10 Καλύτερες Βιβλιοθήκες Python για Επιστήμη Δεδομένων

Η Python έχει αναρριχηθεί και έχει γίνει η πιο διαδεδομένη γλώσσα προγραμματισμού της εποχής μας, και είναι η πρώτη επιλογή για την αντιμετώπιση των εργασιών της επιστήμης των δεδομένων. Η Python χρησιμοποιείται από τους επιστήμονες δεδομένων κάθε μέρα, και είναι μια εξαιρετική επιλογή για τους ερασιτέχνες και τους ειδικούς, χάρη στη φύση της που είναι εύκολη στην εκμάθηση. Κάποιες από τις άλλες λειτουργίες που κάνουν την Python τόσο δημοφιλή για την επιστήμη των δεδομένων είναι ότι είναι ανοικτού κώδικα, αντικειμενοστραφής και μια γλώσσα υψηλής απόδοσης. 

Αλλά το μεγαλύτερο πλεονέκτημα της Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι η μεγάλη ποικιλία από βιβλιοθήκες που possono βοηθήσουν τους προγραμματιστές να λύσουν eine σειρά προβλημάτων. 

Ας δούμε τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων: 

1. TensorFlow

Στην κορυφή του καταλόγου μας με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι το TensorFlow, που αναπτύχθηκε από την ομάδα Google Brain. Το TensorFlow είναι μια εξαιρετική επιλογή για τους αρχάριους και τους επαγγελματίες, και προσφέρει eine σειρά από ευέλικτα εργαλεία, βιβλιοθήκες και πόρους της κοινότητας. 

Η βιβλιοθήκη έχει ως στόχο τις υψηλές επιδόσεις των αριθμητικών υπολογισμών, και έχει περίπου 35.000 σχόλια και μια κοινότητα με περισσότερους από 1.500 συντελεστές. Οι εφαρμογές της χρησιμοποιούνται σε επιστημονικά πεδία, και το πλαίσιο της βιβλιοθήκης καθορίζει τις βάσεις για τον ορισμό και την εκτέλεση υπολογισμών που αφορούν tensors, τα οποία είναι μερικά ορισμένα αντικείμενα υπολογισμού που τελικά παράγουν μια τιμή. 

Το TensorFlow είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εργασίες όπως η αναγνώριση ομιλίας και εικόνας, εφαρμογές κειμένου, ανάλυση σειρών χρόνου και ανίχνευση βίντεο. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του TensorFlow για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Μειώνει το σφάλμα κατά 50 έως 60% στην μηχανική μάθηση
• Εξαιρετική διαχείριση βιβλιοθηκών
• Ευέλικτη αρχιτεκτονική και πλαίσιο
• Τρέχει σε eine σειρά από υπολογιστικές πλατφόρμες

2. SciPy

Μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι το SciPy, το οποίο είναι μια δωρεάν και ανοικτού κώδικα βιβλιοθήκη Python που χρησιμοποιείται για υψηλού επιπέδου υπολογισμούς. Όπως και το TensorFlow, το SciPy έχει μια μεγάλη και ενεργό κοινότητα που αριθμεί εκατοντάδες συντελεστές. Το SciPy είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για επιστημονικούς και τεχνικούς υπολογισμούς, και παρέχει verschiedene φιλικές προς τον χρήστη και αποτελεσματικές ρουτίνες για επιστημονικούς υπολογισμούς. 

Το SciPy βασίζεται στο NumPy, και περιλαμβάνει όλες τις λειτουργίες ενώ τις μετατρέπει σε φιλικές προς τον χρήστη, επιστημονικά εργαλεία. Το SciPy είναι εξαιρετικό για την εκτέλεση επιστημονικών και τεχνικών υπολογισμών σε μεγάλες βάσεις δεδομένων, και συχνά χρησιμοποιείται για πολυδιάστατες εργασίες εικόνας, αλγόριθμους βελτιστοποίησης και γραμμική άλγεβρα. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του SciPy για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Υψηλού επιπέδου εντολές για τη διαχείριση και την οπτικοποίηση δεδομένων
• Ενσωματωμένες λειτουργίες για την επίλυση διαφορικών εξισώσεων
• Πολυδιάστατη επεξεργασία εικόνας
• Υπολογισμοί μεγάλων συνόλων δεδομένων

3. Pandas

Μια άλλη από τις πιο διαδεδομένες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι το Pandas, το οποίο παρέχει εργαλεία διαχείρισης και ανάλυσης δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση δεδομένων. Η βιβλιοθήκη περιλαμβάνει τις δικές της ισχυρές δομές δεδομένων για τη διαχείριση πινάκων αριθμών και την ανάλυση σειρών χρόνου. 

