10 Bedste Python-Biblioteker til Data Science

Python er blevet det mest brugte programmeringssprog i dag, og det er det bedste valg til at løse data science-opgaver. Python bruges af data scientists hver eneste dag, og det er et godt valg for både amatører og eksperter takket være sin letlærte natur. Nogle af de andre funktioner, der gør Python så populær til data science, er, at det er open-source, objektorienteret og et højpræstationsprog.

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

Lad os kaste et blik på de 10 bedste Python-biblioteker til data science:

1. TensorFlow

TensorFlow er det bedste Python-bibliotek til data science, udviklet af Google Brain Team. TensorFlow er et fremragende valg for både begyndere og professionelle, og det tilbyder en række fleksible værktøjer, biblioteker og fællesskabsressourcer.

Biblioteket er rettet mod højpræstationsnumeriske beregninger, og det har omkring 35.000 kommentarer og en fællesskab på over 1.500 bidragsydere. Dets anvendelser bruges på tværs af videnskabelige fag, og dets framework lægger grundlaget for at definere og køre beregninger, der involverer tensorer, der er delvist definerede beregningsobjekter, der til sidst producerer en værdi.

TensorFlow er særligt nyttigt til opgaver som tale- og billedgenkendelse, tekstbaserede anvendelser, tidsserieanalyse og videodetektering.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i TensorFlow til data science:

• Reducerer fejl med 50 til 60 procent i neurale maskinlæringsmodeller
• Fremragende biblioteksstyring
• Fleksibel arkitektur og framework
• Kører på en række beregningsplatforme

2. SciPy

Et andet top-Python-bibliotek til data science er SciPy, der er et gratis og open-source Python-bibliotek, der bruges til højniveauberegninger. Ligesom TensorFlow har SciPy en stor og aktiv fællesskab på hundredvis af bidragsydere. SciPy er særligt nyttigt til videnskabelige og tekniske beregninger, og det tilbyder forskellige brugervenlige og effektive rutiner til videnskabelige beregninger.

SciPy er baseret på NumPy, og det inkluderer alle funktionerne, mens det omdanner dem til brugervenlige, videnskabelige værktøjer. SciPy er fremragende til at udføre videnskabelige og tekniske beregninger på store datasæt, og det anvendes ofte til multidimensionale billedoperationer, optimeringsalgoritmer og lineær algebra.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i SciPy til data science:

• Højniveaubefalinger til datamanipulation og visualisering
• Indbyggede funktioner til at løse differentialligninger
• Multidimensionel billedbehandling
• Stor datasætberegning

3. Pandas

Et andet af de mest brugte Python-biblioteker til data science er Pandas, der tilbyder 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 de bedste funktioner i Pandas-biblioteket er dets Series og DataFrames, der er hurtige og effektive måder at styre og udforske data på. Disse repræsenterer data effektivt og manipulerer det på forskellige måder.

Nogle af de vigtigste anvendelser af Pandas inkluderer generel data-wrangling og data-rengøring, statistik, finans, datointerval-generering, lineær regression og meget mere.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Pandas til data science:

• Opret din egen funktion og køre den over en række data
• Højniveaubstraktion
• Højniveaustukturer og manipulationsværktøjer
• Sammenlægning/sammenføring af datasæt

4. NumPy

NumPy er et Python-bibliotek, der kan bruges til stor multi-dimensionel array- og matrixbehandling. Det bruger en stor samling af højniveauberegninger, der gør det særligt nyttigt til effektive grundlæggende videnskabelige beregninger.

NumPy er et generelt formål-arraybehandlingspakke, der tilbyder højpræstationsarrays og værktøjer, og det adresserer langsomheden ved at tilbyde de multidimensionale arrays og funktioner og operatører, der opererer effektivt på dem.

Python-biblioteket anvendes ofte til dataanalyse, oprettelse af kraftfulde N-dimensionale arrays og dannelse af grundlaget for andre biblioteker som SciPy og scikit-learn.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i NumPy til data science:

• Hurtige, forudkompilerede funktioner til numeriske rutiner
• Støtter objektorienteret tilgang
• Array-orienteret for mere effektiv beregning
• Datarengøring og manipulation

5. Matplotlib

Matplotlib er et plot-bibliotek til Python, der har en fællesskab på over 700 bidragsydere. Det producerer grafer og plots, der kan bruges til datavisualisering, samt et objektorienteret API til at indlejre plot i applikationer.

