10 najboljih Python biblioteka za podatkovnu znanost

Python je postao danas najrašireniji programski jezik i najbolji je izbor za rješavanje zadataka znanosti o podacima. Python koriste podatkovni znanstvenici svaki dan, a odličan je izbor za amatere i stručnjake zahvaljujući svojoj prirodi koju je lako naučiti. Neke od drugih značajki koje Python čine toliko popularnim za znanost o podacima jest to što je otvorenog koda, objektno orijentiran i jezik visokih performansi. 

Ali najveća prodajna točka Pythona za znanost o podacima je širok izbor biblioteka koje mogu pomoći programerima u rješavanju niza problema. 

Pogledajmo 10 najboljih Python biblioteka za znanost o podacima: 

1. TensorFlow

Na vrhu našeg popisa 10 najboljih Python biblioteka za znanost podataka je TensorFlow, koji je razvio Google Brain Team. TensorFlow je izvrstan izbor i za početnike i za profesionalce, a nudi širok raspon fleksibilnih alata, biblioteka i resursa zajednice. 

Knjižnica je namijenjena numeričkim izračunima visokih performansi i ima oko 35,000 komentara i zajednicu od više od 1,500 suradnika. Njegove se aplikacije koriste u svim znanstvenim poljima, a njegov okvir postavlja temelje za definiranje i izvođenje izračuna koji uključuju tenzore, koji su djelomično definirani računalni objekti koji na kraju proizvode vrijednost. 

TensorFlow je posebno koristan za zadatke kao što su prepoznavanje govora i slike, tekstualne aplikacije, analiza vremenskih nizova i video detekcija. 

Evo nekih od glavnih značajki TensorFlowa za podatkovnu znanost: 

• Smanjuje pogreške za 50 do 60 posto u neuronskom strojnom učenju
• Izvrsno upravljanje knjižnicom
• Fleksibilna arhitektura i okvir
• Radi na različitim računalnim platformama

2. SciPy

Još jedna vrhunska Python biblioteka za podatkovnu znanost je SciPy, koja je besplatna Python biblioteka otvorenog koda koja se koristi za računanje na visokoj razini. Poput TensorFlowa, SciPy ima veliku i aktivnu zajednicu koja broji stotine suradnika. SciPy je posebno koristan za znanstvena i tehnička izračunavanja i pruža razne korisničke i učinkovite rutine za znanstvene proračune. 

SciPy se temelji na Numpyju i uključuje sve funkcije dok ih pretvara u korisničke, znanstvene alate. SciPy je izvrstan u izvođenju znanstvenog i tehničkog računanja na velikim skupovima podataka, a često se primjenjuje za operacije s višedimenzionalnim slikama, optimizacijske algoritme i linearnu algebru. 

Evo nekih od glavnih značajki SciPy za znanost o podacima: 

• Naredbe visoke razine za manipulaciju podacima i vizualizaciju
• Ugrađene funkcije za rješavanje diferencijalnih jednadžbi
• Višedimenzionalna obrada slike
• Izračun velikog skupa podataka

3. pande

Još jedna od najčešće korištenih Python biblioteka za znanost o podacima je Pandas, koja pruža alate za manipulaciju i analizu podataka koji se mogu koristiti za analizu podataka. Knjižnica sadrži vlastite moćne strukture podataka za manipuliranje numeričkim tablicama i analizu vremenskih serija. 

Dvije glavne značajke biblioteke Pandas su serije i DataFrames, koji su brzi i učinkoviti načini za upravljanje i istraživanje podataka. One učinkovito predstavljaju podatke i manipuliraju njima na različite načine. 

Neke od glavnih primjena Panda uključuju općenito prepiranje i čišćenje podataka, statistiku, financije, generiranje raspona datuma, linearnu regresiju i još mnogo toga. 

Evo nekih od glavnih značajki Pandas za podatkovnu znanost: 

• Stvorite vlastitu funkciju i pokrenite je kroz niz podataka
• Apstrakcija visoke razine
• Strukture visoke razine i alati za manipulaciju
• Spajanje/spajanje skupova podataka 

4. numpy

Numpy je Python biblioteka koja se može neprimjetno koristiti za obradu velikih višedimenzionalnih nizova i matrica. Koristi veliki skup matematičkih funkcija visoke razine koje ga čine posebno korisnim za učinkovita temeljna znanstvena izračunavanja. 

NumPy je paket za obradu nizova opće namjene koji pruža nizove i alate visokih performansi, a bavi se sporošću pružanjem višedimenzionalnih nizova i funkcija te operatora koji učinkovito rade na njima. 

Knjižnica Python često se primjenjuje za analizu podataka, stvaranje snažnih N-dimenzionalnih nizova i formiranje baze drugih biblioteka poput SciPy i scikit-learn. 

Evo nekih od glavnih značajki NumPyja za znanost podataka: 

• Brze, unaprijed kompajlirane funkcije za numeričke rutine
• Podržava objektno orijentirani pristup
• Orijentiran na niz za učinkovitije računalstvo
• Čišćenje i manipulacija podacima

5. Matplotlib

Matplotlib je biblioteka za crtanje za Python koja ima zajednicu od preko 700 suradnika. Proizvodi grafikone i dijagrame koji se mogu koristiti za vizualizaciju podataka, kao i objektno orijentirani API za ugrađivanje dijagrama u aplikacije. 

