Pythonライブラリ4 years ago
データサイエンスのための10の最高のPythonライブラリ
Pythonは今日最も広く使用されているプログラミング言語へと台頭し、データサイエンスタスクに取り組むための第一選択肢となっています。データサイエンティストは毎日Pythonを使用しており、その習得のしやすさから、アマチュアから専門家まで同様に優れた選択肢です。Pythonがデータサイエンスでこれほど人気がある他の特徴としては、オープンソースであること、オブジェクト指向であること、そして高性能な言語であることが挙げられます。 しかし、データサイエンスにおけるPythonの最大の売りは、プログラマーがさまざまな問題を解決するのに役立つ多種多様なライブラリです。 データサイエンスのための10の最高のPythonライブラリを見てみましょう： 1. TensorFlow データサイエンスのための10の最高のPythonライブラリのトップは、Google Brain Teamによって開発されたTensorFlowです。TensorFlowは初心者にもプロフェッショナルにも優れた選択肢であり、幅広い柔軟なツール、ライブラリ、コミュニティリソースを提供しています。 このライブラリは高性能な数値計算を目的としており、約35,000のコメントと1,500人以上の貢献者からなるコミュニティを有しています。そのアプリケーションは科学分野全体で使用され、そのフレームワークはテンソル（部分的に定義された計算オブジェクトで、最終的に値を生成する）を含む計算を定義および実行するための基盤を築きます。 TensorFlowは、音声および画像認識、テキストベースのアプリケーション、時系列分析、ビデオ検出などのタスクに特に有用です。 以下は、データサイエンスのためのTensorFlowの主な機能です： ニューラル機械学習におけるエラーを50〜60パーセント削減 優れたライブラリ管理 柔軟なアーキテクチャとフレームワーク 様々な計算プラットフォームで動作 2. SciPy もう一つのトップPythonライブラリはSciPyで、高レベル計算に使用される無料のオープンソースPythonライブラリです。TensorFlowと同様に、SciPyには数百人の貢献者からなる大規模で活発なコミュニティがあります。SciPyは特に科学的および技術的計算に有用で、科学的計算のための様々なユーザーフレンドリーで効率的なルーチンを提供します。 SciPyはNumpyを基盤としており、すべての関数を含みながら、それらをユーザーフレンドリーな科学的ツールへと変えます。SciPyは大規模データセットに対する科学的・技術的計算を優れたものにし、多次元画像操作、最適化アルゴリズム、線形代数によく適用されます。 以下は、データサイエンスのためのSciPyの主な機能です： データ操作と可視化のための高レベルコマンド 微分方程式を解くための組み込み関数 多次元画像処理 大規模データセット計算 3. Pandas...
