10 legjobb Python-könyvtár az adattudományhoz

A Python napjaink legszélesebb körben használt programozási nyelvévé nőtte ki magát, és ez a legjobb választás az adattudományi feladatok megoldására. A Pythont minden nap használják az adatkutatók, és könnyen tanulható természetének köszönhetően remek választás amatőröknek és szakértőknek egyaránt. A Pythont a nyílt forráskódú, objektum-orientált és nagy teljesítményű nyelv miatt olyan népszerűvé teszi az adattudomány számára. 

De a Python legnagyobb értékesítési pontja az adattudomány számára a könyvtárak széles választéka, amelyek segíthetnek a programozóknak számos probléma megoldásában. 

Vessünk egy pillantást a 10 legjobb Python-könyvtárra az adattudományhoz: 

1. TensorFlow

A 10 legjobb adattudományi Python-könyvtárat tartalmazó listánk élén a TensorFlow található, amelyet a Google Brain Team fejlesztett ki. A TensorFlow kezdőknek és profiknak egyaránt kiváló választás, rugalmas eszközök, könyvtárak és közösségi források széles skáláját kínálja. 

A könyvtár célja a nagy teljesítményű numerikus számítások elvégzése, és körülbelül 35,000 1,500 megjegyzéssel és több mint XNUMX közreműködő közösséggel rendelkezik. Alkalmazásait több tudományterületen használják, és kerete lefekteti az alapot a tenzorokat tartalmazó számítások meghatározásához és futtatásához, amelyek részben meghatározott számítási objektumok, amelyek végül értéket állítanak elő. 

A TensorFlow különösen hasznos olyan feladatoknál, mint a beszéd- és képfelismerés, szövegalapú alkalmazások, idősorelemzés és videóérzékelés. 

Íme a TensorFlow adattudományi főbb jellemzői: 

• 50-60 százalékkal csökkenti a hibákat a neurális gépi tanulásban
• Kiváló könyvtárkezelés
• Rugalmas architektúra és keretrendszer
• Számos számítási platformon fut

2. SciPy

Egy másik legnépszerűbb Python-könyvtár az adattudomány számára a SciPy, amely egy ingyenes és nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet magas szintű számításokhoz használnak. A TensorFlow-hoz hasonlóan a SciPy-nek is nagy és aktív közössége van, amely több száz közreműködőt számlál. A SciPy különösen hasznos tudományos és műszaki számításokhoz, és különféle felhasználóbarát és hatékony rutinokat biztosít a tudományos számításokhoz. 

A SciPy a Numpy-n alapul, és tartalmazza az összes funkciót, miközben felhasználóbarát, tudományos eszközökké alakítja őket. A SciPy kiválóan alkalmas tudományos és műszaki számítások elvégzésére nagy adathalmazokon, és gyakran alkalmazzák többdimenziós képműveletekhez, optimalizálási algoritmusokhoz és lineáris algebrához. 

Íme a SciPy adattudományi főbb jellemzői: 

• Magas szintű parancsok az adatok kezeléséhez és megjelenítéséhez
• Beépített függvények differenciálegyenletek megoldásához
• Többdimenziós képfeldolgozás
• Nagy adathalmaz számítása

3. pandák

Az adattudományban az egyik legszélesebb körben használt Python-könyvtár a Pandas, amely adatkezelési és -elemző eszközöket biztosít az adatok elemzéséhez. A könyvtár saját hatékony adatstruktúrákat tartalmaz a numerikus táblák manipulálásához és az idősorok elemzéséhez. 

A Pandas könyvtár két legfontosabb funkciója a Series és a DataFrame, amelyek gyors és hatékony módjai az adatok kezelésének és felfedezésének. Ezek hatékonyan reprezentálják az adatokat, és különféle módokon kezelik azokat. 

A Pandák főbb alkalmazásai közé tartozik az általános adatviszály és adattisztítás, statisztika, pénzügy, dátumtartomány generálás, lineáris regresszió és még sok más. 

Íme a Pandák adattudományi főbb jellemzői: 

• Hozzon létre saját függvényt, és futtassa azt egy sor adaton keresztül
• Magas szintű absztrakció
• Magas szintű szerkezetek és manipulációs eszközök
• Adatkészletek egyesítése/egyesítése 

4. numpy

A Numpy egy Python-könyvtár, amely zökkenőmentesen használható nagy, többdimenziós tömb- és mátrixfeldolgozáshoz. Magas szintű matematikai függvények nagy készletét használja, amelyek különösen hasznossá teszik a hatékony alapvető tudományos számításokhoz. 

A NumPy egy általános célú tömbfeldolgozó csomag, amely nagy teljesítményű tömböket és eszközöket biztosít, és a lassúságot a többdimenziós tömbök, valamint az azokon hatékonyan működő funkciók és operátorok biztosításával kezeli. 

A Python-könyvtárat gyakran használják adatelemzésre, erőteljes N-dimenziós tömbök létrehozására, és más könyvtárak, például a SciPy és a scikit-learn alapját képezik. 

Íme néhány a NumPy adattudományi főbb jellemzői közül: 

• Gyors, előre lefordított függvények numerikus rutinokhoz
• Támogatja az objektum-orientált megközelítést
• Tömborientált a hatékonyabb számítástechnika érdekében
• Adattisztítás és adatkezelés

5. Matplotlib

A Matplotlib egy Python-rajzkönyvtár, amelynek több mint 700 közreműködő közössége van. Grafikonokat és diagramokat készít, amelyek adatvizualizációra használhatók, valamint egy objektum-orientált API-t a diagramok alkalmazásokba ágyazásához. 

