10 bedste Python-biblioteker til datavidenskab

Python er steget til at blive nutidens mest udbredte programmeringssprog, og det er det bedste valg til at tackle datavidenskabelige opgaver. Python bruges af dataforskere hver eneste dag, og det er et godt valg for både amatører og eksperter takket være dens letlærende natur. Nogle af de andre funktioner, der gør Python så populær til datavidenskab, er, at det er open source, objektorienteret og et højtydende sprog. 

Men det største salgsargument for Python til datavidenskab er dets brede udvalg af biblioteker, der kan hjælpe programmører med at løse en række problemer. 

Lad os tage et kig på de 10 bedste Python-biblioteker til datavidenskab: 

1. TensorFlow

Toppen af ​​vores liste over 10 bedste Python-biblioteker til datavidenskab er TensorFlow, udviklet af Google Brain Team. TensorFlow er et fremragende valg for både begyndere og professionelle, og det tilbyder en bred vifte af fleksible værktøjer, biblioteker og samfundsressourcer. 

Biblioteket er rettet mod højtydende numeriske beregninger, og det har omkring 35,000 kommentarer og et fællesskab på mere end 1,500 bidragydere. Dens applikationer bruges på tværs af videnskabelige områder, og dens rammer lægger grundlaget for at definere og køre beregninger, der involverer tensorer, som er delvist definerede beregningsobjekter, der i sidste ende producerer en værdi. 

TensorFlow er især nyttig til opgaver som tale- og billedgenkendelse, tekstbaserede applikationer, tidsserieanalyse og videogenkendelse. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i TensorFlow til datavidenskab: 

• Reducerer fejl med 50 til 60 procent i neural maskinlæring
• Fremragende biblioteksstyring
• Fleksibel arkitektur og rammer
• Kører på en række forskellige computerplatforme

2. SciPy

Et andet top Python-bibliotek til datavidenskab er SciPy, som er et gratis og open source Python-bibliotek, der bruges til beregninger på højt niveau. Ligesom TensorFlow har SciPy et stort og aktivt fællesskab med hundredvis af bidragydere. SciPy er især anvendeligt til videnskabelige og tekniske beregninger, og det giver forskellige brugervenlige og effektive rutiner til videnskabelige beregninger. 

SciPy er baseret på Numpy, og det inkluderer alle funktionerne, mens det gør dem til brugervenlige, videnskabelige værktøjer. SciPy er fremragende til at udføre videnskabelig og teknisk databehandling på store datasæt, og det bruges ofte til multidimensionelle billedoperationer, optimeringsalgoritmer og lineær algebra. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i SciPy til datavidenskab: 

• Kommandoer på højt niveau til datamanipulation og visualisering
• Indbyggede funktioner til løsning af differentialligninger
• Multidimensionel billedbehandling
• Beregning af stort datasæt

3. pandas

Et andet af de mest udbredte Python-biblioteker til datavidenskab er Pandas, som leverer datamanipulation og analyseværktøjer, der kan bruges til at analysere data. Biblioteket indeholder sine egne kraftfulde datastrukturer til at manipulere numeriske tabeller og tidsserieanalyse. 

To af hovedfunktionerne i Pandas-biblioteket er dets Series og DataFrames, som er hurtige og effektive måder at administrere og udforske data på. Disse repræsenterer data effektivt og manipulerer dem på forskellige måder. 

Nogle af Pandas hovedapplikationer inkluderer generel datastrid og datarensning, statistik, økonomi, generering af datointerval, lineær regression og meget mere. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Pandas til datavidenskab: 

• Opret din egen funktion og kør den på tværs af en række data
• Abstraktion på højt niveau
• Strukturer og manipulationsværktøjer på højt niveau
• Sammenlægning/sammenføjning af datasæt 

4. nusset

Numpy er et Python-bibliotek, der problemfrit kan bruges til store multidimensionelle array- og matrixbehandlinger. Den bruger et stort sæt matematiske funktioner på højt niveau, der gør det særligt nyttigt til effektive grundlæggende videnskabelige beregninger. 

NumPy er en generel array-behandlingspakke, der leverer højtydende arrays og værktøjer, og den adresserer langsomhed ved at levere de multidimensionelle arrays og funktioner og operatører, der fungerer effektivt på dem. 

Python-biblioteket bruges ofte til dataanalyse, skabelse af kraftfulde N-dimensionelle arrays og danner grundlaget for andre biblioteker som SciPy og scikit-learn. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i NumPy til datavidenskab: 

• Hurtige, prækompilerede funktioner til numeriske rutiner
• Understøtter objektorienteret tilgang
• Array-orienteret for mere effektiv databehandling
• Datarensning og manipulation

5. Matplotlib

Matplotlib er et plottebibliotek for Python, der har et fællesskab på over 700 bidragydere. Det producerer grafer og plots, der kan bruges til datavisualisering, samt en objektorienteret API til indlejring af plots i applikationer. 

