 

Dy nga veçoritë kryesore të bibliotekës Pandas janë Seritë dhe DataFrames, të cilat janë mënyra të shpejta dhe efikase për të menaxhuar dhe eksploruar të dhënat. Këto përfaqësojnë të dhënat në mënyrë efikase dhe i manipulojnë ato në mënyra të ndryshme. 

Disa nga aplikimet kryesore të Pandas përfshijnë grindjet e përgjithshme të të dhënave dhe pastrimin e të dhënave, statistikat, financat, gjenerimin e diapazonit të datave, regresionin linear dhe shumë më tepër. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të Pandas për shkencën e të dhënave: 

• Krijoni funksionin tuaj dhe ekzekutoni atë në një seri të dhënash
• Abstraksion i nivelit të lartë
• Strukturat e nivelit të lartë dhe mjetet e manipulimit
• Bashkimi/bashkimi i grupeve të të dhënave 

4. i mprehtë

Numpy është një bibliotekë Python që mund të përdoret pa probleme për përpunimin e matricave dhe grupeve të mëdha shumëdimensionale. Ai përdor një grup të madh funksionesh matematikore të nivelit të lartë që e bëjnë atë veçanërisht të dobishëm për llogaritjet themelore shkencore efikase. 

NumPy është një paketë për përpunimin e grupeve me qëllime të përgjithshme që ofron vargje dhe mjete me performancë të lartë, dhe trajton ngadalësinë duke ofruar vargje dhe funksione shumëdimensionale dhe operatorë që veprojnë në mënyrë efikase mbi to. 

Biblioteka Python shpesh aplikohet për analizën e të dhënave, krijimin e grupeve të fuqishme N-dimensionale dhe formimin e bazës së bibliotekave të tjera si SciPy dhe scikit-learn. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të NumPy për shkencën e të dhënave: 

• Funksione të shpejta, të parapërpiluara për rutinat numerike
• Mbështet qasjen e orientuar nga objekti
• I orientuar nga grupi për llogaritje më efikase
• Pastrimi dhe manipulimi i të dhënave

5. Matplotlib

Matplotlib është një bibliotekë komplote për Python që ka një komunitet prej mbi 700 kontribuesish. Ai prodhon grafikët dhe grafikët që mund të përdoren për vizualizimin e të dhënave, si dhe një API të orientuar nga objekti për futjen e grafikëve në aplikacione. 

Një nga zgjedhjet më të njohura për shkencën e të dhënave, Matplotlib ka një sërë aplikacionesh. Mund të përdoret për analizën e korrelacionit të variablave, për të vizualizuar intervalet e besueshmërisë së modeleve dhe shpërndarjen e të dhënave për të fituar njohuri, dhe për zbulimin e jashtme duke përdorur një grafik shpërndarjeje. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të Matplotlib për shkencën e të dhënave: 

• Mund të jetë një zëvendësim i MATLAB
• lirë dhe me burim të hapur
• Mbështet dhjetra backends dhe lloje të prodhimit
• Konsumi i ulët i memories

6. Shkul-mëso

Scikit-learn është një tjetër bibliotekë e shkëlqyer Python për shkencën e të dhënave. Biblioteka e mësimit të makinerive ofron një sërë algoritmesh të dobishme të mësimit të makinerive dhe është krijuar për t'u ndërthurur në SciPy dhe NumPy. 

Scikit-learn përfshin rritjen e gradientit, DBSCAN, pyjet e rastësishme brenda klasifikimit, regresionin, metodat e grupimit dhe makinat e vektorit mbështetës. 

Biblioteka e Python përdoret shpesh për aplikacione si grupimi, klasifikimi, përzgjedhja e modelit, regresioni dhe zvogëlimi i dimensioneve. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të Scikit-learn për shkencën e të dhënave: 

• Klasifikimi dhe modelimi i të dhënave
• Përpunimi paraprak i të dhënave
• Zgjedhja e modelit
• Algoritme të mësimit të makinerive nga fundi në fund 

7. Keras

Keras është një bibliotekë shumë e njohur Python që përdoret shpesh për module të mësimit të thellë dhe rrjeteve nervore, të ngjashme me TensorFlow. Biblioteka mbështet të dyja mbështetësit TensorFlow dhe Theano, gjë që e bën atë një zgjedhje të shkëlqyer për ata që nuk duan të përfshihen shumë me TensorFlow. 

