10 Beste Python-Bibliotheken für Data Science

Python ist zu der heute am weitesten verbreiteten Programmiersprache aufgestiegen und ist die erste Wahl für die Bewältigung von Data-Science-Aufgaben. Python wird von Data-Scientistinnen und Data-Scientisten jeden Tag verwendet und ist aufgrund seiner leicht zu erlernenden Natur eine großartige Wahl für Anfänger und Experten. Einige der anderen Funktionen, die Python so beliebt für Data Science machen, sind, dass es Open-Source, objektorientiert und eine Hochleistungs-Sprache ist.

Aber der größte Verkaufspunkt von Python für Data Science ist seine breite Palette von Bibliotheken, die Programmierern helfen können, eine Reihe von Problemen zu lösen.

Lassen Sie uns einen Blick auf die 10 besten Python-Bibliotheken für Data Science werfen:

1. TensorFlow

An der Spitze unserer Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für Data Science steht TensorFlow, das von dem Google Brain Team entwickelt wurde. TensorFlow ist eine hervorragende Wahl für Anfänger und Profis und bietet eine breite Palette flexibler Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen.

Die Bibliothek ist auf Hochleistungs-Numerikberechnungen ausgerichtet und verfügt über etwa 35.000 Kommentare und eine Community von mehr als 1.500 Mitwirkenden. Ihre Anwendungen werden in wissenschaftlichen Bereichen verwendet, und ihr Framework legt die Grundlage für die Definition und Ausführung von Berechnungen, die Tensoren beinhalten, die teilweise definierte Rechenobjekte sind, die letztendlich einen Wert erzeugen.

TensorFlow ist besonders nützlich für Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung, Textanwendungen, Zeitreihenanalyse und Videodetektion.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von TensorFlow für Data Science:

• Reduziert den Fehler um 50 bis 60 Prozent bei der neuronalen Maschinenlernen
• Hervorragendes Bibliotheksmanagement
• Flexibles Architektur- und Framework
• Führt auf verschiedenen Rechenplattformen aus

2. SciPy

Eine weitere Top-Python-Bibliothek für Data Science ist SciPy, eine kostenlose und Open-Source-Python-Bibliothek, die für Hochleistungs-Berechnungen verwendet wird. Wie TensorFlow verfügt SciPy über eine große und aktive Community, die aus Hunderten von Mitwirkenden besteht. SciPy ist besonders nützlich für wissenschaftliche und technische Berechnungen und bietet verschiedene benutzerfreundliche und effiziente Routinen für wissenschaftliche Berechnungen.

SciPy basiert auf Numpy und enthält alle Funktionen, während es sie in benutzerfreundliche, wissenschaftliche Tools umwandelt. SciPy ist hervorragend darin, wissenschaftliche und technische Berechnungen auf großen Datensätzen durchzuführen, und es wird oft für multidimensionale Bildoperationen, Optimierungsalgorithmen und lineare Algebra verwendet.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von SciPy für Data Science:

• Hochrangige Befehle für Datenmanipulation und Visualisierung
• Eingebaute Funktionen für die Lösung von Differenzialgleichungen
• Multidimensionale Bildverarbeitung
• Große Datensatzberechnung

3. Pandas

Eine weitere der am weitesten verbreiteten Python-Bibliotheken für Data Science ist Pandas, die Datenmanipulations- und Analyse-Tools bietet, die für die Datenanalyse verwendet werden können. Die Bibliothek enthält ihre eigenen leistungsstarken Datenstrukturen für die Manipulation von numerischen Tabellen und Zeitreihenanalyse.

Zwei der wichtigsten Funktionen der Pandas-Bibliothek sind ihre Series und DataFrames, die schnelle und effiziente Wege sind, um Daten zu verwalten und zu erkunden. Diese repräsentieren Daten effizient und manipulieren sie auf verschiedene Weise.

Einige der wichtigsten Anwendungen von Pandas umfassen allgemeine Datenverwaltung und Datenreinigung, Statistik, Finanzen, Datumsbereichserzeugung, lineare Regression und vieles mehr.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Pandas für Data Science:

• Erstellen Sie Ihre eigene Funktion und führen Sie sie über eine Reihe von Daten aus
• Hochrangige Abstraktion
• Hochrangige Strukturen und Manipulations-Tools
• Verbinden/Verknüpfen von Datensätzen

4. NumPy

NumPy ist eine Python-Bibliothek, die nahtlos für die Verarbeitung von großen mehrdimensionalen Arrays und Matrizen verwendet werden kann. Sie verwendet eine große Sammlung von Hochleistungs-Mathematikfunktionen, die sie besonders nützlich für effiziente grundlegende wissenschaftliche Berechnungen machen.

NumPy ist ein allgemeines Array-Verarbeitungspaket, das Hochleistungs-Arrays und -Tools bereitstellt und es adressiert die Langsamkeit, indem es die multidimensionalen Arrays und Funktionen und Operatoren bereitstellt, die effizient auf ihnen arbeiten.

Die Python-Bibliothek wird oft für Datenanalyse, die Erstellung leistungsstarker N-dimensionalen Arrays und die Bildung der Basis für andere Bibliotheken wie SciPy und scikit-learn verwendet.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von NumPy für Data Science:

• Schnelle, vorkompilierte Funktionen für numerische Routinen
• Unterstützt objektorientierten Ansatz
• Array-orientiert für effizienteres Rechnen
• Datenreinigung und -manipulation

5. Matplotlib

Matplotlib ist eine Plot-Bibliothek für Python, die eine Community von über 700 Mitwirkenden hat. Es produziert Graphen und Plots, die für die Datenvisualisierung verwendet werden können, sowie eine objektorientierte API für die Einbettung von Plots in Anwendungen.

