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データサイエンスに最適な Python ライブラリ 10 選

更新中 on 2024 年 1 月 16 日

Python は現在最も広く使用されているプログラミング言語に成長しており、データサイエンスのタスクに取り組むための最優先の選択肢となっています。 Python はデータサイエンティストによって毎日使用されており、その習得が簡単な性質により、アマチュアにも専門家にも同様に最適です。 Python がデータサイエンスで人気を博しているその他の特徴として、Python がオープンソース、オブジェクト指向、高性能言語であることが挙げられます。

しかし、データサイエンスにおける Python の最大のセールスポイントは、プログラマーがさまざまな問題を解決するのに役立つさまざまなライブラリがあることです。

データサイエンスに最適な Python ライブラリ 10 個を見てみましょう。

1. TensorFlow

データサイエンスに最適な Python ライブラリ 10 個のリストのトップは、Google Brain チームによって開発された TensorFlow です。 TensorFlow は初心者と専門家の両方にとって優れた選択肢であり、柔軟なツール、ライブラリ、コミュニティリソースを幅広く提供しています。

このライブラリは高性能数値計算を目的としており、約 35,000 件のコメントと 1,500 人を超える寄稿者からなるコミュニティがあります。そのアプリケーションは科学分野全体で使用されており、そのフレームワークは、最終的に値を生成する部分的に定義された計算オブジェクトであるテンソルを含む計算を定義および実行するための基盤を築きます。

TensorFlow は、音声および画像認識、テキストベースのアプリケーション、時系列分析、ビデオ検出などのタスクに特に役立ちます。

データサイエンス向けの TensorFlow の主な機能の一部を次に示します。

ニューラル機械学習におけるエラーを 50 ～ 60% 削減
優れた図書館管理
柔軟なアーキテクチャとフレームワーク
さまざまな計算プラットフォーム上で実行

2. SciPy

データサイエンス向けのもう XNUMX つのトップ Python ライブラリは SciPy です。これは、高レベルの計算に使用される無料のオープンソース Python ライブラリです。 TensorFlow と同様に、SciPy には数百人の寄稿者を含む大規模で活発なコミュニティがあります。 SciPy は科学的および技術的な計算に特に役立ち、科学計算のためのさまざまなユーザーフレンドリーで効率的なルーチンを提供します。

SciPy は Numpy をベースにしており、すべての機能が含まれており、ユーザーフレンドリーな科学ツールに変換されています。 SciPy は、大規模なデータセットに対する科学技術コンピューティングの実行に優れており、多次元画像操作、最適化アルゴリズム、線形代数によく適用されます。

データサイエンス向けの SciPy の主な機能の一部を次に示します。

データ操作と視覚化のための高レベルのコマンド
微分方程式を解くための組み込み関数
多次元画像処理
大規模なデータセットの計算

3. パンダ

データサイエンスに最も広く使用されているもう XNUMX つの Python ライブラリは Pandas です。これは、データの分析に使用できるデータ操作および分析ツールを提供します。このライブラリには、数値テーブルと時系列分析を操作するための独自の強力なデータ構造が含まれています。

Pandas ライブラリの XNUMX つの主な機能は、データを管理および探索するための高速かつ効率的な方法である Series と DataFrames です。これらはデータを効率的に表し、さまざまな方法でデータを操作します。

Pandas の主なアプリケーションには、一般的なデータラングリングとデータクリーニング、統計、財務、日付範囲の生成、線形回帰などが含まれます。

データサイエンス用の Pandas の主な機能の一部を次に示します。

独自の関数を作成し、一連のデータに対して実行します。
高レベルの抽象化
高レベルの構造と操作ツール
データセットのマージ/結合

4. NumPy

Numpy は、大規模な多次元配列および行列の処理にシームレスに利用できる Python ライブラリです。これは、効率的な基礎科学計算に特に役立つ、高レベルの数学関数の大規模なセットを使用します。

NumPy は、高性能の配列とツールを提供する汎用の配列処理パッケージであり、多次元配列と、それらを効率的に動作させる関数と演算子を提供することで速度の遅さに対処します。

Python ライブラリは、データ分析、強力な N 次元配列の作成、および SciPy や scikit-learn などの他のライブラリのベースの形成に適用されることがよくあります。

データサイエンス向けの NumPy の主な機能の一部を次に示します。

数値ルーチン用の高速なプリコンパイル済み関数
オブジェクト指向アプローチをサポート
より効率的なコンピューティングのための配列指向
データのクリーニングと操作

5.Matplotlib

Matplotlib は、700 人を超える寄稿者からなるコミュニティを持つ Python 用のプロットライブラリです。データ視覚化に使用できるグラフとプロット、およびプロットをアプリケーションに埋め込むためのオブジェクト指向 API を生成します。

