10 լավագույն Python գրադարանները տվյալների գիտության համար

Python-ը դարձել է այսօրվա ամենաշատ օգտագործվող ծրագրավորման լեզուն, և դա տվյալների գիտության առաջադրանքները լուծելու լավագույն ընտրությունն է: Python-ն օգտագործվում է տվյալների գիտնականների կողմից ամեն օր, և դա հիանալի ընտրություն է ինչպես սիրողականների, այնպես էլ փորձագետների համար՝ շնորհիվ իր հեշտ սովորելու բնույթի: Որոշ այլ առանձնահատկություններ, որոնք Python-ին այդքան հայտնի են դարձնում տվյալների գիտության համար, այն է, որ այն բաց կոդով, օբյեկտի վրա հիմնված և բարձր կատարողական լեզու է: 

Սակայն տվյալների գիտության համար Python-ի ամենամեծ վաճառքի կետը գրադարանների լայն տեսականի է, որը կարող է օգնել ծրագրավորողներին լուծել մի շարք խնդիրներ: 

Եկեք նայենք տվյալների գիտության համար Python-ի 10 լավագույն գրադարաններին. 

1. TensorFlow

Տվյալների գիտության համար Python-ի 10 լավագույն գրադարանների մեր ցուցակը գլխավորում է TensorFlow-ը, որը մշակվել է Google Brain Team-ի կողմից: TensorFlow-ը հիանալի ընտրություն է ինչպես սկսնակների, այնպես էլ մասնագետների համար, և այն առաջարկում է ճկուն գործիքների, գրադարանների և համայնքային ռեսուրսների լայն տեսականի: 

Գրադարանը միտված է բարձր արդյունավետությամբ թվային հաշվարկներին, և այն ունի մոտ 35,000 մեկնաբանություն և ավելի քան 1,500 ներդրող համայնք: Դրա կիրառությունները օգտագործվում են գիտական ​​ոլորտներում, և դրա շրջանակը հիմք է դնում հաշվարկների սահմանման և գործարկման համար, որոնք ներառում են թենզորներ, որոնք մասամբ սահմանված հաշվողական օբյեկտներ են, որոնք, ի վերջո, արտադրում են արժեք: 

TensorFlow-ը հատկապես օգտակար է այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են խոսքի և պատկերի ճանաչումը, տեքստի վրա հիմնված հավելվածները, ժամանակային շարքերի վերլուծությունը և տեսանյութերի հայտնաբերումը: 

Ահա TensorFlow-ի մի քանի հիմնական առանձնահատկությունները տվյալների գիտության համար. 

• Նյարդային մեքենայական ուսուցման սխալը նվազեցնում է 50-60 տոկոսով
• Գրադարանի գերազանց կառավարում
• Ճկուն ճարտարապետություն և շրջանակ
• Աշխատում է տարբեր հաշվողական հարթակներում

2. SciPy

Տվյալների գիտության համար մեկ այլ լավագույն Python գրադարանը SciPy-ն է, որը անվճար և բաց կոդով Python գրադարան է, որն օգտագործվում է բարձր մակարդակի հաշվարկների համար: Ինչպես TensorFlow-ը, SciPy-ն ունի մեծ և ակտիվ համայնք, որը թվով հարյուրավոր ներդրողներ ունի: SciPy-ը հատկապես օգտակար է գիտական ​​և տեխնիկական հաշվարկների համար, և այն տրամադրում է տարբեր օգտագործողների համար հարմար և արդյունավետ առօրյա գիտական ​​հաշվարկների համար: 

SciPy-ը հիմնված է Numpy-ի վրա և ներառում է բոլոր գործառույթները՝ միաժամանակ դրանք դարձնելով օգտագործողի համար հարմար գիտական ​​գործիքներ: SciPy-ը հիանալի է կատարում գիտական ​​և տեխնիկական հաշվարկներ մեծ տվյալների հավաքածուներում, և այն հաճախ կիրառվում է պատկերների բազմաչափ գործողությունների, օպտիմալացման ալգորիթմների և գծային հանրահաշվի համար: 

Ահա տվյալների գիտության համար SciPy-ի մի քանի հիմնական առանձնահատկությունները. 