Az adattudomány egyik legnépszerűbb választása, a Matplotlib számos alkalmazással rendelkezik. Használható változók korrelációelemzésére, modellek konfidenciaintervallumainak és az adatok eloszlásának megjelenítésére, hogy betekintést nyerjünk, valamint kiugró értékek kimutatására szóródási diagram segítségével. 

Íme a Matplotlib adattudományi főbb jellemzői: 

• Lehet MATLAB csere
• Szabad és nyílt forráskódú
• Több tucat háttérprogramot és kimeneti típust támogat
• Alacsony memóriafogyasztás

6. Scikit elsajátítható

A Scikit-learn egy másik nagyszerű Python-könyvtár az adattudományhoz. A gépi tanulási könyvtár számos hasznos gépi tanulási algoritmust kínál, és a SciPy-be és a NumPy-be interpolálható. 

A Scikit-learn magában foglalja a gradiens-növelést, a DBSCAN-t, az osztályozáson belüli véletlenszerű erdőket, a regressziót, a klaszterezési módszereket és a támogató vektorgépeket. 

A Python könyvtárat gyakran használják olyan alkalmazásokhoz, mint a fürtözés, osztályozás, modellválasztás, regresszió és dimenziócsökkentés. 

Íme néhány fő jellemzője a Scikit-learn for Data Science programnak: 

• Adatok osztályozása és modellezése
• Adatok előfeldolgozása
• Modell kiválasztása
• Végpontok közötti gépi tanulási algoritmusok 

7. Keras

A Keras egy nagyon népszerű Python-könyvtár, amelyet gyakran mély tanuláshoz és neurális hálózati modulokhoz használnak, hasonlóan a TensorFlow-hoz. A könyvtár támogatja a TensorFlow és a Theano háttérprogramokat is, így kiváló választás azok számára, akik nem akarnak túlságosan belekeveredni a TensorFlow-ba. 

A nyílt forráskódú könyvtár minden eszközt biztosít a modellek felépítéséhez, az adatkészletek elemzéséhez és a grafikonok megjelenítéséhez, és tartalmaz előre címkézett adatkészleteket, amelyek közvetlenül importálhatók és betölthetők. A Keras könyvtár moduláris, bővíthető és rugalmas, így kezdők számára is felhasználóbarát megoldás. Ráadásul az egyik legszélesebb adattípus-tartományt kínálja. 

A Keras-t gyakran keresik az előre betanított súlyokkal elérhető mély tanulási modellekhez, amelyek segítségével előrejelzéseket készíthet, vagy kinyerheti jellemzőit saját modell létrehozása vagy betanítása nélkül.

Íme a Keras adattudományi főbb jellemzői: 

• Neurális rétegek fejlesztése
• Adatgyűjtés
• Aktiválási és költségfüggvények
• Mély tanulási és gépi tanulási modellek

8. Érdes

A Scrapy az egyik legismertebb Python-könyvtár az adattudomány számára. A gyors és nyílt forráskódú webbejáró Python keretrendszereket gyakran használják adatok kinyerésére a weboldalról XPath-alapú szelektorok segítségével. 

A könyvtár számos alkalmazással rendelkezik, többek között olyan feltérképező programok létrehozására is használható, amelyek strukturált adatokat kérnek le az internetről. Az API-kból származó adatok gyűjtésére is szolgál, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy univerzális kódokat írjanak, amelyek újra felhasználhatók nagy bejárók felépítéséhez és méretezéséhez. 

Íme néhány a Scrapy for Data Science főbb funkciói közül: 

• Könnyű és nyílt forráskódú
• Robusztus webkaparó könyvtár
• Az XPath választókkal adatokat bont ki online oldalakról 
• Beépített támogatás

9. PyTorch

A listánk végéhez közeledik a PyTorch, amely egy újabb Python-könyvtár az adattudomány számára. A Python-alapú tudományos számítástechnikai csomag a grafikus feldolgozó egységek erejére támaszkodik, és gyakran választják mélytanulási kutatási platformként maximális rugalmassággal és sebességgel. 

A Facebook mesterséges intelligencia kutatócsoportja által 2016-ban létrehozott PyTorch legjobb tulajdonságai közé tartozik a nagy végrehajtási sebesség, amelyet még nehéz grafikonok kezelésekor is el tud érni. Rendkívül rugalmas, egyszerűsített processzorokon vagy CPU-kon és GPU-kon is képes működni. 

Íme a PyTorch adattudományi főbb jellemzői: 

• Adatkészletek vezérlése
• Rendkívül rugalmas és gyors
• Mély tanulási modellek fejlesztése
• Statisztikai eloszlás és műveletek

10. Szépleves

A 10 legjobb adattudományi Python-könyvtárat tartalmazó listánkat a BeautifulSoup zárja, amelyet leggyakrabban webes feltérképezésre és adatkaparásra használnak. A BeautifulSoup segítségével a felhasználók olyan adatokat gyűjthetnek, amelyek megfelelő CSV vagy API nélkül is elérhetők egy webhelyen. Ugyanakkor a Python könyvtár segít az adatok lekaparásában és a szükséges formátumba rendezésében. 

A BeautifulSoup egy kialakult közösséggel is rendelkezik támogatásért és átfogó dokumentációért, amely lehetővé teszi a könnyű tanulást. 

Íme néhány a BeautifulSoup adattudományi főbb jellemzői közül: 

• Közösségi támogatás
• Webes feltérképezés és adatlekopás
• Könnyen használható
• Gyűjtsön adatokat megfelelő CSV vagy API nélkül