10 labākās Python bibliotēkas datu zinātnei

Python ir kļuvis par mūsdienās visplašāk izmantoto programmēšanas valodu, un tā ir labākā izvēle datu zinātnes uzdevumu risināšanai. Python datu zinātnieki izmanto katru dienu, un tā ir lieliska izvēle gan amatieriem, gan ekspertiem, pateicoties tā viegli apgūstamajam raksturam. Dažas citas funkcijas, kas padara Python tik populāru datu zinātnē, ir tas, ka tas ir atvērtā koda, objektorientēts un augstas veiktspējas valoda. 

Taču Python lielākais pārdošanas punkts datu zinātnei ir tā plašā bibliotēku klāsts, kas var palīdzēt programmētājiem atrisināt virkni problēmu. 

Apskatīsim 10 labākās Python bibliotēkas datu zinātnei: 

1. TensorFlow

Mūsu 10 labāko Python bibliotēku saraksta augšgalā datu zinātnei ir TensorFlow, ko izstrādājusi Google Brain komanda. TensorFlow ir lieliska izvēle gan iesācējiem, gan profesionāļiem, un tā piedāvā plašu elastīgu rīku, bibliotēku un kopienas resursu klāstu. 

Bibliotēka ir paredzēta augstas veiktspējas skaitliskiem aprēķiniem, un tajā ir aptuveni 35,000 1,500 komentāru un vairāk nekā XNUMX līdzstrādnieku kopiena. Tās lietojumprogrammas tiek izmantotas dažādās zinātnes jomās, un tās ietvars veido pamatu tādu aprēķinu definēšanai un palaišanai, kas ietver tenzorus, kas ir daļēji definēti skaitļošanas objekti, kas galu galā rada vērtību. 

TensorFlow ir īpaši noderīga tādiem uzdevumiem kā runas un attēlu atpazīšana, teksta lietojumprogrammas, laikrindu analīze un video noteikšana. 

Šeit ir dažas no galvenajām TensorFlow funkcijām datu zinātnei: 

• Samazina kļūdas par 50 līdz 60 procentiem neironu mašīnmācībā
• Lieliska bibliotēkas vadība
• Elastīga arhitektūra un ietvars
• Darbojas dažādās skaitļošanas platformās

2. SciPy

Vēl viena populārākā Python bibliotēka datu zinātnei ir SciPy, kas ir bezmaksas un atvērtā koda Python bibliotēka, ko izmanto augsta līmeņa aprēķiniem. Tāpat kā TensorFlow, arī SciPy ir liela un aktīva kopiena, kurā ir simtiem atbalstītāju. SciPy ir īpaši noderīgs zinātniskiem un tehniskiem aprēķiniem, un tas nodrošina dažādas lietotājam draudzīgas un efektīvas zinātnisko aprēķinu rutīnas. 

SciPy pamatā ir Numpy, un tajā ir iekļautas visas funkcijas, vienlaikus pārvēršot tās par lietotājam draudzīgiem, zinātniskiem rīkiem. SciPy lieliski spēj veikt zinātnisku un tehnisku skaitļošanu lielās datu kopās, un to bieži izmanto daudzdimensiju attēlu operācijām, optimizācijas algoritmiem un lineārai algebrai. 

Šeit ir dažas no galvenajām SciPy funkcijām datu zinātnei: 

• Augsta līmeņa komandas datu manipulācijai un vizualizācijai
• Iebūvētas funkcijas diferenciālvienādojumu risināšanai
• Daudzdimensiju attēlu apstrāde
• Lielu datu kopu aprēķins

3. Pandas

Vēl viena no visplašāk izmantotajām Python bibliotēkām datu zinātnē ir Pandas, kas nodrošina datu manipulācijas un analīzes rīkus, ko var izmantot datu analīzei. Bibliotēkā ir savas jaudīgās datu struktūras, lai manipulētu ar skaitliskām tabulām un laikrindu analīzi. 

Divas no Pandas bibliotēkas galvenajām funkcijām ir tās sērija un datu rāmji, kas ir ātri un efektīvi datu pārvaldības un izpētes veidi. Tie efektīvi attēlo datus un manipulē ar tiem dažādos veidos. 

