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 dai data scientist ogni singolo giorno ed è una scelta eccellente sia per i principianti che per gli 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.

Tuttavia, 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 vasta gamma di problemi.

Vediamo insieme 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 sia per i principianti che per i professionisti e offre una vasta gamma di strumenti, librerie e risorse comunitarie flessibili.

La libreria è rivolta a calcoli numerici ad alte prestazioni e dispone di circa 35.000 commenti e una comunità di oltre 1.500 contributori. Le sue applicazioni sono utilizzate in vari campi scientifici e il suo framework costituisce la base per la definizione e l’esecuzione di 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
• Funziona 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 varie 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 per l’esecuzione di calcoli scientifici e tecnici su grandi set di dati ed è spesso utilizzato per operazioni su 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 la sua Serie e i DataFrames, che sono modi veloci ed efficienti per gestire ed esplorare i dati. Questi rappresentano i dati in modo efficiente e li manipolano in vari modi.

Alcune delle principali applicazioni di Pandas includono la gestione generale dei dati e la pulizia dei dati, 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 grande set di funzioni matematiche ad alto livello che la rendono particolarmente utile per calcoli scientifici fondamentali efficienti.

NumPy è un pacchetto di elaborazione di array di uso generale che fornisce array e strumenti ad alte prestazioni e affronta la lentezza fornendo array multidimensionali e funzioni e operatori che operano efficientemente su di essi.

La libreria Python viene spesso utilizzata per l’analisi dei dati, la creazione di array N-dimensionali potenti 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 veloci per le routine numeriche
• Supporta l’approccio orientato agli oggetti
• Orientata agli array per un calcolo più efficiente
• Pulizia e manipolazione dei dati

5. Matplotlib

Matplotlib è una libreria di plotting 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 tracciato sparpagliato.

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
• Selezione del modello
• Algoritmi di apprendimento automatico end-to-end

7. Keras

Keras è una libreria Python molto popolare spesso utilizzata per i moduli di apprendimento profondo e 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 apprendimento profondo disponibili con pesi pre-addestrati e questi possono essere utilizzati per effettuare previsioni o estrarre le loro caratteristiche senza creare o addestrare il proprio modello.

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

• Sviluppo di livelli neurali
• Raggruppamento dei dati
• Funzioni di attivazione e di costo
• Modelli di apprendimento profondo e di apprendimento automatico

8. Scrapy

Scrapy è una delle librerie Python più conosciute per la scienza dei dati. La libreria di crawling web veloce e open-source è spesso utilizzata 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 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 costruire e scalare grandi crawler.

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

• Leggero e open source
• Robusta libreria di crawling web
• 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 basato su Python si basa sulla potenza delle unità di elaborazione grafica e viene spesso scelto come piattaforma di ricerca di apprendimento profondo con massima flessibilità e velocità.

Creato dal team di ricerca 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 funzionare 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 apprendimento profondo
• Distribuzione statistica e operazioni

10. BeautifulSoup

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

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

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

• Supporto della comunità
• Crawling web e scraping dei dati
• Facile da usare
• Raccoglie dati senza CSV o API appropriati