Biblioteques Python
Les 10 millors biblioteques de Python per a la ciència de dades
Python s'ha convertit en el llenguatge de programació més utilitzat avui dia i és la millor opció per abordar les tasques de ciència de dades. Python és utilitzat pels científics de dades cada dia, i és una opció fantàstica tant per a aficionats com per experts gràcies a la seva naturalesa fàcil d'aprendre. Algunes de les altres característiques que fan que Python sigui tan popular per a la ciència de dades és que és de codi obert, orientat a objectes i un llenguatge d'alt rendiment.
Però el principal argument de venda de Python per a la ciència de dades és la seva gran varietat de biblioteques que poden ajudar els programadors a resoldre una sèrie de problemes.
Fem una ullada a les 10 millors biblioteques de Python per a la ciència de dades:
1. TensorFlow
TensorFlow, desenvolupat per Google Brain Team, encapçala la nostra llista de les 10 millors biblioteques de Python per a la ciència de dades. TensorFlow és una opció excel·lent tant per a principiants com per a professionals, i ofereix una àmplia gamma d'eines flexibles, biblioteques i recursos comunitaris.
La biblioteca està dirigida a càlculs numèrics d'alt rendiment i compta amb uns 35,000 comentaris i una comunitat de més de 1,500 col·laboradors. Les seves aplicacions s'utilitzen en camps científics, i el seu marc estableix les bases per definir i executar càlculs que involucren tensors, que són objectes computacionals parcialment definits que eventualment produeixen un valor.
TensorFlow és especialment útil per a tasques com el reconeixement de veu i imatges, aplicacions basades en text, anàlisi de sèries temporals i detecció de vídeo.
Aquestes són algunes de les característiques principals de TensorFlow per a la ciència de dades:
- Redueix l'error entre un 50 i un 60 per cent en l'aprenentatge automàtic neuronal
- Excel·lent gestió de la biblioteca
- Arquitectura i marc flexibles
- S'executa en una varietat de plataformes computacionals
2. SciPy
Una altra biblioteca Python important per a la ciència de dades és SciPy, que és una biblioteca Python gratuïta i de codi obert que s'utilitza per a càlculs d'alt nivell. Igual que TensorFlow, SciPy té una comunitat àmplia i activa que compta amb centenars de col·laboradors. SciPy és especialment útil per a càlculs científics i tècnics, i proporciona diverses rutines fàcils d'utilitzar i eficients per a càlculs científics.
SciPy es basa en Numpy i inclou totes les funcions alhora que les converteix en eines científiques fàcils d'utilitzar. SciPy és excel·lent per realitzar càlcul científic i tècnic en grans conjunts de dades, i sovint s'aplica per a operacions d'imatge multidimensional, algorismes d'optimització i àlgebra lineal.
Aquestes són algunes de les característiques principals de SciPy per a la ciència de dades:
- Ordres d'alt nivell per a la manipulació i visualització de dades
- Funcions incorporades per resoldre equacions diferencials
- Tractament d'imatges multidimensionals
- Càlcul de grans conjunts de dades
3. pandes
Una altra de les biblioteques de Python més utilitzades per a la ciència de dades és Pandas, que proporciona eines de manipulació i anàlisi de dades que es poden utilitzar per analitzar dades. La biblioteca conté les seves pròpies estructures de dades potents per manipular taules numèriques i anàlisi de sèries temporals.
Dues de les característiques principals de la biblioteca Pandas són la seva sèrie i DataFrames, que són maneres ràpides i eficients de gestionar i explorar dades. Aquests representen les dades de manera eficient i les manipulen de diferents maneres.
Algunes de les principals aplicacions de Pandas inclouen la discussió general de dades i la neteja de dades, les estadístiques, les finances, la generació d'intervals de dates, la regressió lineal i molt més.
Aquestes són algunes de les característiques principals de Pandas per a la ciència de dades:
- Creeu la vostra pròpia funció i executeu-la en una sèrie de dades
- Abstracció d'alt nivell
- Estructures d'alt nivell i eines de manipulació
- Fusió/unió de conjunts de dades
4. numpy
Numpy és una biblioteca de Python que es pot utilitzar perfectament per al processament de matrius i matrius multidimensionals grans. Utilitza un gran conjunt de funcions matemàtiques d'alt nivell que el fan especialment útil per a càlculs científics fonamentals eficients.
NumPy és un paquet de processament de matrius de propòsit general que proporciona matrius i eines d'alt rendiment, i aborda la lentitud proporcionant les matrius i funcions multidimensionals i els operadors que funcionen amb eficàcia amb ells.
La biblioteca Python s'aplica sovint per a l'anàlisi de dades, la creació de matrius N-dimensionals potents i formant la base d'altres biblioteques com SciPy i scikit-learn.
Aquestes són algunes de les característiques principals de NumPy per a la ciència de dades:
- Funcions ràpides i precompilades per a rutines numèriques
- Admet un enfocament orientat a objectes
- Orientat a matrius per a una computació més eficient
- Neteja i manipulació de dades
5. Matplotlib
Matplotlib és una biblioteca de traçat per a Python que té una comunitat de més de 700 col·laboradors. Produeix gràfics i diagrames que es poden utilitzar per a la visualització de dades, així com una API orientada a objectes per incrustar els diagrames a les aplicacions.
