10 Bescht Python Bibliothéike fir Data Science

Python ass opgestan fir haut déi meescht verbreet Programméierungssprooch ze ginn, an et ass déi bescht Wiel fir DatenwëssenschaftsAufgaben unzegoen. Python gëtt all Dag vun Datewëssenschaftler benotzt, an et ass eng super Wiel fir Amateuren an Experten dank senger einfach ze léieren Natur. E puer vun den anere Funktiounen, déi de Python sou populär fir Datewëssenschaft maachen, ass datt et Open-Source, objektorientéiert an eng héich performant Sprooch ass. 

Awer de gréisste Verkafspunkt vu Python fir Datewëssenschaft ass seng grouss Varietéit vu Bibliothéiken déi Programméierer hëllefe kënnen eng Rei vu Probleemer ze léisen. 

Loosst eis déi 10 bescht Python Bibliothéike fir Datenwëssenschaft kucken: 

1. TensorFlow

Top vun eiser Lëscht vun 10 beschten Python Bibliothéike fir Datenwëssenschaft ass TensorFlow, entwéckelt vum Google Brain Team. TensorFlow ass eng exzellent Wiel fir Ufänger a Professionnelen, an et bitt eng breet Palette vu flexibelen Tools, Bibliothéiken a Gemeinschaftsressourcen. 

D'Bibliothéik riicht sech op héich performant numeresch Berechnungen, an et huet ongeféier 35,000 Kommentaren an eng Gemeinschaft vu méi wéi 1,500 Mataarbechter. Seng Uwendunge ginn iwwer wëssenschaftlech Felder benotzt, a säi Kader leet d'Fundament fir d'Definitioun an d'Berechnung ze definéieren déi Tensoren involvéiert, déi deelweis definéiert Berechnungsobjekter sinn, déi schliisslech e Wäert produzéieren. 

TensorFlow ass besonnesch nëtzlech fir Aufgaben wéi Ried- a Bilderkennung, Text-baséiert Uwendungen, Zäitserieanalyse a Videoerkennung. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vum TensorFlow fir Datenwëssenschaft: 

• Reduzéiert Feeler ëm 50 bis 60 Prozent am neurale Maschinnléieren
• Excellent Bibliothéik Gestioun
• Flexibel Architektur a Kader
• Leeft op enger Vielfalt vu computational Plattformen

2. SciPy

Eng aner Top Python-Bibliothéik fir Datewëssenschaft ass SciPy, dat ass eng gratis an Open-Source Python-Bibliothéik déi fir High-Level Berechnungen benotzt gëtt. Wéi TensorFlow, huet SciPy eng grouss an aktiv Gemeinschaft nummeréiert an den Honnerte vu Mataarbechter. SciPy ass besonnesch nëtzlech fir wëssenschaftlech an technesch Berechnungen, an et bitt verschidde userfrëndlech an effizient Routine fir wëssenschaftlech Berechnungen. 

SciPy baséiert op Numpy, an et enthält all d'Funktiounen wärend se an userfrëndlech, wëssenschaftlech Tools ëmgewandelt ginn. SciPy ass exzellent fir wëssenschaftlech an technesch Informatik op groussen Datesets auszeféieren, an et gëtt dacks fir multidimensional Bildoperatiounen, Optimisatiounsalgorithmen a linear Algebra applizéiert. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu SciPy fir Datenwëssenschaft: 

• Héichniveau Kommandoen fir Datenmanipulatioun a Visualiséierung
• Built-in Funktiounen fir Differentialgleichungen ze léisen
• Multidimensional Bildveraarbechtung
• Grouss Datesaz Berechnung

3. Pandas

Eng aner vun de meescht verbreet benotzte Python Bibliothéike fir Datenwëssenschaft ass Pandas, déi Datenmanipulatioun an Analyse Tools ubitt, déi benotzt kënne ginn fir Daten ze analyséieren. D'Bibliothéik enthält seng eege mächteg Datestrukture fir numeresch Dëscher an Zäitserieanalyse ze manipuléieren. 

