Le 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati

Python è diventata la lingua di programmazione più utilizzata al giorno d’oggi e rappresenta la scelta principale per affrontare le attività di scienza dei dati. Python viene utilizzato ogni giorno da scienziati dei dati e rappresenta una scelta eccellente per principianti ed esperti grazie alla sua natura facile da imparare. Alcune delle altre caratteristiche che rendono Python così popolare per la scienza dei dati sono il fatto che sia open-source, orientata agli oggetti e una lingua ad alte prestazioni.

Ma il punto di forza più grande di Python per la scienza dei dati è la sua ampia varietà di librerie che possono aiutare i programmatori a risolvere una gamma di problemi.

Vediamo le 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati:

1. TensorFlow

In cima alla nostra lista delle 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati c’è TensorFlow, sviluppata dal team Google Brain. TensorFlow è una scelta eccellente per principianti e professionisti e offre una vasta gamma di strumenti, librerie e risorse comunitarie flessibili.

La libreria è rivolta a calcoli numerici ad alte prestazioni e ha circa 35.000 commenti e una comunità di oltre 1.500 contributori. Le sue applicazioni vengono utilizzate in campi scientifici e il suo framework fornisce le basi per definire ed eseguire calcoli che coinvolgono tensori, che sono oggetti computazionali parzialmente definiti che producono eventualmente un valore.

TensorFlow è particolarmente utile per attività come il riconoscimento vocale e delle immagini, le applicazioni basate su testo, l’analisi delle serie temporali e la rilevazione dei video.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di TensorFlow per la scienza dei dati:

• Riduce l’errore del 50-60% nell’apprendimento automatico neurale
• Ottima gestione delle librerie
• Architettura e framework flessibili
• Esegue su una varietà di piattaforme computazionali

2. SciPy

Un’altra delle migliori librerie Python per la scienza dei dati è SciPy, che è una libreria Python gratuita e open-source utilizzata per calcoli ad alto livello. Come TensorFlow, SciPy ha una grande e attiva comunità che conta centinaia di contributori. SciPy è particolarmente utile per calcoli scientifici e tecnici e fornisce routine efficienti e facili da usare per calcoli scientifici.

SciPy si basa su Numpy e include tutte le funzioni trasformandole in strumenti scientifici facili da usare. SciPy è eccellente nell’esecuzione di calcoli scientifici e tecnici su grandi set di dati ed è spesso utilizzato per operazioni di immagini multidimensionali, algoritmi di ottimizzazione e algebra lineare.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di SciPy per la scienza dei dati:

• Comandi ad alto livello per la manipolazione e la visualizzazione dei dati
• Funzioni integrate per la risoluzione di equazioni differenziali
• Elaborazione di immagini multidimensionali
• Calcolo su grandi set di dati

3. Pandas

Un’altra delle librerie Python più utilizzate per la scienza dei dati è Pandas, che fornisce strumenti per la manipolazione e l’analisi dei dati che possono essere utilizzati per analizzare i dati. La libreria contiene le sue potenti strutture di dati per la manipolazione di tabelle numeriche e l’analisi delle serie temporali.

Due delle principali caratteristiche della libreria Pandas sono le sue Serie e DataFrames, che sono modi rapidi ed efficienti per gestire ed esplorare i dati. Questi rappresentano i dati in modo efficiente e li manipolano in modi diversi.

Alcune delle principali applicazioni di Pandas includono la pulizia e la manipolazione dei dati in generale, la statistica, la finanza, la generazione di intervalli di date, la regressione lineare e molto altro.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Pandas per la scienza dei dati:

• Crea la tua funzione e eseguila su una serie di dati
• Astrazione ad alto livello
• Strutture e strumenti di manipolazione ad alto livello
• Unione/unione di set di dati

4. NumPy

NumPy è una libreria Python che può essere utilizzata in modo trasparente per l’elaborazione di array e matrici multidimensionali. Utilizza un insieme di funzioni matematiche ad alto livello che la rendono particolarmente utile per calcoli scientifici fondamentali efficienti.

NumPy è un pacchetto di elaborazione di array generico che fornisce array ad alte prestazioni e strumenti, e affronta la lentezza fornendo array multidimensionali e funzioni e operatori che operano su di essi in modo efficiente.

La libreria Python viene spesso utilizzata per l’analisi dei dati, la creazione di potenti array N-dimensional e la formazione della base di altre librerie come SciPy e scikit-learn.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di NumPy per la scienza dei dati:

• Funzioni precompilate rapide per le routine numeriche
• Supporta l’approccio orientato agli oggetti
• Orientato agli array per un calcolo più efficiente
• Pulizia e manipolazione dei dati

5. Matplotlib

Matplotlib è una libreria di tracciamento per Python che ha una comunità di oltre 700 contributori. Produce grafici e tracciati che possono essere utilizzati per la visualizzazione dei dati, nonché un’API orientata agli oggetti per l’inserimento dei tracciati nelle applicazioni.

