Die 10 besten Python-Bibliotheken für Data Science

Python hat sich zur heute am weitesten verbreiteten Programmiersprache entwickelt und ist die erste Wahl für die Bewältigung datenwissenschaftlicher Aufgaben. Python wird täglich von Datenwissenschaftlern verwendet und ist aufgrund seiner einfachen Erlernbarkeit sowohl für Amateure als auch für Experten eine gute Wahl. Zu den weiteren Merkmalen, die Python für die Datenwissenschaft so beliebt machen, gehört, dass es sich um eine Open-Source-, objektorientierte und leistungsstarke Sprache handelt. 

Aber das größte Verkaufsargument von Python für die Datenwissenschaft ist die große Vielfalt an Bibliotheken, die Programmierern bei der Lösung einer Reihe von Problemen helfen können. 

Werfen wir einen Blick auf die 10 besten Python-Bibliotheken für Data Science: 

1. TensorFlow

An der Spitze unserer Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für Data Science steht TensorFlow, entwickelt vom Google Brain Team. TensorFlow ist sowohl für Anfänger als auch für Profis eine ausgezeichnete Wahl und bietet eine große Auswahl an flexiblen Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen. 

Die Bibliothek ist auf leistungsstarke numerische Berechnungen ausgerichtet und verfügt über rund 35,000 Kommentare und eine Community von mehr als 1,500 Mitwirkenden. Seine Anwendungen werden in allen wissenschaftlichen Bereichen eingesetzt und sein Rahmenwerk legt die Grundlage für die Definition und Ausführung von Berechnungen, die Tensoren beinhalten, bei denen es sich um teilweise definierte Rechenobjekte handelt, die letztendlich einen Wert erzeugen. 

TensorFlow ist besonders nützlich für Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung, textbasierte Anwendungen, Zeitreihenanalyse und Videoerkennung. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von TensorFlow für die Datenwissenschaft: 

• Reduziert Fehler beim neuronalen maschinellen Lernen um 50 bis 60 Prozent
• Ausgezeichnete Bibliotheksverwaltung
• Flexible Architektur und Framework
• Läuft auf einer Vielzahl von Computerplattformen

2. SciPy

Eine weitere Top-Python-Bibliothek für Datenwissenschaft ist SciPy, eine kostenlose Open-Source-Python-Bibliothek für anspruchsvolle Berechnungen. Wie TensorFlow verfügt SciPy über eine große und aktive Community mit Hunderten von Mitwirkenden. SciPy eignet sich besonders für wissenschaftliche und technische Berechnungen und bietet verschiedene benutzerfreundliche und effiziente Routinen für wissenschaftliche Berechnungen. 

SciPy basiert auf Numpy, umfasst alle Funktionen und macht sie gleichzeitig zu benutzerfreundlichen, wissenschaftlichen Werkzeugen. SciPy eignet sich hervorragend für die Durchführung wissenschaftlicher und technischer Berechnungen an großen Datensätzen und wird häufig für mehrdimensionale Bildoperationen, Optimierungsalgorithmen und lineare Algebra eingesetzt. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von SciPy für die Datenwissenschaft: 

• High-Level-Befehle zur Datenbearbeitung und -visualisierung
• Integrierte Funktionen zum Lösen von Differentialgleichungen
• Mehrdimensionale Bildverarbeitung
• Berechnung großer Datensätze

3. Pandas

Eine weitere der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft ist Pandas, die Datenmanipulations- und Analysetools bereitstellt, die zur Datenanalyse verwendet werden können. Die Bibliothek enthält eigene leistungsstarke Datenstrukturen zur Bearbeitung numerischer Tabellen und Zeitreihenanalysen. 

Zwei der wichtigsten Funktionen der Pandas-Bibliothek sind ihre Serien und DataFrames, die schnelle und effiziente Möglichkeiten zum Verwalten und Erkunden von Daten bieten. Diese repräsentieren Daten effizient und manipulieren sie auf unterschiedliche Weise. 

Zu den Hauptanwendungen von Pandas gehören allgemeine Datenverarbeitung und Datenbereinigung, Statistiken, Finanzen, Datumsbereichsgenerierung, lineare Regression und vieles mehr. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Pandas für die Datenwissenschaft: 

• Erstellen Sie Ihre eigene Funktion und führen Sie sie für eine Reihe von Daten aus
• Abstraktion auf hohem Niveau
• Hochrangige Strukturen und Manipulationswerkzeuge
• Zusammenführung/Zusammenführung von Datensätzen 

4. NumPy

Numpy ist eine Python-Bibliothek, die nahtlos für die Verarbeitung großer mehrdimensionaler Arrays und Matrizen verwendet werden kann. Es nutzt einen großen Satz komplexer mathematischer Funktionen, die es besonders nützlich für effiziente grundlegende wissenschaftliche Berechnungen machen. 

NumPy ist ein Allzweck-Array-Verarbeitungspaket, das leistungsstarke Arrays und Tools bereitstellt. Es bekämpft die Langsamkeit, indem es mehrdimensionale Arrays sowie Funktionen und Operatoren bereitstellt, die effizient mit ihnen arbeiten. 

Die Python-Bibliothek wird häufig für die Datenanalyse, die Erstellung leistungsstarker N-dimensionaler Arrays und als Grundlage für andere Bibliotheken wie SciPy und Scikit-Learn verwendet. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von NumPy für die Datenwissenschaft: 

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

5. Matplotlib

Matplotlib ist eine Plotbibliothek für Python mit einer Community von über 700 Mitwirkenden. Es erstellt Diagramme und Plots, die zur Datenvisualisierung verwendet werden können, sowie eine objektorientierte API zum Einbetten der Plots in Anwendungen. 