En af de mest populære valg til data science, Matplotlib har en række anvendelser. Det kan bruges til korrelationsanalyse af variabler, til at visualisere konfidensintervaller for modeller og datafordeling til at få indsigt, og til outlier-detektering ved hjælp af et scatterplot.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Matplotlib til data science:

• Kan erstatte MATLAB
• Gratis og open-source
• Støtter dusinvis af backends og outputtyper
• Lavt hukommelsesforbrug

6. Scikit-learn

Scikit-learn er et andet fremragende Python-bibliotek til data science. Maskinlæringsbiblioteket tilbyder en række nyttige maskinlæringsalgoritmer, og det er designet til at interpoleres i SciPy og NumPy.

Scikit-learn inkluderer gradient boosting, DBSCAN, tilfældige skove inden for klassifikations-, regressions-, klusteringsmetoder og supportvektor-maskiner.

Python-biblioteket anvendes ofte til anvendelser som klustering, klassifikation, modelvalg, regression og dimensionality-reduktion.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Scikit-learn til data science:

• Dataklassifikation og modellering
• Forarbejdning af data
• Modelvalg
• End-to-end maskinlæringsalgoritmer

7. Keras

Keras er et meget populært Python-bibliotek, der ofte bruges til dyb læring og neurale netværksmoduler, lignende TensorFlow. Biblioteket støtter både TensorFlow- og Theano-backend, hvilket gør det til et fremragende valg for dem, der ikke ønsker at blive for involveret i TensorFlow.

Det open-source-bibliotek tilbyder dig alle de værktøjer, der er nødvendige for at konstruere modeller, analysere datasæt og visualisere grafer, og det inkluderer forhåndslabelede datasæt, der kan importeres og indlæses direkte.

Keras er ofte efterlyst for de dybtlæringsmodeller, der er tilgængelige med forhåndsvægte, og disse kan bruges til at lave forudsigelser eller til at trække deres funktioner ud uden at oprette eller træne din egen model.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Keras til data science:

• Udvikling af neurale lag
• Data-pooling
• Aktiverings- og omkostningsfunktioner
• Dyb læring og maskinlæringsmodeller

8. Scrapy

Scrapy er et af de bedst kendte Python-biblioteker til data science. Det hurtige og open-source web-crawling Python-ramme bruges ofte til at trække data fra en webside med hjælp af XPath-baserede vælger.

Biblioteket har en bred vifte af anvendelser, herunder bygning af crawl-programmer, der henter struktureret data fra web. Det bruges også til at samle data fra API’er, og det giver brugerne mulighed for at skrive universelle koder, der kan genbruges til at bygge og skala større crawlere.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Scrapy til data science:

• Lett og open-source
• Robust web-scraping-bibliotek
• Trækker data fra online-sider med XPath-vælgere
• Indbygget support

9. PyTorch

Nærer vi slutningen af vores liste, er PyTorch et andet top-Python-bibliotek til data science. Det Python-baserede videnskabelige beregningspakke afhænger af grafikkprocessorens kraft, og det vælges ofte som et dybtlæringsforskningsplatform med maksimal fleksibilitet og hastighed.

Oprettet af Facebooks AI-forskningshold i 2016, er PyTorchs bedste funktioner dens høje kørselshastighed, som den kan opnå, selv når den håndterer tunge grafer. Det er højst fleksibelt, kan køre på simplificerede processorer eller CPU’er og GPU’er.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i PyTorch til data science:

• Kontrol over datasæt
• Højst fleksibelt og hurtigt
• Udvikling af dybtlæringsmodeller
• Statistisk fordeling og operationer

10. BeautifulSoup

Til sidst på vores liste over de 10 bedste Python-biblioteker til data science er BeautifulSoup, der oftest bruges til web-crawling og data-scraping. Med BeautifulSoup kan brugerne samle data, der er tilgængelig på en webside uden en ordentlig CSV eller API. Samtidig hjælper Python-biblioteket med at skrabe data og arrangere det i det krævede format.

BeautifulSoup har også en etableret fællesskab til support og omfattende dokumentation, der giver mulighed for let læring.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i BeautifulSoup til data science:

• Fællesskabsstøtte
• Web-crawling og data-scraping
• Let at bruge
• Saml data uden ordentlig CSV eller API