• Բարձր մակարդակի հրամաններ տվյալների մանիպուլյացիայի և վիզուալիզացիայի համար
• Ներկառուցված գործառույթներ դիֆերենցիալ հավասարումների լուծման համար
• Պատկերի բազմաչափ մշակում
• Տվյալների մեծ հավաքածուի հաշվարկ

3. Պանդա

Տվյալների գիտության համար առավել լայնորեն օգտագործվող Python գրադարաններից մեկը Pandas-ն է, որն ապահովում է տվյալների մանիպուլյացիայի և վերլուծության գործիքներ, որոնք կարող են օգտագործվել տվյալների վերլուծության համար: Գրադարանը պարունակում է իր սեփական հզոր տվյալների կառուցվածքները թվային աղյուսակների և ժամանակային շարքերի վերլուծության համար: 

Pandas գրադարանի երկու հիմնական հատկանիշներն են նրա Series-ը և DataFrames-ը, որոնք արագ և արդյունավետ եղանակներ են կառավարելու և ուսումնասիրելու տվյալները: Սրանք արդյունավետորեն ներկայացնում են տվյալները և տարբեր ձևերով շահարկում: 

Պանդաների հիմնական կիրառություններից մի քանիսը ներառում են ընդհանուր տվյալների վիճաբանություն և տվյալների մաքրում, վիճակագրություն, ֆինանսներ, ժամկետների տիրույթի ստեղծում, գծային ռեգրեսիա և շատ ավելին: 

Ահա տվյալների գիտության համար պանդաների մի քանի հիմնական առանձնահատկությունները. 

• Ստեղծեք ձեր սեփական գործառույթը և գործարկեք այն մի շարք տվյալների միջոցով
• Բարձր մակարդակի աբստրակցիա
• Բարձր մակարդակի կառույցներ և մանիպուլյացիայի գործիքներ
• Տվյալների հավաքածուների միաձուլում/միացում 

4. NumPy- ն

Numpy-ն Python գրադարան է, որը կարող է անխափան օգտագործվել մեծ բազմաչափ զանգվածի և մատրիցային մշակման համար: Այն օգտագործում է բարձր մակարդակի մաթեմատիկական ֆունկցիաների մեծ շարք, որոնք այն հատկապես օգտակար են դարձնում արդյունավետ հիմնարար գիտական ​​հաշվարկների համար: 

NumPy-ը ընդհանուր նշանակության զանգվածների մշակման փաթեթ է, որն ապահովում է բարձր արդյունավետության զանգվածներ և գործիքներ, և այն լուծում է դանդաղությանը՝ տրամադրելով բազմաչափ զանգվածներ և գործառույթներ և օպերատորներ, որոնք արդյունավետորեն գործում են դրանց վրա: 

Python գրադարանը հաճախ օգտագործվում է տվյալների վերլուծության, հզոր N-չափական զանգվածներ ստեղծելու և այլ գրադարանների հիմքը ձևավորելու համար, ինչպիսիք են SciPy-ը և scikit-learn-ը: 

Ահա NumPy-ի որոշ հիմնական առանձնահատկությունները տվյալների գիտության համար. 

