10 geriausių Python bibliotekų duomenų mokslui

Python tapo plačiausiai naudojama šiandienos programavimo kalba ir yra geriausias pasirinkimas sprendžiant duomenų mokslo užduotis. „Python“ duomenų mokslininkai naudoja kiekvieną dieną, todėl tai yra puikus pasirinkimas mėgėjams ir ekspertams dėl savo lengvai išmokstamo pobūdžio. Kai kurios kitos funkcijos, dėl kurių „Python“ toks populiarus duomenų moksle, yra tai, kad jis yra atvirojo kodo, orientuotas į objektą ir pasižymi dideliu našumu. 

Tačiau didžiausias „Python“ pardavimo taškas duomenų mokslui yra daugybė bibliotekų, kurios gali padėti programuotojams išspręsti daugybę problemų. 

Pažvelkime į 10 geriausių duomenų mokslo Python bibliotekų: 

1. TensorFlow

10 geriausių Python bibliotekų, skirtų duomenų mokslui, sąrašo viršuje yra „Google Brain Team“ sukurta „TensorFlow“. TensorFlow yra puikus pasirinkimas tiek pradedantiesiems, tiek profesionalams, jis siūlo platų lanksčių įrankių, bibliotekų ir bendruomenės išteklių pasirinkimą. 

Biblioteka skirta didelio našumo skaitiniams skaičiavimams, joje yra apie 35,000 1,500 komentarų ir daugiau nei XNUMX XNUMX bendradarbių bendruomenė. Jo programos naudojamos įvairiose mokslo srityse, o jos sistema sudaro pagrindą apibrėžiant ir paleidžiant skaičiavimus, apimančius tenzorius, kurie yra iš dalies apibrėžti skaičiavimo objektai, kurie galiausiai sukuria vertę. 

„TensorFlow“ ypač naudinga atliekant tokias užduotis kaip kalbos ir vaizdo atpažinimas, teksto programos, laiko eilučių analizė ir vaizdo įrašų aptikimas. 

Štai keletas pagrindinių „TensorFlow“ funkcijų, skirtų duomenų mokslui: 

• 50–60 procentų sumažina neuronų mašinų mokymosi klaidas
• Puikus bibliotekos valdymas
• Lanksti architektūra ir karkasas
• Veikia įvairiose skaičiavimo platformose

2. SciPy

Kita populiariausia duomenų mokslo Python biblioteka yra SciPy, kuri yra nemokama atvirojo kodo Python biblioteka, naudojama aukšto lygio skaičiavimams. Kaip ir TensorFlow, SciPy turi didelę ir aktyvią bendruomenę, kurią sudaro šimtai bendradarbių. „SciPy“ ypač naudinga atliekant mokslinius ir techninius skaičiavimus, joje pateikiamos įvairios patogios ir efektyvios mokslinių skaičiavimų procedūros. 

„SciPy“ yra pagrįsta „Numpy“ ir apima visas funkcijas, paverčiant jas patogiais moksliniais įrankiais. „SciPy“ puikiai atlieka mokslinius ir techninius skaičiavimus dideliuose duomenų rinkiniuose ir dažnai taikoma daugiamačio vaizdo operacijoms, optimizavimo algoritmams ir tiesinei algebrai. 

Štai keletas pagrindinių duomenų mokslo „SciPy“ funkcijų: 

• Aukšto lygio komandos duomenų apdorojimui ir vizualizavimui
• Integruotos funkcijos diferencialinėms lygtims spręsti
• Daugiamatis vaizdo apdorojimas
• Didelio duomenų rinkinio skaičiavimas

3. Pandas

Dar viena plačiausiai duomenų mokslui naudojamų Python bibliotekų yra Pandas, kurioje pateikiami duomenų apdorojimo ir analizės įrankiai, kuriuos galima naudoti duomenims analizuoti. Bibliotekoje yra savo galingų duomenų struktūrų, skirtų manipuliuoti skaitinėmis lentelėmis ir laiko eilučių analize. 

Dvi pagrindinės Pandas bibliotekos funkcijos yra jos serija ir duomenų rėmeliai, kurie yra greiti ir veiksmingi duomenų tvarkymo ir tyrinėjimo būdai. Jie efektyviai reprezentuoja duomenis ir jais manipuliuoja įvairiais būdais. 