Una delle scelte più popolari per la scienza dei dati, Matplotlib ha una varietà di applicazioni. Può essere utilizzato per l’analisi della correlazione delle variabili, per visualizzare gli intervalli di confidenza dei modelli e la distribuzione dei dati per ottenere informazioni, e per la rilevazione degli outlier utilizzando un grafico a dispersione.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Matplotlib per la scienza dei dati:

• Può essere un sostituto di MATLAB
• Gratuito e open-source
• Supporta decine di backend e tipi di output
• Basso consumo di memoria

6. Scikit-learn

Scikit-learn è un’altra grande libreria Python per la scienza dei dati. La libreria di apprendimento automatico fornisce una varietà di algoritmi di apprendimento automatico utili e è progettata per essere interpolata in SciPy e NumPy.

Scikit-learn include il boosting dei gradienti, DBSCAN, foreste casuali all’interno dei metodi di classificazione, regressione, clustering e macchine a vettori di supporto.

La libreria Python viene spesso utilizzata per applicazioni come il clustering, la classificazione, la selezione del modello, la regressione e la riduzione della dimensionalità.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Scikit-learn per la scienza dei dati:

• Classificazione e modellazione dei dati
• Pre-elaborazione dei dati
• Seleziona il modello
• Algoritmi di apprendimento automatico end-to-end

7. Keras

Keras è una libreria Python molto popolare spesso utilizzata per il deep learning e i moduli di reti neurali, simile a TensorFlow. La libreria supporta sia il backend TensorFlow che Theano, il che la rende una scelta eccellente per coloro che non vogliono impegnarsi troppo con TensorFlow.

La libreria open-source fornisce tutti gli strumenti necessari per costruire modelli, analizzare set di dati e visualizzare grafici, e include set di dati pre-etichettati che possono essere importati e caricati direttamente. La libreria Keras è modulare, estensibile e flessibile, il che la rende un’opzione facile da usare per i principianti. Inoltre, offre una delle gamme più ampie per i tipi di dati.

Keras è spesso ricercata per i modelli di deep learning disponibili con pesi pre-addestrati, e questi possono essere utilizzati per effettuare previsioni o estrarre le loro funzionalità senza creare o addestrare il proprio modello.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Keras per la scienza dei dati:

• Sviluppo di layer neurali
• Pool di dati
• Funzioni di attivazione e costo
• Modelli di deep learning e apprendimento automatico

8. Scrapy

Scrapy è una delle librerie Python più conosciute per la scienza dei dati. I framework di crawling web veloci e open-source vengono spesso utilizzati per estrarre dati da una pagina web con l’aiuto di selettori basati su XPath.

La libreria ha una vasta gamma di applicazioni, tra cui l’utilizzo per la costruzione di programmi di crawling che recuperano dati strutturati dal web. Viene anche utilizzato per raccogliere dati dagli API e consente agli utenti di scrivere codici universali che possono essere riutilizzati per la costruzione e la scalabilità di grandi crawler.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Scrapy per la scienza dei dati:

• Leggero e open-source
• Robusta libreria di web scraping
• Estrae dati dalle pagine online con selettori XPath
• Supporto integrato

9. PyTorch

Verso la fine della nostra lista c’è PyTorch, che è un’altra delle migliori librerie Python per la scienza dei dati. Il pacchetto di calcolo scientifico Python si basa sul potere dei processori grafici e viene spesso scelto come piattaforma di ricerca di deep learning con massima flessibilità e velocità.

Creato dal team di ricerca AI di Facebook nel 2016, le migliori caratteristiche di PyTorch includono la sua alta velocità di esecuzione, che può raggiungere anche quando gestisce grafici pesanti. È altamente flessibile, in grado di operare su processori semplificati o CPU e GPU.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di PyTorch per la scienza dei dati:

• Controllo sui set di dati
• Altamente flessibile e veloce
• Sviluppo di modelli di deep learning
• Distribuzione statistica e operazioni

10. BeautifulSoup

Chiudiamo la nostra lista delle 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati con BeautifulSoup, che viene utilizzata principalmente per il web crawling e lo scraping dei dati. Con BeautifulSoup, gli utenti possono raccogliere dati disponibili su un sito web senza un CSV o un’API appropriati. Allo stesso tempo, la libreria Python aiuta a estrarre i dati e a organizzarli nel formato richiesto.

BeautifulSoup ha anche una comunità stabilita per il supporto e la documentazione completa che consente un facile apprendimento.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di BeautifulSoup per la scienza dei dati:

• Supporto della comunità
• Web crawling e data scraping
• Facile da usare
• Raccoglie dati senza CSV o API appropriati