Zwee vun den Top Feature vun der Pandas Bibliothéik sinn seng Serien an DataFrames, déi séier an effizient Weeër sinn fir Daten ze managen an z'erklären. Dës representéieren Daten effizient a manipuléieren se op verschidde Manéieren. 

E puer vun den Haaptapplikatioune vu Pandas enthalen allgemeng Donnéeën Wrangling an Datereinigung, Statistiken, Finanzen, Datumbereich Generatioun, linear Regressioun, a vill méi. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu Pandas fir Datenwëssenschaft: 

• Erstellt Är eege Funktioun a lafen se iwwer eng Serie vun Daten
• Héichniveau Abstraktioun
• Héichniveau Strukturen a Manipulatiounstools
• Fusioun / Uschloss vun Datesätz 

4. NummPy

Numpy ass eng Python Bibliothéik déi nahtlos fir grouss multidimensional Array a Matrixveraarbechtung benotzt ka ginn. Et benotzt eng grouss Rei vu mathematesche Funktiounen op héijem Niveau, déi et besonnesch nëtzlech maachen fir effizient fundamental wëssenschaftlech Berechnungen. 

NumPy ass en allgemeng Zweck Array-Veraarbechtungspaket, deen héich performant Arrays an Tools ubitt, an et adresséiert d'Lähnlechkeet andeems se déi multidimensional Arrays a Funktiounen a Betreiber ubidden, déi effizient dorop operéieren. 

D'Python-Bibliothéik gëtt dacks fir Datenanalyse applizéiert, d'Schafe vu mächtege N-dimensionalen Arrays, a formt d'Basis vun anere Bibliothéike wéi SciPy a scikit-learn. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vun NumPy fir Datenwëssenschaft: 

• Schnell, virkompiléiert Funktiounen fir numeresch Routinen
• Ënnerstëtzt objektorientéiert Approche
• Array-orientéiert fir méi effizient Informatik
• Daten Botzen a Manipulatioun

5. Matplotlib

Matplotlib ass eng Plotbibliothéik fir Python déi eng Gemeinschaft vun iwwer 700 Mataarbechter huet. Et produzéiert Grafiken a Diagrammer déi fir Datenvisualiséierung benotzt kënne ginn, souwéi eng objektorientéiert API fir d'Plots an Uwendungen z'integréieren. 

Ee vun de populäersten Wiel fir Datenwëssenschaft, Matplotlib huet eng Vielfalt vun Uwendungen. Et kann fir d'Korrelatiounsanalyse vu Variablen benotzt ginn, fir d'Vertrauensintervalle vu Modeller an d'Verdeelung vun Daten ze visualiséieren fir Abléck ze kréien, a fir Outlier Detektioun mat engem Scatterplot. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu Matplotlib fir Datenwëssenschaft: 

• Kann e MATLAB Ersatz sinn
• Fräi an Open Source
• Ënnerstëtzt Dosende vu Backends an Ausgangstypen
• Niddereg Erënnerung Konsum

6. Scikit-léieren

Scikit-learn ass eng aner super Python Bibliothéik fir Datenwëssenschaft. D'Maschinn Léierbibliothéik bitt eng Vielfalt vun nëtzlechen Maschinnléieren Algorithmen, an et ass entwéckelt fir an SciPy an NumPy interpoléiert ze ginn. 

Scikit-learn enthält Gradient Boost, DBSCAN, zoufälleg Bëscher bannent der Klassifikatioun, Regressioun, Clustering Methoden, an Ënnerstëtzung Vecteure Maschinnen. 

D'Python-Bibliothéik gëtt dacks benotzt fir Uwendungen wéi Clustering, Klassifikatioun, Modellauswiel, Regressioun an Dimensiounsreduktioun. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu Scikit-learn for Data Science: 

• Dateklassifikatioun a Modelléierung
• Pre-Veraarbechtung vun Daten
• Modellauswiel
• Enn-zu-Enn Maschinn Léieren Algorithmen 

7. Keras

Keras ass eng héich populär Python-Bibliothéik déi dacks fir déif Léieren an neural Netzwierkmoduler benotzt gëtt, ähnlech wéi TensorFlow. D'Bibliothéik ënnerstëtzt souwuel den TensorFlow wéi och Theano Backends, wat et eng super Wiel mécht fir déi, déi net ze vill mat TensorFlow involvéieren wëllen. 