Kai kurios pagrindinės „Pandas“ programos apima bendrą duomenų ginčą ir duomenų valymą, statistiką, finansus, dienų sekos generavimą, tiesinę regresiją ir daug daugiau. 

Štai keletas pagrindinių duomenų mokslo „Panda“ savybių: 

• Sukurkite savo funkciją ir paleiskite ją per daugybę duomenų
• Aukšto lygio abstrakcija
• Aukšto lygio struktūros ir manipuliavimo įrankiai
• Duomenų rinkinių sujungimas / sujungimas 

4. „NumPy“

„Numpy“ yra „Python“ biblioteka, kurią galima sklandžiai panaudoti dideliam kelių matmenų masyvui ir matricai apdoroti. Jame naudojamas didelis aukšto lygio matematinių funkcijų rinkinys, todėl jis ypač naudingas atliekant efektyvius fundamentinius mokslinius skaičiavimus. 

„NumPy“ yra bendros paskirties masyvo apdorojimo paketas, teikiantis didelio našumo masyvus ir įrankius, o lėtumą mažina pateikdamas daugiamačius masyvus ir funkcijas bei operatorius, kurie juos efektyviai veikia. 

Python biblioteka dažnai naudojama duomenų analizei, galingų N dimensijų masyvų kūrimui ir kitų bibliotekų, tokių kaip SciPy ir scikit-learn, pagrindui. 

Štai keletas pagrindinių duomenų mokslo „NumPy“ funkcijų: 

• Greitos, iš anksto sukompiliuotos funkcijos, skirtos skaitmeninėms rutinoms
• Palaiko objektinį požiūrį
• Orientuotas į masyvą efektyvesniam skaičiavimui
• Duomenų valymas ir manipuliavimas

5. Matplotlib

„Matplotlib“ yra „Python“ brėžinių biblioteka, kurią sudaro daugiau nei 700 bendradarbių bendruomenė. Ji kuria grafikus ir brėžinius, kurie gali būti naudojami duomenų vizualizavimui, taip pat į objektą orientuotą API, skirtą brėžiniams įterpti į programas. 

Vienas iš populiariausių duomenų mokslo pasirinkimų, „Matplotlib“ turi daugybę programų. Jis gali būti naudojamas kintamųjų koreliacinei analizei, modelių pasikliautiniesiems intervalams vizualizuoti ir duomenų pasiskirstymui, kad būtų galima gauti įžvalgų, ir nukrypimų aptikimui naudojant sklaidos diagramą. 

Štai keletas pagrindinių „Matplotlib“ duomenų mokslo funkcijų: 

• Gali būti MATLAB pakaitalas
• Nemokama ir atviro kodo
• Palaiko daugybę užpakalinių sistemų ir išvesties tipų
• Mažas atminties suvartojimas

6. Scikit-mokykis

Scikit-learn yra dar viena puiki Python biblioteka duomenų mokslui. Mašininio mokymosi bibliotekoje yra įvairių naudingų mašininio mokymosi algoritmų ir ji skirta interpoliuoti į SciPy ir NumPy. 

Scikit-learn apima gradiento didinimą, DBSCAN, atsitiktinius klasifikacijos miškus, regresiją, klasterizacijos metodus ir paramos vektorių mašinas. 

Python biblioteka dažnai naudojama tokioms programoms kaip grupavimas, klasifikavimas, modelių pasirinkimas, regresija ir matmenų mažinimas. 

Štai keletas pagrindinių „Scikit-learn“ duomenų mokslo ypatybių: 

• Duomenų klasifikavimas ir modeliavimas
• Išankstinis duomenų apdorojimas
• Modelio pasirinkimas
• Mašininio mokymosi algoritmai nuo galo iki galo 

7. Keras

Keras yra labai populiari Python biblioteka, dažnai naudojama giliajam mokymuisi ir neuroninių tinklų moduliams, panašiai kaip TensorFlow. Biblioteka palaiko ir TensorFlow, ir Theano backends, todėl tai puikus pasirinkimas tiems, kurie nenori per daug įsitraukti į „TensorFlow“. 