• Արագ, նախապես կազմված գործառույթներ թվային առօրյայի համար
• Աջակցում է օբյեկտի վրա հիմնված մոտեցմանը
• Զանգվածային կողմնորոշված՝ ավելի արդյունավետ հաշվարկների համար
• Տվյալների մաքրում և մանիպուլյացիա

5. Մատպլոտլիբ

Matplotlib-ը Python-ի գծագրման գրադարան է, որն ունի ավելի քան 700 ներդրող համայնք: Այն արտադրում է գրաֆիկներ և սյուժեներ, որոնք կարող են օգտագործվել տվյալների վիզուալիզացիայի համար, ինչպես նաև օբյեկտի վրա հիմնված API՝ սյուժեները հավելվածներում ներկառուցելու համար: 

Տվյալների գիտության ամենահայտնի ընտրություններից մեկը՝ Matplotlib-ն ունի մի շարք հավելվածներ: Այն կարող է օգտագործվել փոփոխականների փոխկապակցման վերլուծության, մոդելների վստահության միջակայքերը պատկերացնելու և տվյալների բաշխման համար՝ պատկերացումներ ձեռք բերելու համար, ինչպես նաև ցրված գծապատկերի միջոցով արտաքին հայտնաբերման համար: 

Ահա Matplotlib-ի որոշ հիմնական առանձնահատկությունները տվյալների գիտության համար. 

• Կարող է լինել MATLAB-ի փոխարինում
• Ազատ եւ բաց կոդով
• Աջակցում է տասնյակ backends և ելքային տեսակների
• Հիշողության ցածր սպառում

6. Scikit- սովորել

Scikit-learn-ը տվյալների գիտության ևս մեկ հիանալի Python գրադարան է: Մեքենայի ուսուցման գրադարանը տրամադրում է մի շարք օգտակար մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ, և այն նախագծված է SciPy-ի և NumPy-ի մեջ ներդնվելու համար: 

Scikit-learn-ը ներառում է գրադիենտ խթանում, DBSCAN, դասակարգման մեջ պատահական անտառներ, ռեգրեսիա, կլաստերավորման մեթոդներ և օժանդակ վեկտոր մեքենաներ: 

Python գրադարանը հաճախ օգտագործվում է այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են կլաստերավորումը, դասակարգումը, մոդելի ընտրությունը, ռեգրեսիան և չափերի կրճատումը: 

Ահա տվյալների գիտության համար Scikit-learn-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը. 

• Տվյալների դասակարգում և մոդելավորում
• Տվյալների նախնական մշակում
• Մոդել ընտրություն
• Ավարտից մինչև վերջ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ 

7. Կերաս

Keras-ը շատ հայտնի Python գրադարան է, որը հաճախ օգտագործվում է խորը ուսուցման և նեյրոնային ցանցի մոդուլների համար, որը նման է TensorFlow-ին: Գրադարանը աջակցում է և՛ TensorFlow, և՛ Theano հետադարձ կապերին, ինչը այն դարձնում է հիանալի ընտրություն նրանց համար, ովքեր չեն ցանկանում շատ ներգրավվել TensorFlow-ի հետ: 

Բաց կոդով գրադարանը ձեզ տրամադրում է մոդելներ կառուցելու, տվյալների հավաքածուներ վերլուծելու և գրաֆիկները պատկերացնելու համար անհրաժեշտ բոլոր գործիքները, և այն ներառում է նախապես պիտակավորված տվյալների հավաքածուներ, որոնք կարող են ուղղակիորեն ներմուծվել և բեռնվել: Keras գրադարանը մոդուլային է, ընդարձակելի և ճկուն՝ դարձնելով այն օգտագործողի համար հարմար տարբերակ սկսնակների համար: Բացի այդ, այն նաև առաջարկում է տվյալների տեսակների ամենալայն տիրույթներից մեկը: 

Keras-ը հաճախ փնտրվում է խորը ուսուցման մոդելների համար, որոնք հասանելի են նախապես պատրաստված կշիռներով, և դրանք կարող են օգտագործվել կանխատեսումներ անելու կամ դրա առանձնահատկությունները հանելու համար՝ առանց ձեր սեփական մոդելը ստեղծելու կամ վարժեցնելու:

Ահա Keras-ի մի քանի հիմնական առանձնահատկությունները տվյալների գիտության համար. 