データサイエンスで最も人気のある選択肢の XNUMX つである Matplotlib には、さまざまなアプリケーションがあります。変数の相関分析、モデルの信頼区間とデータの分布を視覚化して洞察を得る、散布図を使用した外れ値の検出に使用できます。

データサイエンス向けの Matplotlib の主な機能の一部を次に示します。

MATLAB の代替として使用可能
フリーおよびオープンソース
数十のバックエンドと出力タイプをサポート
メモリ消費量が少ない

6. シキット学習

Scikit-learn も、データサイエンス用の優れた Python ライブラリです。機械学習ライブラリは、さまざまな便利な機械学習アルゴリズムを提供し、SciPy および NumPy に補間されるように設計されています。

Scikit-learn には、勾配ブースティング、DBSCAN、分類内のランダムフォレスト、回帰、クラスタリング手法、およびサポートベクターマシンが含まれています。

Python ライブラリは、クラスタリング、分類、モデル選択、回帰、次元削減などのアプリケーションによく使用されます。

データサイエンス向けの Scikit-learn の主な機能の一部を次に示します。

データの分類とモデリング
データの前処理
モデル選択
エンドツーエンドの機械学習アルゴリズム

7. ケラス

Keras は、TensorFlow と同様に、ディープラーニングやニューラルネットワークモジュールによく使用される非常に人気のある Python ライブラリです。このライブラリは TensorFlow と Theano バックエンドの両方をサポートしているため、TensorFlow にあまり関わりたくない人にとっては最適な選択肢になります。

オープンソースライブラリには、モデルの構築、データセットの分析、グラフの視覚化に必要なすべてのツールが用意されており、直接インポートおよびロードできるラベル付きのデータセットが含まれています。 Keras ライブラリはモジュール式で拡張可能で柔軟性があり、初心者にとって使いやすいオプションです。それに加えて、最も幅広いデータ型の XNUMX つも提供します。

Keras は、事前トレーニング済みの重みを備えた深層学習モデルとしてよく求められており、独自のモデルを作成したりトレーニングしたりせずに、予測を行ったり、その特徴を抽出したりするために使用できます。

データサイエンス用の Keras の主な機能の一部を次に示します。

神経層の発達
データプーリング
活性化関数とコスト関数
ディープラーニングと機械学習モデル

8. スクラップ

Scrapy は、データサイエンス用の最もよく知られた Python ライブラリの XNUMX つです。高速でオープンソースの Web クローリング Python フレームワークは、XPath ベースのセレクターを使用して Web ページからデータを抽出するためによく使用されます。

このライブラリには、Web から構造化データを取得するクローリングプログラムの構築に使用されるなど、幅広い用途があります。 API からデータを収集するためにも使用され、ユーザーは大規模なクローラーの構築と拡張に再利用できる汎用コードを作成できます。

データサイエンス向けの Scrapy の主な機能の一部を以下に示します。

軽量でオープンソース
堅牢な Web スクレイピングライブラリ
XPath セレクターを使用してオンラインページからデータを抽出します
組み込みサポート

9. パイトーチ

リストの最後に近づいているのは、データサイエンス向けのもう XNUMX つのトップ Python ライブラリである PyTorch です。 Python ベースの科学技術コンピューティングパッケージはグラフィックス処理ユニットの能力に依存しており、最大限の柔軟性と速度を備えた深層学習研究プラットフォームとしてよく選ばれています。

2016 年に Facebook の AI 研究チームによって作成された PyTorch の最大の特徴は、重いグラフを処理する場合でも実行できる高速実行です。柔軟性が高く、簡素化されたプロセッサーまたは CPU および GPU 上で動作できます。

データサイエンス向けの PyTorch の主な機能の一部を次に示します。

データセットの制御
高い柔軟性と高速性
深層学習モデルの開発
統計の配布と運用

10. 美しいスープ

データサイエンスに最適な Python ライブラリ 10 個のリストを締めくくるのは、Web クローリングとデータスクレイピングに最もよく使用される BeautifulSoup です。 BeautifulSoup を使用すると、ユーザーは適切な CSV や API がなくても、Web サイトで利用可能なデータを収集できます。同時に、Python ライブラリはデータを収集し、必要な形式に調整するのに役立ちます。

BeautifulSoup には、簡単に学習できるサポートと包括的なドキュメントのための確立されたコミュニティもあります。

データサイエンス向けの BeautifulSoup の主な機能の一部を次に示します。