Atvirojo kodo biblioteka suteikia jums visus įrankius, reikalingus modeliams kurti, duomenų rinkiniams analizuoti ir diagramoms vizualizuoti, ir joje yra iš anksto pažymėti duomenų rinkiniai, kuriuos galima tiesiogiai importuoti ir įkelti. Keras biblioteka yra modulinė, išplečiama ir lanksti, todėl tai yra patogus pasirinkimas pradedantiesiems. Be to, jis taip pat siūlo vieną iš plačiausių duomenų tipų diapazonų. 

„Keras“ dažnai ieškoma gilaus mokymosi modelių, kuriuos galima įsigyti su iš anksto paruoštais svoriais, ir jie gali būti naudojami numatymui arba jo ypatybėms išgauti nekuriant ar nemokant savo modelio.

Štai keletas pagrindinių „Keras“ funkcijų, skirtų duomenų mokslui: 

• Neuroninių sluoksnių vystymasis
• Duomenų telkimas
• Aktyvinimo ir išlaidų funkcijos
• Giluminio mokymosi ir mašininio mokymosi modeliai

8. Laužas

Scrapy yra viena iš geriausiai žinomų Python bibliotekų duomenų mokslui. Greitos ir atvirojo kodo žiniatinklio tikrinimo Python sistemos dažnai naudojamos duomenims iš tinklalapio išgauti naudojant XPath pagrindu veikiančius parinkiklius. 

Biblioteka turi platų programų spektrą, įskaitant naudojimą kuriant tikrinimo programas, kurios nuskaito struktūrinius duomenis iš žiniatinklio. Jis taip pat naudojamas duomenims iš API rinkti ir leidžia vartotojams rašyti universalius kodus, kuriuos galima pakartotinai naudoti kuriant ir didinant dideles tikrinimo programas. 

Štai keletas pagrindinių duomenų mokslo „Scrapy“ funkcijų: 

• Lengvas ir atviro kodo
• Tvirta žiniatinklio grandymo biblioteka
• Ištraukia duomenis iš internetinių puslapių su XPath selektoriais 
• Integruotas palaikymas

9. „PyTorch“

Mūsų sąrašo pabaigoje yra „PyTorch“, kuri yra dar viena populiariausia duomenų mokslo „Python“ biblioteka. Python pagrindu sukurtas mokslinio skaičiavimo paketas remiasi grafikos apdorojimo blokų galia ir dažnai pasirenkamas kaip gilaus mokymosi tyrimų platforma, pasižyminti maksimaliu lankstumu ir sparta. 

2016 m. sukurtas „Facebook“ AI tyrimų komandos geriausios „PyTorch“ savybės yra didelis vykdymo greitis, kurį jis gali pasiekti net tvarkydamas sunkius grafikus. Jis yra labai lankstus, galintis veikti su supaprastintuose procesoriuose arba procesoriuose ir GPU. 

Štai keletas pagrindinių PyTorch duomenų mokslo funkcijų: 

• Duomenų rinkinių valdymas
• Labai lankstus ir greitas
• Giluminio mokymosi modelių kūrimas
• Statistinis skirstymas ir operacijos

10. Graži sriuba

10 geriausių Python bibliotekų, skirtų duomenų mokslui, sąrašas yra „BeautifulSoup“, kuris dažniausiai naudojamas žiniatinklio tikrinimui ir duomenų rinkimui. Naudodami „BeautifulSoup“ vartotojai gali rinkti duomenis, pasiekiamus svetainėje be tinkamo CSV ar API. Tuo pačiu metu Python biblioteka padeda iškrapštyti duomenis ir sutvarkyti juos į reikiamą formatą. 

„BeautifulSoup“ taip pat turi susikūrusią bendruomenę, kuri teikia pagalbą ir išsamią dokumentaciją, leidžiančią lengvai mokytis. 

Štai keletas pagrindinių „BeautifulSoup“ funkcijų, skirtų duomenų mokslui: 

• Bendrijos parama
• Žiniatinklio tikrinimas ir duomenų nuskaitymas
• Lengva naudoti
• Surinkite duomenis be tinkamo CSV ar API