Dažas no galvenajām Pandas lietojumprogrammām ietver vispārīgu datu strīdus un datu tīrīšanu, statistiku, finanses, datumu diapazona ģenerēšanu, lineāro regresiju un daudz ko citu. 

Šeit ir dažas no galvenajām Pandas funkcijām datu zinātnei: 

• Izveidojiet savu funkciju un palaidiet to datu sērijā
• Augsta līmeņa abstrakcija
• Augsta līmeņa struktūras un manipulācijas rīki
• Datu kopu sapludināšana/savienošana 

4. nejutīgs

Numpy ir Python bibliotēka, ko var nemanāmi izmantot lielu daudzdimensiju masīvu un matricu apstrādei. Tas izmanto lielu augsta līmeņa matemātisko funkciju kopumu, kas padara to īpaši noderīgu efektīviem fundamentāliem zinātniskiem aprēķiniem. 

NumPy ir vispārējas nozīmes masīvu apstrādes pakotne, kas nodrošina augstas veiktspējas masīvus un rīkus, un tā novērš lēnumu, nodrošinot daudzdimensiju masīvus un funkcijas un operatorus, kas ar tiem efektīvi darbojas. 

Python bibliotēka bieži tiek izmantota datu analīzei, jaudīgu N-dimensiju masīvu izveidei un citu bibliotēku, piemēram, SciPy un scikit-learn, bāzes veidošanai. 

Šeit ir dažas no galvenajām NumPy funkcijām datu zinātnei: 

• Ātras, iepriekš kompilētas funkcijas skaitliskām rutīnām
• Atbalsta objektorientētu pieeju
• Uz masīvu orientēts efektīvākai skaitļošanai
• Datu tīrīšana un manipulācijas

5. Matplotlib

Matplotlib ir Python diagrammu bibliotēka, kurā ir vairāk nekā 700 līdzstrādnieku kopiena. Tas veido grafikus un diagrammas, ko var izmantot datu vizualizēšanai, kā arī uz objektu orientētu API, lai iegultu diagrammas lietojumprogrammās. 

Vienai no populārākajām datu zinātnes izvēlēm Matplotlib ir dažādas lietojumprogrammas. To var izmantot mainīgo korelācijas analīzei, modeļu ticamības intervālu vizualizēšanai un datu sadalījumam, lai gūtu ieskatu, kā arī novirzes noteikšanai, izmantojot izkliedes diagrammu. 

Šeit ir dažas no galvenajām Matplotlib funkcijām datu zinātnei: 

• Var aizstāt MATLAB
• Bezmaksas un atvērtā koda
• Atbalsta desmitiem aizmugursistēmu un izvades veidu
• Zems atmiņas patēriņš

6. Scikit-mācīties

Scikit-learn ir vēl viena lieliska Python bibliotēka datu zinātnei. Mašīnmācīšanās bibliotēka nodrošina dažādus noderīgus mašīnmācīšanās algoritmus, un tā ir paredzēta interpolēšanai SciPy un NumPy. 

Scikit-learn ietver gradientu pastiprināšanu, DBSCAN, nejaušus mežus klasifikācijā, regresiju, klasterizācijas metodes un atbalsta vektoru mašīnas. 

Python bibliotēka bieži tiek izmantota tādām lietojumprogrammām kā klasterizācija, klasifikācija, modeļu atlase, regresija un dimensiju samazināšana. 

Šeit ir dažas no galvenajām Scikit-learn funkcijām datu zinātnei: 

• Datu klasifikācija un modelēšana
• Datu pirmapstrāde
• Modeļa izvēle
• Pilnīgi mašīnmācīšanās algoritmi 

7. Keras

Keras ir ļoti populāra Python bibliotēka, ko bieži izmanto dziļai apmācībai un neironu tīkla moduļiem, līdzīgi kā TensorFlow. Bibliotēka atbalsta gan TensorFlow, gan Theano aizmugursistēmas, kas padara to par lielisku izvēli tiem, kuri nevēlas pārāk iesaistīties ar TensorFlow. 