Δύο από τα κορυφαία χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης Pandas είναι οι Σειρές και τα DataFrames, τα οποία είναι γρήγορες και αποτελεσματικές τρόποι για τη διαχείριση και την εξέταση δεδομένων. Αυτά αντιπροσωπεύουν δεδομένα αποτελεσματικά και τα χειρίζονται με verschiedene τρόπους. 

Κάποια από τις κύριες εφαρμογές του Pandas περιλαμβάνουν τη γενική διαχείριση και τον καθαρισμό δεδομένων, στατιστική, χρηματοοικονομικά, δημιουργία εύρους ημερομηνιών, γραμμική παλινδρόμηση και πολλά άλλα. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του Pandas για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Δημιουργήστε τη δική σας λειτουργία και εκτελέστε τη σε μια σειρά δεδομένων
• Υψηλή αφαίρεση
• Υψηλές δομές και εργαλεία χειρισμού
• Συγχώνευση/ένωση συνόλων δεδομένων 

4. NumPy

Το NumPy είναι μια βιβλιοθήκη Python που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επεξεργασία μεγάλων πολυδιάστατων πινάκων και ματρών. Χρησιμοποιεί eine μεγάλη σειρά από υψηλού επιπέδου μαθηματικές λειτουργίες που την κάνουν ιδιαίτερα χρήσιμη για αποτελεσματικούς βασικούς επιστημονικούς υπολογισμούς. 

Το NumPy είναι ένα πακέτο επεξεργασίας πινάκων γενικού σκοπού που παρέχει υψηλές επιδόσεις πινάκων και εργαλεία, και αντιμετωπίζει τη βραδύτητα παρέχοντας τους πολυδιάστατους πίνακες και τις λειτουργίες και τους τελεστές που λειτουργούν αποτελεσματικά σε αυτούς. 

Η βιβλιοθήκη Python συχνά χρησιμοποιείται για εφαρμογές όπως η ανάλυση δεδομένων, η δημιουργία ισχυρών N-διαστάσεων πινάκων και η δημιουργία της βάσης για άλλες βιβλιοθήκες όπως το SciPy και το scikit-learn. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του NumPy για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Γρήγορες, προκατασκευασμένες λειτουργίες για αριθμητικές ρουτίνες
• Υποστηρίζει αντικειμενοστραφή προσέγγιση
• Πίνακας-προσανατολισμένο για πιο αποτελεσματική επεξεργασία
• Καθαρισμός και χειρισμός δεδομένων

5. Matplotlib

Το Matplotlib είναι μια βιβλιοθήκη σχεδίασης για την Python που έχει μια κοινότητα με περισσότερους από 700 συντελεστές. Παραγωγεί γραφικά και διαγράμματα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την οπτικοποίηση δεδομένων, καθώς και μια αντικειμενοστραφή API για την ενσωμάτωση των διαγραμμάτων σε εφαρμογές. 

Μια από τις πιο δημοφιλείς επιλογές για την επιστήμη των δεδομένων, το Matplotlib έχει eine σειρά από εφαρμογές. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση συσχετίσεων μεταβλητών, για την οπτικοποίηση των διαστημάτων εμπιστοσύνης των μοντέλων και της κατανομής δεδομένων για την απόκτηση ερευνών, και για την ανίχνευση εκκεντρικών τιμών χρησιμοποιώντας ένα διάγραμμα σκέδας. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του Matplotlib για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Μπορεί να αντικαταστήσει το MATLAB
• Δωρεάν και ανοικτού κώδικα
• Υποστηρίζει δεκάδες backends και τύπους εξόδου
• Χαμηλή κατανάλωση μνήμης

6. Scikit-learn

Το Scikit-learn είναι μια άλλη εξαιρετική βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη των δεδομένων. Η βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης παρέχει eine σειρά από χρήσιμες αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, και είναι σχεδιασμένη να interpolates στο SciPy και το NumPy. 

Το Scikit-learn περιλαμβάνει gradient boosting, DBSCAN, τυχαίους δασικούς μέσα στα μέθοδους ταξινόμησης, παλινδρόμησης, ομαδοποίησης και μηχανές υποστήριξης. 

Η βιβλιοθήκη Python συχνά χρησιμοποιείται για εφαρμογές όπως η ομαδοποίηση, η ταξινόμηση, η επιλογή μοντέλου, η παλινδρόμηση και η μείωση διαστάσεων. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του Scikit-learn για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Ταξινόμηση και μοντελοποίηση δεδομένων
• Προεπεξεργασία δεδομένων
• Επιλογή μοντέλου
• Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης από άκρο σε άκρο 

7. Keras

Το Keras είναι μια πολύ δημοφιλής βιβλιοθήκη Python που χρησιμοποιείται συχνά για βαθιά μάθηση και νευρωνικά δίκτυα, παρόμοια με το TensorFlow. Η βιβλιοθήκη υποστηρίζει cả το TensorFlow και το Theano backends, το οποίο την κάνει μια εξαιρετική επιλογή για εκείνους που δεν θέλουν να ασχοληθούν πολύ με το TensorFlow. 