D'Open-Source Bibliothéik bitt Iech all Tools déi néideg sinn fir Modeller ze konstruéieren, Datesätz ze analyséieren a Grafiken ze visualiséieren, an et enthält pre-labeléiert Datesets déi direkt importéiert a geluede kënne ginn. D'Keras Bibliothéik ass modulär, erweiterbar a flexibel, sou datt et eng userfrëndlech Optioun fir Ufänger ass. Zousätzlech bitt et och eng vun de breetste Palette fir Datentypen. 

Keras gëtt dacks gesicht fir déi déif Léiermodeller déi verfügbar sinn mat pretrained Gewiichter, an dës kënne benotzt ginn fir Prognosen ze maachen oder seng Features ze extrahieren ouni Ären eegene Modell ze kreéieren oder ze trainéieren.

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu Keras fir Datenwëssenschaft: 

• Neural Schichten entwéckelen
• Datenpooling
• Aktivéierungs- a Käschtenfunktiounen
• Deep Learning a Maschinn Léieren Modeller

8. Scrappy

Scrapy ass eng vun de bekanntste Python Bibliothéike fir Datenwëssenschaft. Déi schnell an Open-Source Webcrawling Python Kaderen ginn dacks benotzt fir Daten aus der Websäit ze extrahieren mat der Hëllef vun XPath-baséiert Selektoren. 

D'Bibliothéik huet eng breet Palette vun Uwendungen, dorënner och benotzt fir Crawling Programmer ze bauen déi strukturéiert Daten aus dem Web recuperéieren. Et gëtt och benotzt fir Daten aus APIen ze sammelen, an et erméiglecht d'Benotzer universell Coden ze schreiwen, déi kënne benotzt ginn fir grouss Crawler ze bauen an ze skaléieren. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu Scrapy fir Datenwëssenschaft: 

• Liicht an Open Source
• Robust Web Scraping Bibliothéik
• Extraitéiert Datenform online Säiten mat XPath Selektoren 
• Gebaut-an Ënnerstëtzung

9. PyTorch

Um Enn vun eiser Lëscht ass PyTorch, dat ass nach eng aner Top Python Bibliothéik fir Datenwëssenschaft. De Python-baséierte wëssenschaftleche Rechenpaket hänkt vun der Kraaft vu Grafikveraarbechtungsunitéiten of, an et gëtt dacks als déif Léierfuerschungsplattform mat maximaler Flexibilitéit a Geschwindegkeet gewielt. 

Erstellt vum Facebook's AI Fuerschungsteam am Joer 2016, PyTorch's bescht Feature enthalen seng héich Ausféierungsgeschwindegkeet, déi et erreechen kann och wann Dir schwéier Grafike behandelt. Et ass héich flexibel, fäeg op vereinfacht Prozessoren oder CPUs a GPUs ze bedreiwen. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu PyTorch fir Datenwëssenschaft: 

• Kontroll iwwer Datesätz
• Héich flexibel a séier
• Entwécklung vun Deep Learning Modeller
• Statistesch Verdeelung an Operatiounen

10. Schéin Zopp

Ofschloss vun eiser Lëscht vun 10 beschten Python Bibliothéike fir Datewëssenschaft ass BeautifulSoup, déi am meeschte benotzt gëtt fir Webcrawling an Dateschrauwen. Mat BeautifulSoup kënnen d'Benotzer Daten sammelen déi op enger Websäit verfügbar sinn ouni eng richteg CSV oder API. Zur selwechter Zäit hëlleft d'Python-Bibliothéik d'Donnéeën ze schrauwen an se an dat erfuerderlecht Format ze arrangéieren. 

BeautifulSoup huet och eng etabléiert Gemeinschaft fir Ënnerstëtzung an ëmfaassend Dokumentatioun déi et einfach ze léieren erlaabt. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu BeautifulSoup fir Datenwëssenschaft: 

• Communautéit Ënnerstëtzung
• Web Crawling an Dateschrauwen
• Einfach ze benotzen
• Sammelt Daten ouni richteg CSV oder API