Et af de mest populære valg for datavidenskab, Matplotlib har en række applikationer. Den kan bruges til korrelationsanalyse af variabler, til at visualisere konfidensintervaller for modeller og distribution af data for at få indsigt og til afvigende detektering ved hjælp af et scatterplot. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Matplotlib til datavidenskab: 

• Kan være en MATLAB erstatning
• Gratis og open source
• Understøtter snesevis af backends og outputtyper
• Lavt hukommelsesforbrug

6. Scikit-lære

Scikit-learn er et andet fantastisk Python-bibliotek til datavidenskab. Maskinlæringsbiblioteket tilbyder en række nyttige maskinlæringsalgoritmer, og det er designet til at blive interpoleret i SciPy og NumPy. 

Scikit-learn inkluderer gradientboosting, DBSCAN, tilfældige skove inden for klassificeringen, regression, klyngemetoder og understøttende vektormaskiner. 

Python-biblioteket bruges ofte til applikationer som klyngedannelse, klassificering, modelvalg, regression og dimensionsreduktion. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Scikit-learn for data science: 

• Dataklassificering og modellering
• Forbehandling af data
• Modelvalg
• End-to-end maskinlæringsalgoritmer 

7. Keras

Keras er et meget populært Python-bibliotek, der ofte bruges til deep learning og neurale netværksmoduler, der ligner TensorFlow. Biblioteket understøtter både TensorFlow og Theano backends, hvilket gør det til et godt valg for dem, der ikke ønsker at blive for involveret i TensorFlow. 

Open source-biblioteket giver dig alle de nødvendige værktøjer til at konstruere modeller, analysere datasæt og visualisere grafer, og det inkluderer præmærkede datasæt, der kan importeres og indlæses direkte. Keras-biblioteket er modulopbygget, kan udvides og fleksibelt, hvilket gør det til en brugervenlig mulighed for begyndere. Oven i det tilbyder det også et af de bredeste udvalg for datatyper. 

Keras er ofte opsøgt for de dybe læringsmodeller, der er tilgængelige med fortrænede vægte, og disse kan bruges til at lave forudsigelser eller til at udtrække dens funktioner uden at oprette eller træne din egen model.

Her er nogle af hovedfunktionerne i Keras til datavidenskab: 

• Udvikling af neurale lag
• Datapooling
• Aktiverings- og omkostningsfunktioner
• Deep learning og maskinlæringsmodeller

8. Scrapy

Scrapy er et af de bedst kendte Python-biblioteker for datavidenskab. De hurtige og open source webcrawling Python-frameworks bruges ofte til at udtrække data fra websiden ved hjælp af XPath-baserede vælgere. 

Biblioteket har en bred vifte af applikationer, herunder bruges til at bygge crawl-programmer, der henter strukturerede data fra nettet. Det bruges også til at indsamle data fra API'er, og det gør det muligt for brugere at skrive universelle koder, der kan genbruges til at bygge og skalere store crawlere. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Scrapy for data science: 

• Letvægts og open source
• Robust webskrabningsbibliotek
• Udtrækker data fra onlinesider med XPath-vælgere 
• Indbygget support

9. PyTorch

Nærmer sig slutningen af ​​vores liste er PyTorch, som er endnu et top Python-bibliotek for datavidenskab. Den Python-baserede videnskabelige computerpakke er afhængig af kraften i grafikbehandlingsenheder, og den er ofte valgt som en deep learning-forskningsplatform med maksimal fleksibilitet og hastighed. 

Oprettet af Facebooks AI-forskerhold i 2016, PyTorchs bedste funktioner inkluderer dens høje udførelseshastighed, som den kan opnå, selv når den håndterer tunge grafer. Den er meget fleksibel og kan fungere på forenklede processorer eller CPU'er og GPU'er. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i PyTorch til datavidenskab: 

• Kontrol over datasæt
• Meget fleksibel og hurtig
• Udvikling af deep learning modeller
• Statistisk fordeling og operationer

10. Smuksuppe

Afslutning af vores liste over 10 bedste Python-biblioteker til datavidenskab er BeautifulSoup, som oftest bruges til webcrawling og dataskrabning. Med BeautifulSoup kan brugere indsamle data, der er tilgængelige på et websted uden en ordentlig CSV eller API. Samtidig hjælper Python-biblioteket med at skrabe dataene og arrangere dem i det nødvendige format. 

BeautifulSoup har også et etableret fællesskab for support og omfattende dokumentation, der giver mulighed for nem læring. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i BeautifulSoup til datavidenskab: 

• Fællesskabets støtte
• Webcrawling og dataskrabning
• Let at bruge
• Indsaml data uden korrekt CSV eller API