Atvērtā koda bibliotēkā ir pieejami visi rīki, kas nepieciešami modeļu veidošanai, datu kopu analīzei un grafiku vizualizēšanai, un tajā ir iekļautas iepriekš marķētas datu kopas, kuras var tieši importēt un ielādēt. Keras bibliotēka ir modulāra, paplašināma un elastīga, padarot to par lietotājam draudzīgu iespēju iesācējiem. Turklāt tas piedāvā arī vienu no plašākajiem datu tipu diapazoniem. 

Keras bieži tiek meklēti dziļās mācīšanās modeļiem, kas ir pieejami ar iepriekš sagatavotiem svariem, un tos var izmantot, lai veiktu prognozes vai iegūtu tās funkcijas, neizveidojot vai neapmācot savu modeli.

Šeit ir dažas no galvenajām Keras funkcijām datu zinātnei: 

• Neironu slāņu attīstība
• Datu apvienošana
• Aktivizācijas un izmaksu funkcijas
• Dziļās mācīšanās un mašīnmācīšanās modeļi

8. Metāllūžņi

Scrapy ir viena no pazīstamākajām Python bibliotēkām datu zinātnē. Ātrās un atvērtā koda tīmekļa pārmeklēšanas Python ietvari bieži tiek izmantoti, lai iegūtu datus no tīmekļa lapas, izmantojot XPath atlasītājus. 

Bibliotēkai ir plašs lietojumprogrammu klāsts, tostarp tā tiek izmantota, lai izveidotu rāpuļprogrammas, kas izgūst strukturētus datus no tīmekļa. To izmanto arī datu vākšanai no API, un tas ļauj lietotājiem rakstīt universālus kodus, ko var atkārtoti izmantot lielu rāpuļprogrammu izveidei un mērogošanai. 

Šeit ir dažas no galvenajām Scrapy funkcijām datu zinātnei: 

• Viegls un atvērtā koda
• Izturīga tīmekļa nokasīšanas bibliotēka
• Izvelk datus no tiešsaistes lapām ar XPath atlasītājiem 
• Iebūvēts atbalsts

9. PyTorch

Mūsu saraksta beigām tuvojas PyTorch, kas ir vēl viena populārākā Python bibliotēka datu zinātnei. Uz Python balstītā zinātniskā skaitļošanas pakotne balstās uz grafikas apstrādes vienību jaudu, un tā bieži tiek izvēlēta kā dziļas mācīšanās pētniecības platforma ar maksimālu elastību un ātrumu. 

2016. gadā izveidoja Facebook AI pētnieku komanda, un PyTorch labākās funkcijas ietver tā lielo izpildes ātrumu, ko tas var sasniegt pat apstrādājot smagus grafikus. Tas ir ļoti elastīgs, spēj darboties ar vienkāršotiem procesoriem vai CPU un GPU. 

Šeit ir dažas no PyTorch galvenajām funkcijām datu zinātnei: 

• Datu kopu kontrole
• Ļoti elastīgs un ātrs
• Dziļās mācīšanās modeļu izstrāde
• Statistiskais sadalījums un operācijas

10. Skaistā zupa

Noslēdzot mūsu 10 labāko Python bibliotēku sarakstu datu zinātnei, ir BeautifulSoup, ko visbiežāk izmanto tīmekļa pārmeklēšanai un datu nokasīšanai. Izmantojot BeautifulSoup, lietotāji var apkopot datus, kas ir pieejami vietnē bez atbilstoša CSV vai API. Tajā pašā laikā Python bibliotēka palīdz nokasīt datus un sakārtot tos vajadzīgajā formātā. 

BeautifulSoup ir arī izveidota kopiena atbalstam un visaptverošai dokumentācijai, kas ļauj viegli mācīties. 

Šeit ir dažas no galvenajām BeautifulSoup funkcijām datu zinātnei: 

• Kopienas atbalsts
• Tīmekļa pārmeklēšana un datu nokasīšana
• Viegli izmantot
• Apkopojiet datus bez atbilstoša CSV vai API