Matplotlib ist eine der beliebtesten Optionen für die Datenwissenschaft und bietet eine Vielzahl von Anwendungen. Es kann zur Korrelationsanalyse von Variablen, zur Visualisierung von Konfidenzintervallen von Modellen und der Verteilung von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen sowie zur Erkennung von Ausreißern mithilfe eines Streudiagramms verwendet werden. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Matplotlib für die Datenwissenschaft: 

• Kann ein MATLAB-Ersatz sein
• Freie und Open Source
• Unterstützt Dutzende Backends und Ausgabetypen
• Geringer Speicherverbrauch

6. Scikit-lernen

Scikit-learn ist eine weitere großartige Python-Bibliothek für Datenwissenschaft. Die Bibliothek für maschinelles Lernen bietet eine Vielzahl nützlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und ist für die Interpolation in SciPy und NumPy konzipiert. 

Scikit-learn umfasst Gradient Boosting, DBSCAN, Random Forests innerhalb der Klassifizierung, Regression, Clustering-Methoden und Support-Vektor-Maschinen. 

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

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Scikit-learn für die Datenwissenschaft: 

• Datenklassifizierung und -modellierung
• Vorverarbeitung der Daten
• Modellauswahl
• End-to-End-Algorithmen für maschinelles Lernen 

7. Keras

Keras ist eine sehr beliebte Python-Bibliothek, die häufig für Deep-Learning- und neuronale Netzwerkmodule verwendet wird, ähnlich wie TensorFlow. Die Bibliothek unterstützt sowohl das TensorFlow- als auch das Theano-Backend, was sie zu einer guten Wahl für diejenigen macht, die sich nicht zu sehr mit TensorFlow beschäftigen möchten. 

Die Open-Source-Bibliothek stellt Ihnen alle Werkzeuge zur Verfügung, die Sie zum Erstellen von Modellen, zum Analysieren von Datensätzen und zum Visualisieren von Diagrammen benötigen, und enthält vorbeschriftete 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 es eines der umfangreichsten Sortimente an Datentypen. 

Keras wird häufig wegen der Deep-Learning-Modelle gesucht, die mit vorab trainierten Gewichten verfügbar sind und mit denen sich Vorhersagen treffen oder seine Funktionen extrahieren lassen, ohne dass ein eigenes Modell erstellt oder trainiert werden muss.

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Keras für die Datenwissenschaft: 

• Entwicklung neuronaler Schichten
• Datenpooling
• Aktivierungs- und Kostenfunktionen
• Deep-Learning- und Machine-Learning-Modelle

8. Scrapy

Scrapy ist eine der bekanntesten Python-Bibliotheken für Data Science. Die schnellen und quelloffenen Web-Crawling-Python-Frameworks werden häufig verwendet, um mithilfe von XPath-basierten Selektoren Daten aus der Webseite zu extrahieren. 

Die Bibliothek verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, einschließlich der Erstellung von Crawling-Programmen, die strukturierte Daten aus dem Web abrufen. Es wird auch zum Sammeln von Daten von APIs verwendet und ermöglicht Benutzern das Schreiben universeller Codes, die zum Erstellen und Skalieren großer Crawler wiederverwendet werden können. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Scrapy für die Datenwissenschaft: 

• Leicht und Open Source
• Robuste Web-Scraping-Bibliothek
• Extrahiert Daten aus Online-Seiten mit XPath-Selektoren 
• Eingebaute Unterstützung

9. PyTorch

Am Ende unserer Liste steht PyTorch, eine weitere Top-Python-Bibliothek für Datenwissenschaft. Das auf Python basierende wissenschaftliche Rechenpaket basiert auf der Leistung von Grafikprozessoren und wird häufig als Deep-Learning-Forschungsplattform mit maximaler Flexibilität und Geschwindigkeit ausgewählt. 

PyTorch wurde 2016 vom KI-Forschungsteam von Facebook entwickelt. Zu den besten Eigenschaften von PyTorch gehört seine hohe Ausführungsgeschwindigkeit, die es selbst bei der Verarbeitung umfangreicher Diagramme erreichen kann. Es ist äußerst flexibel und kann auf vereinfachten Prozessoren oder CPUs und GPUs betrieben werden. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von PyTorch für die Datenwissenschaft: 

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

10. Schöne Suppe

Den Abschluss unserer Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für Data Science bildet BeautifulSoup, das am häufigsten für Web-Crawling und Data Scraping verwendet wird. Mit BeautifulSoup können Benutzer Daten sammeln, die auf einer Website verfügbar sind, ohne dass eine ordnungsgemäße CSV-Datei oder API erforderlich ist. Gleichzeitig hilft die Python-Bibliothek dabei, die Daten zu extrahieren und in das erforderliche Format zu bringen. 

BeautifulSoup verfügt außerdem über eine etablierte Community für Support und umfassende Dokumentation, die ein einfaches Lernen ermöglicht. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von BeautifulSoup für die Datenwissenschaft: 

• Gemeinschaftliche Unterstützung
• Web-Crawling und Daten-Scraping
• Einfach zu bedienen:
• Sammeln Sie Daten ohne geeignete CSV- oder API-Datei