• Նյարդային շերտերի զարգացում
• Տվյալների համախմբում
• Ակտիվացման և ծախսերի գործառույթներ
• Խորը ուսուցման և մեքենայական ուսուցման մոդելներ

8. Քերծվածք

Scrapy-ը տվյալների գիտության համար Python-ի ամենահայտնի գրադարաններից մեկն է: Արագ և բաց կոդով վեբ սողացող Python շրջանակները հաճախ օգտագործվում են վեբ էջից տվյալներ հանելու համար XPath-ի վրա հիմնված ընտրիչների օգնությամբ: 

Գրադարանն ունի կիրառությունների լայն շրջանակ, այդ թվում՝ օգտագործվում է սողացող ծրագրեր ստեղծելու համար, որոնք վեբից հավաքում են կառուցվածքային տվյալներ: Այն նաև օգտագործվում է API-ներից տվյալներ հավաքելու համար, և այն հնարավորություն է տալիս օգտատերերին գրել ունիվերսալ կոդեր, որոնք կարող են կրկին օգտագործվել խոշոր սողնակներ կառուցելու և մասշտաբավորելու համար: 

Ահա տվյալների գիտության համար Scrapy-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը. 

• Թեթև և բաց կոդով
• Վեբ քերելու ամուր գրադարան
• Քաղում է տվյալների առցանց էջերից XPath ընտրիչներով 
• Ներկառուցված աջակցություն

9. PyTorch- ը

Մեր ցուցակի ավարտին է մոտենում PyTorch-ը, որը տվյալների գիտության ևս մեկ առաջատար Python գրադարան է: Python-ի վրա հիմնված գիտական ​​հաշվողական փաթեթը հիմնված է գրաֆիկայի մշակման միավորների հզորության վրա, և այն հաճախ ընտրվում է որպես խորը ուսուցման հետազոտական ​​հարթակ՝ առավելագույն ճկունությամբ և արագությամբ: 

2016 թվականին Facebook-ի AI հետազոտական ​​թիմի կողմից ստեղծված PyTorch-ի լավագույն հատկանիշները ներառում են կատարման բարձր արագությունը, որին այն կարող է հասնել նույնիսկ ծանր գրաֆիկների հետ աշխատելիս: Այն շատ ճկուն է, ունակ է աշխատել պարզեցված պրոցեսորների կամ պրոցեսորների և պրոցեսորների վրա: 

Ահա տվյալների գիտության համար PyTorch-ի որոշ հիմնական առանձնահատկությունները. 

• Վերահսկում տվյալների հավաքածուների վրա
• Բարձր ճկուն և արագ
• Խորը ուսուցման մոդելների մշակում
• Վիճակագրական բաշխում և գործառնություններ

10. Գեղեցիկ ապուր

Տվյալների գիտության համար Python-ի 10 լավագույն գրադարանների մեր ցանկը փակում է BeautifulSoup-ը, որն առավել հաճախ օգտագործվում է վեբ սողալու և տվյալների քերման համար: BeautifulSoup-ի միջոցով օգտվողները կարող են հավաքել տվյալներ, որոնք հասանելի են վեբկայքում՝ առանց համապատասխան CSV կամ API: Միևնույն ժամանակ, Python գրադարանն օգնում է քերել տվյալները և դասավորել դրանք անհրաժեշտ ձևաչափով: 

BeautifulSoup-ն ունի նաև աջակցության և համապարփակ փաստաթղթերի հաստատված համայնք, որը թույլ է տալիս հեշտ սովորել: 

Ահա տվյալների գիտության համար BeautifulSoup-ի մի քանի հիմնական առանձնահատկությունները. 

• Համայնքների աջակցություն
• Վեբ սողում և տվյալների քերծում
• Հեշտ է օգտագործման համար
• Հավաքեք տվյալներ առանց համապատասխան CSV-ի կամ API-ի