Η ανοικτού κώδικα βιβλιοθήκη παρέχει όλα τα εργαλεία που χρειάζονται για την κατασκευή μοντέλων, την ανάλυση συνόλων δεδομένων και την οπτικοποίηση γραφικών, και περιλαμβάνει προετικετεμένα σύνολα δεδομένων που μπορούν να εισαχθούν και να φορτωθούν απευθείας. Η βιβλιοθήκη Keras είναι modulaire, επεκτάσιμη και ευέλικτη, καθιστώντας την μια φιλική προς τον χρήστη επιλογή για αρχάριους. Επιπλέον, προσφέρει μια από τις ευρύτερες σειρές για τύπους δεδομένων. 

Το Keras συχνά χρησιμοποιείται για τα μοντέλα βαθιάς μάθησης που είναι διαθέσιμα με προκατασκευασμένα βάρη, και αυτά μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να κάνουν προβλέψεις ή να εξαγάγουν τα χαρακτηριστικά τους χωρίς να δημιουργήσουν ή να εκπαιδεύσουν το δικό τους μοντέλο.

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του Keras για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Ανάπτυξη νευρωνικών στρωμάτων
• Ποόλινη δεδομένων
• Συναρτήσεις ενεργοποίησης και κόστους
• Μοντέλα βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης

8. Scrapy

Το Scrapy είναι μια από τις πιο γνωστές βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων. Τα γρήγορα και ανοικτού κώδικα πλαίσια web crawling συχνά χρησιμοποιούνται για την εξαγωγή δεδομένων από σελίδες ιστού με τη βοήθεια XPath-based επιλογέων. 

Η βιβλιοθήκη έχει eine σειρά από εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της κατασκευής προγραμμάτων crawling που ανακτούν δομημένα δεδομένα από το web. Χρησιμοποιείται επίσης για τη συλλογή δεδομένων από APIs, και επιτρέπει στους χρήστες να γράφουν универσάλ codices που μπορούν να 재χρησιμοποιηθούν για την κατασκευή και την κλιμάκωση μεγάλων crawlers. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του Scrapy για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Ελαφριά και ανοικτού κώδικα
• Ρομποτική βιβλιοθήκη web scraping
• Εξάγει δεδομένα από σελίδες ιστού με XPath επιλογείς 
• Ενσωματωμένη υποστήριξη

9. PyTorch

Κοντά στο τέλος του καταλόγου μας είναι το PyTorch, το οποίο είναι μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη Python για την επιστήμη των δεδομένων. Το πακέτο επιστημονικών υπολογισμών Python βασίζεται στη δύναμη των γραφικών επεξεργαστών, και συχνά επιλέγεται ως πλατφόρμα βαθιάς μάθησης με μέγιστη ευελιξία και ταχύτητα. 

Δημιουργημένο από την ομάδα έρευνας AI της Facebook το 2016, το PyTorch έχει ως καλύτερα χαρακτηριστικά την υψηλή ταχύτητα εκτέλεσης, την οποία μπορεί να επιτύχει ακόμη και όταν χειρίζεται βαρείς γραφικούς. Είναι εξαιρετικά ευέλικτο,能够 να λειτουργεί σε απλοποιημένους επεξεργαστές ή CPUs και GPUs. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του PyTorch για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Ελέγχεται από συνόλους δεδομένων
• Ιδιαίτερα ευέλικτο και γρήγορο
• Ανάπτυξη μοντέλων βαθιάς μάθησης
• Στατιστική κατανομή και λειτουργίες

10. BeautifulSoup

Κλείνοντας τον κατάλογό μας με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη των δεδομένων είναι το BeautifulSoup, το οποίο χρησιμοποιείται πιο συχνά για web crawling και data scraping. Με το BeautifulSoup, οι χρήστες μπορούν να συλλέξουν δεδομένα που είναι διαθέσιμα σε μια σελίδα ιστού χωρίς μια σωστή CSV ή API. Ταυτόχρονα, η βιβλιοθήκη Python βοηθά στο scraping των δεδομένων και τη διάταξή τους στο απαιτούμενο φορμά. 

Το BeautifulSoup έχει επίσης μια καθιερωμένη κοινότητα για υποστήριξη και πλήρη έγγραφα που επιτρέπουν την εύκολη μάθηση. 

Αυτά είναι κάποια από τα κύρια χαρακτηριστικά του BeautifulSoup για την επιστήμη των δεδομένων: 

• Υποστήριξη της κοινότητας
• Web crawling και data scraping
• Εύκολη στη χρήση
• Συλλογή δεδομένων χωρίς σωστή CSV ή API