Eine der beliebtesten Wahlmöglichkeiten für Data Science, Matplotlib hat eine Vielzahl von Anwendungen. Es kann für die Korrelationsanalyse von Variablen, um die Konfidenzintervalle von Modellen und die Verteilung von Daten zu visualisieren und um Einblick zu gewinnen, und für die Ausreißererkennung mit einem Streudiagramm verwendet werden.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Matplotlib für Data Science:

• Kann als MATLAB-Ersatz dienen
• Kostenlos und Open-Source
• Unterstützt Dutzende von Backends und Ausgabetypen
• Geringer Speicherbedarf

6. Scikit-learn

Scikit-learn ist eine weitere großartige Python-Bibliothek für Data Science. Die Maschinenlern-Bibliothek bietet eine Vielzahl von nützlichen Maschinenlern-Algorithmen und ist so konzipiert, dass sie in SciPy und NumPy interpoliert werden kann.

Scikit-learn umfasst Gradienten-Boosting, DBSCAN, Zufällige Wälder innerhalb der Klassifizierung, Regression, Clustering-Methoden und Support-Vektor-Maschinen.

Die Python-Bibliothek wird oft für Anwendungen wie Clustering, Klassifizierung, Modellauswahl, Regression und Dimensionalitätsreduktion verwendet.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Scikit-learn für Data Science:

• Datenklassifizierung und -modellierung
• Vorverarbeitung von Daten
• Modellauswahl
• End-to-End-Maschinenlern-Algorithmen

7. Keras

Keras ist eine sehr beliebte Python-Bibliothek, die oft für Deep-Learning- und neuronale Netzwerk-Module verwendet wird, ähnlich wie TensorFlow. Die Bibliothek unterstützt sowohl die TensorFlow- als auch die Theano-Backends, was sie zu einer großartigen Wahl für diejenigen macht, die nicht zu sehr in TensorFlow involviert werden möchten.

Die Open-Source-Bibliothek bietet Ihnen alle Tools, die Sie benötigen, um Modelle zu erstellen, Datensätze zu analysieren und Graphen zu visualisieren, und sie enthält vorklassifizierte Datensätze, die direkt importiert und geladen werden können. Die Keras-Bibliothek ist modular, erweiterbar und flexibel, was sie zu einer benutzerfreundlichen Option für Anfänger macht. Darüber hinaus bietet sie auch einen der breitesten Bereiche für Datentypen.

Keras wird oft für die Deep-Learning-Modelle gesucht, die mit vorgefertigten Gewichten verfügbar sind, und diese können verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen oder ihre Funktionen ohne Erstellung oder Ausbildung eines eigenen Modells zu extrahieren.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Keras für Data Science:

• Entwicklung von neuronalen Schichten
• Datenpooling
• Aktivierungs- und Kostenfunktionen
• Deep-Learning- und Maschinenlern-Modelle

8. Scrapy

Scrapy ist eine der bekanntesten Python-Bibliotheken für Data Science. Die schnelle und Open-Source-Web-Crawling-Python-Frameworks werden oft verwendet, um Daten von Webseiten mit Hilfe von XPath-basierten Selektoren zu extrahieren.

Die Bibliothek hat eine breite Palette von Anwendungen, einschließlich der Erstellung von Crawling-Programmen, die strukturierte Daten aus dem Web abrufen. Es wird auch verwendet, um Daten von APIs zu sammeln, und es ermöglicht Benutzern, universelle Codes zu schreiben, die für die Erstellung und Skalierung von großen Crawlnern wiederverwendet werden können.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von Scrapy für Data Science:

• Leicht und Open-Source
• Robustes Web-Scraping-Tool
• Extrahiert Daten von Online-Seiten mit XPath-Selektoren
• Integrierte Unterstützung

9. PyTorch

Gegen Ende unserer Liste steht PyTorch, das eine weitere Top-Python-Bibliothek für Data Science ist. Das Python-basierte wissenschaftliche Rechenpaket verlässt sich auf die Leistung von Grafikprozessoren und wird oft als Deep-Learning-Forschungsplattform mit maximaler Flexibilität und Geschwindigkeit gewählt.

Erstellt von Facebooks AI-Forschungsteam im Jahr 2016, umfasst PyTorchs beste Funktionen seine hohe Ausführungsgeschwindigkeit, die es sogar bei der Verarbeitung von schweren Graphen erreichen kann. Es ist sehr flexibel und kann auf vereinfachten Prozessoren oder CPUs und GPUs arbeiten.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von PyTorch für Data Science:

• Kontrolle über Datensätze
• Sehr flexibel und schnell
• Entwicklung von Deep-Learning-Modellen
• Statistische Verteilung und Operationen

10. BeautifulSoup

Unsere Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für Data Science schließt mit BeautifulSoup ab, das am häufigsten für Web-Crawling und Daten-Scraping verwendet wird. Mit BeautifulSoup können Benutzer Daten sammeln, die auf einer Website verfügbar sind, ohne eine ordnungsgemäße CSV- oder API.

BeautifulSoup hat auch eine etablierte Community für Unterstützung und umfassende Dokumentation, die ein einfaches Lernen ermöglicht.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen von BeautifulSoup für Data Science:

• Community-Unterstützung
• Web-Crawling und Daten-Scraping
• Einfach zu verwenden
• Sammelt Daten ohne ordnungsgemäße CSV oder API