Biblioteka me burim të hapur ju ofron të gjitha mjetet e nevojshme për të ndërtuar modele, për të analizuar grupet e të dhënave dhe për të vizualizuar grafikët, dhe përfshin grupe të dhënash të paraetiketuara që mund të importohen dhe ngarkohen drejtpërdrejt. Biblioteka Keras është modulare, e zgjerueshme dhe fleksibël, duke e bërë atë një opsion miqësor për përdoruesit për fillestarët. Për më tepër, ai gjithashtu ofron një nga diapazoni më të gjerë për llojet e të dhënave. 

Keras shpesh kërkohet për modelet e të mësuarit të thellë që janë të disponueshme me pesha të trajnuara paraprakisht, dhe këto mund të përdoren për të bërë parashikime ose për të nxjerrë veçoritë e tij pa krijuar ose trajnuar modelin tuaj.

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të Keras për shkencën e të dhënave: 

• Zhvillimi i shtresave nervore
• Grumbullimi i të dhënave
• Funksionet e aktivizimit dhe kostos
• Modele të mësimit të thellë dhe të mësimit të makinës

8. Scrappy

Scrapy është një nga bibliotekat më të njohura të Python për shkencën e të dhënave. Kornizat Python zvarritëse të shpejta dhe me burim të hapur në ueb përdoren shpesh për të nxjerrë të dhëna nga faqja e internetit me ndihmën e përzgjedhësve të bazuar në XPath. 

Biblioteka ka një gamë të gjerë aplikacionesh, duke përfshirë përdorimin për të ndërtuar programe zvarritëse që marrin të dhëna të strukturuara nga ueb. Përdoret gjithashtu për të mbledhur të dhëna nga API-të dhe u mundëson përdoruesve të shkruajnë kode universale që mund të ripërdoren për ndërtimin dhe shkallëzimin e zvarritësve të mëdhenj. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të Scrapy për shkencën e të dhënave: 

• Lehtë dhe me burim të hapur
• Bibliotekë e fortë për gërvishtjen e uebit
• Nxjerrë të dhënat nga faqet në internet me përzgjedhës XPath 
• Mbështetje e integruar

9. PyTorch

Afër fundit të listës sonë është PyTorch, e cila është një tjetër bibliotekë më e mirë Python për shkencën e të dhënave. Paketa kompjuterike shkencore e bazuar në Python mbështetet në fuqinë e njësive të përpunimit të grafikës dhe shpesh zgjidhet si një platformë kërkimore e të mësuarit të thellë me fleksibilitet dhe shpejtësi maksimale. 

Krijuar nga ekipi kërkimor i AI i Facebook në 2016, veçoritë më të mira të PyTorch përfshijnë shpejtësinë e tij të lartë të ekzekutimit, të cilën mund ta arrijë edhe kur trajton grafikë të rëndë. Është shumë fleksibël, i aftë të funksionojë në procesorë të thjeshtuar ose CPU dhe GPU. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të PyTorch për shkencën e të dhënave: 

• Kontroll mbi grupet e të dhënave
• Shumë fleksibël dhe i shpejtë
• Zhvillimi i modeleve të të mësuarit të thellë
• Shpërndarja statistikore dhe operacionet

10. Supë e bukur

Mbyllja e listës sonë të 10 bibliotekave më të mira të Python për shkencën e të dhënave është BeautifulSoup, e cila përdoret më shpesh për zvarritjen në ueb dhe skrapimin e të dhënave. Me BeautifulSoup, përdoruesit mund të mbledhin të dhëna që janë të disponueshme në një faqe interneti pa një CSV ose API të duhur. Në të njëjtën kohë, biblioteka Python ndihmon në gërvishtjen e të dhënave dhe rregullimin e tyre në formatin e kërkuar. 

BeautifulSoup ka gjithashtu një komunitet të krijuar për mbështetje dhe dokumentacion gjithëpërfshirës që lejon të mësuarit e lehtë. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të BeautifulSoup për shkencën e të dhënave: 

• Mbështetje e komunitetit
• Zvarritja në ueb dhe skrapimi i të dhënave
• Lehtë për t'u përdorur
• Mblidhni të dhëna pa CSV ose API të duhur