Una de les opcions més populars per a la ciència de dades, Matplotlib té una varietat d'aplicacions. Es pot utilitzar per a l'anàlisi de correlació de variables, per visualitzar els intervals de confiança dels models i la distribució de dades per obtenir informació, i per a la detecció de valors atípics mitjançant un diagrama de dispersió.
Aquestes són algunes de les característiques principals de Matplotlib per a la ciència de dades:
- Pot ser un substitut de MATLAB
- lliure i de codi obert
- Admet desenes de backends i tipus de sortida
- Baix consum de memòria
Scikit-learn és una altra gran biblioteca de Python per a la ciència de dades. La biblioteca d'aprenentatge automàtic ofereix una varietat d'algoritmes útils d'aprenentatge automàtic i està dissenyada per ser interpolada a SciPy i NumPy.
Scikit-learn inclou l'augment del gradient, DBSCAN, boscos aleatoris dins de la classificació, regressió, mètodes d'agrupació i màquines vectorials de suport.
La biblioteca Python s'utilitza sovint per a aplicacions com l'agrupació, la classificació, la selecció de models, la regressió i la reducció de la dimensionalitat.
Aquestes són algunes de les característiques principals de Scikit-learn per a la ciència de dades:
- Classificació i modelització de dades
- Pre-processament de dades
- Selecció del model
- Algoritmes d'aprenentatge automàtic d'extrem a extrem
7. Keras
Keras és una biblioteca de Python molt popular que s'utilitza sovint per a mòduls d'aprenentatge profund i xarxes neuronals, similar a TensorFlow. La biblioteca admet tant els backends de TensorFlow com de Theano, cosa que la converteix en una opció fantàstica per a aquells que no volen involucrar-se massa amb TensorFlow.
La biblioteca de codi obert us proporciona totes les eines necessàries per construir models, analitzar conjunts de dades i visualitzar gràfics, i inclou conjunts de dades preetiquetats que es poden importar i carregar directament. La biblioteca Keras és modular, extensible i flexible, la qual cosa la converteix en una opció fàcil d'utilitzar per a principiants. A més, també ofereix un dels intervals més amplis per a tipus de dades.
Sovint es busca Keras per als models d'aprenentatge profund que estan disponibles amb pesos preentrenats, i aquests es poden utilitzar per fer prediccions o extreure les seves característiques sense crear ni entrenar el vostre propi model.
Aquestes són algunes de les característiques principals de Keras per a la ciència de dades:
- Desenvolupament de capes neuronals
- Agrupació de dades
- Funcions d'activació i cost
- Models d'aprenentatge profund i aprenentatge automàtic
8. Scrapy
Scrapy és una de les biblioteques de Python més conegudes per a la ciència de dades. Els marcs Python de rastreig web ràpid i de codi obert s'utilitzen sovint per extreure dades de la pàgina web amb l'ajuda de selectors basats en XPath.
La biblioteca té una àmplia gamma d'aplicacions, inclosa la utilització per crear programes de rastreig que recuperen dades estructurades del web. També s'utilitza per recopilar dades de les API i permet als usuaris escriure codis universals que es poden reutilitzar per crear i escalar grans rastrejadors.
Aquestes són algunes de les característiques principals d'Scrapy per a la ciència de dades:
- Lleuger i de codi obert
- Biblioteca de raspat web robusta
- Extreu dades de pàgines en línia amb selectors XPath
- Suport integrat
9. PyTorch
A prop del final de la nostra llista hi ha PyTorch, que és una altra biblioteca de Python per a la ciència de dades. El paquet d'informàtica científica basat en Python es basa en la potència de les unitats de processament gràfic i sovint s'escull com una plataforma de recerca d'aprenentatge profund amb la màxima flexibilitat i velocitat.
Creat per l'equip d'investigació d'IA de Facebook el 2016, les millors característiques de PyTorch inclouen la seva alta velocitat d'execució, que pot aconseguir fins i tot quan maneja gràfics pesats. És altament flexible, capaç de funcionar amb processadors simplificats o CPU i GPU.
Aquestes són algunes de les característiques principals de PyTorch per a la ciència de dades:
- Control sobre conjunts de dades
- Altament flexible i ràpid
- Desenvolupament de models d'aprenentatge profund
- Distribució estadística i operacions
10. BellaSopa
Tancant la nostra llista de les 10 millors biblioteques de Python per a la ciència de dades és BeautifulSoup, que s'utilitza més sovint per al rastreig web i el raspat de dades. Amb BeautifulSoup, els usuaris poden recopilar dades que estan disponibles en un lloc web sense un CSV o API adequats. Al mateix temps, la biblioteca de Python ajuda a esborrar les dades i organitzar-les en el format necessari.
BeautifulSoup també té una comunitat establerta de suport i documentació completa que permet un aprenentatge fàcil.
Aquestes són algunes de les característiques principals de BeautifulSoup per a la ciència de dades:
- Suport a la comunitat
- Rastreig web i raspat de dades
- Fàcil d'usar
- Recolliu dades sense CSV ni API adequats