Jedan od najpopularnijih izbora za podatkovnu znanost, Matplotlib ima različite primjene. Može se koristiti za korelacijsku analizu varijabli, za vizualizaciju intervala pouzdanosti modela i distribucije podataka radi dobivanja uvida te za otkrivanje izvanrednih vrijednosti pomoću dijagrama raspršenja. 

Evo nekih od glavnih značajki Matplotliba za znanost podataka: 

• Može biti zamjena za MATLAB
• Besplatan i open source
• Podržava desetke pozadina i tipova izlaza
• Mala potrošnja memorije

6. Scikit-nauči

Scikit-learn je još jedna izvrsna Python biblioteka za znanost podataka. Knjižnica za strojno učenje pruža niz korisnih algoritama za strojno učenje, a dizajnirana je za interpolaciju u SciPy i NumPy. 

Scikit-learn uključuje povećanje gradijenta, DBSCAN, nasumične šume unutar klasifikacije, regresiju, metode grupiranja i vektorske strojeve podrške. 

Python biblioteka se često koristi za aplikacije kao što su klasteriranje, klasifikacija, odabir modela, regresija i smanjenje dimenzionalnosti. 

Evo nekih od glavnih značajki Scikit-learn for data science: 

• Klasifikacija i modeliranje podataka
• Predobrada podataka
• Izbor modela
• Algoritmi strojnog učenja od kraja do kraja 

7. Keras

Keras je vrlo popularna Python biblioteka koja se često koristi za dubinsko učenje i module neuronskih mreža, slično TensorFlowu. Knjižnica podržava i TensorFlow i Theano pozadinu, što je čini izvrsnim izborom za one koji se ne žele previše baviti TensorFlowom. 

Biblioteka otvorenog koda pruža vam sve alate potrebne za izradu modela, analizu skupova podataka i vizualizaciju grafikona, a uključuje unaprijed označene skupove podataka koji se mogu izravno uvesti i učitati. Biblioteka Keras je modularna, proširiva i fleksibilna, što je čini lakom opcijom za početnike. Povrh toga, također nudi jedan od najširih raspona za vrste podataka. 

Keras se često traži zbog modela dubinskog učenja koji su dostupni s unaprijed obučenim utezima, a oni se mogu koristiti za predviđanje ili izdvajanje njegovih značajki bez stvaranja ili treniranja vlastitog modela.

Evo nekih od glavnih značajki Kerasa za podatkovnu znanost: 

• Razvijanje neuralnih slojeva
• Skupljanje podataka
• Aktivacijska i troškovna funkcija
• Modeli dubokog učenja i strojnog učenja

8. Struganje

Scrapy je jedna od najpoznatijih Python biblioteka za podatkovnu znanost. Brzi Python okviri za indeksiranje weba s otvorenim kodom često se koriste za izvlačenje podataka s web stranice uz pomoć selektora temeljenih na XPathu. 

Knjižnica ima širok raspon aplikacija, uključujući korištenje za izradu programa za indeksiranje koji dohvaćaju strukturirane podatke s weba. Također se koristi za prikupljanje podataka iz API-ja i omogućuje korisnicima pisanje univerzalnih kodova koji se mogu ponovno koristiti za izgradnju i skaliranje velikih alata za indeksiranje. 

Evo nekih od glavnih značajki Scrapyja za znanost podataka: 

• Lagan i otvorenog koda
• Robusna knjižnica za struganje weba
• Izdvaja podatke s mrežnih stranica s XPath selektorima 
• Ugrađena podrška

9. PyTorch

Bliži se kraju našeg popisa PyTorch, koji je još jedna vrhunska Python biblioteka za podatkovnu znanost. Paket za znanstveno računalstvo temeljen na Pythonu oslanja se na snagu grafičkih procesorskih jedinica i često se bira kao istraživačka platforma za duboko učenje s maksimalnom fleksibilnošću i brzinom. 

Kreiran od strane Facebookovog istraživačkog tima za umjetnu inteligenciju 2016., najbolje značajke PyTorcha uključuju njegovu veliku brzinu izvršenja, koju može postići čak i kada rukuje teškim grafovima. Vrlo je fleksibilan, sposoban raditi na pojednostavljenim procesorima ili CPU-ima i GPU-ima. 

Evo nekih od glavnih značajki PyTorcha za podatkovnu znanost: 

• Kontrola nad skupovima podataka
• Vrlo fleksibilan i brz
• Razvoj modela dubokog učenja
• Statistička distribucija i operacije

10. Lijepa juha

Naš popis 10 najboljih Python biblioteka za znanost o podacima završava BeautifulSoup, koja se najčešće koristi za indeksiranje weba i struganje podataka. Uz BeautifulSoup korisnici mogu prikupljati podatke koji su dostupni na web stranici bez odgovarajućeg CSV-a ili API-ja. Istodobno, biblioteka Python pomaže u struganju podataka i slaganju u željeni format. 

BeautifulSoup također ima uspostavljenu zajednicu za podršku i sveobuhvatnu dokumentaciju koja omogućuje jednostavno učenje. 

Evo nekih od glavnih značajki BeautifulSoupa za podatkovnu znanost: 

• Podrška zajednice
• Web indeksiranje i struganje podataka
• Jednostavan za korištenje
• Prikupljajte podatke bez odgovarajućeg CSV-a ili API-ja