10 Best Python Libraries for Data Science

Pythonは、今日最も広く使用されているプログラミング言語となり、データサイエンスのタスクに取り組むための第一の選択肢となっています。Pythonは、データサイエントリストによって毎日使用されており、その学習の容易さにより、初心者や専門家にとっても優れた選択肢となっています。Pythonがデータサイエンスで人気の理由のひとつは、オープンソースで、オブジェクト指向で、高性能の言語であることです。

しかし、Pythonがデータサイエンスで最も売れるポイントは、その幅広いライブラリのバリエーションが、プログラマーがさまざまな問題を解決するのを助けることです。

ここで、データサイエンスのための10のベストなPythonライブラリを見てみましょう：

1. TensorFlow

私たちのリストの先頭に立つのは、Google Brain Teamによって開発されたTensorFlowです。TensorFlowは、初心者とプロフェッショナルにとって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、高性能の数値計算を目的として設計されており、約35,000のコメントと1,500人以上のコントリビューターを持つコミュニティがあります。TensorFlowの適用は、科学分野全体で使用されており、そのフレームワークは、部分的に定義された計算オブジェクトであるテンソルを定義して実行する計算の基礎を提供します。

TensorFlowは、特に音声と画像認識、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便利です。

ここに、TensorFlowのデータサイエンスのための主な機能があります：

• ニューラルマシンラーニングでのエラーを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
• さまざまな計算プラットフォームで実行

2. SciPy

データサイエンスのためのもう1つのトップPythonライブラリは、SciPyです。SciPyは、フリーでオープンソースのPythonライブラリであり、高レベルの計算に使用されます。TensorFlowと同様に、SciPyにも数百人のコントリビューターがいます。SciPyは、特に科学的および技術的な計算に便利です。また、科学計算用の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に基づいており、すべての関数をユーザーフレンドリーな科学ツールに変換しています。SciPyは、大規模なデータセットでの科学的および技術的な計算を実行するのに優れています。また、多次元画像操作、最適化アルゴリズム、線形代数に頻繁に適用されます。

ここに、SciPyのデータサイエンスのための主な機能があります：

• データ操作と視覚化のための高レベルのコマンド
• 微分方程式を解くためのビルトイン関数
• 多次元画像処理
• 大規模データセットの計算

3. Pandas

データサイエンスのためのもう1つの最も広く使用されているPythonライブラリは、Pandasです。Pandasは、データ操作と分析ツールを提供し、データを分析するために使用できます。ライブラリには、数値表と時系列分析の操作のための強力なデータ構造が含まれています。

Pandasライブラリの2つの主な機能は、SeriesとDataFramesです。これらは、データを効率的に管理して探索するための迅速で効率的な方法です。これらは、データをさまざまな方法で表現して操作します。

Pandasの主な応用例には、一般的なデータの取り扱いとデータクリーニング、統計、金融、日付範囲の生成、線形回帰などがあります。

ここに、Pandasのデータサイエンスのための主な機能があります：

• データのシリーズ全体で関数を作成して実行
• 高レベルの抽象化
• 高レベルの構造と操作ツール
• データセットの結合/結合

4. NumPy

NumPyは、大規模な多次元配列と行列処理にシームレスに使用できるPythonライブラリです。NumPyは、高レベルの数学関数のセットを使用し、効率的な基本的な科学計算に特に便利です。

NumPyは、一般的な配列処理パッケージであり、高性能の配列とツールを提供し、多次元配列とそれら上で効率的に動作する関数と演算子を提供することで、遅さを解決します。

Pythonライブラリは、データ分析、N次元配列の作成、SciPyやscikit-learnなどの他のライブラリの基礎の形成に頻繁に使用されます。

ここに、NumPyのデータサイエンスのための主な機能があります：

• 数値ルーチンの高速、事前にコンパイルされた関数
• オブジェクト指向アプローチのサポート
• 配列指向のため、より効率的な計算
• データクリーニングと操作

5. Matplotlib

Matplotlibは、Pythonのプロットライブラリであり、700人以上のコントリビューターがいます。Matplotlibは、データ視覚化に使用できるグラフとプロットを生成し、プロットをアプリケーションに埋め込むためのオブジェクト指向APIも提供します。

データサイエンスの最も人気のある選択肢の1つであるMatplotlibは、さまざまな応用があります。Matplotlibは、変数の相関分析、モデルの信頼区間の視覚化、データの分布の視覚化に使用できます。

ここに、Matplotlibのデータサイエンスのための主な機能があります：

• MATLABの代替
• フリーでオープンソース
• 数十のバックエンドと出力タイプのサポート
• 低メモリ消費

6. Scikit-learn

Scikit-learnは、データサイエンスのためのもう1つの優れたPythonライブラリです。マシンラーニングライブラリは、さまざまな有用なマシンラーニングアルゴリズムを提供し、SciPyとNumPyにインターポラートするように設計されています。

Scikit-learnには、グラディエントブースティング、DBSCAN、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどが含まれています。

Pythonライブラリは、クラスタリング、分類、モデル選択、回帰、次元削減などのアプリケーションに頻繁に使用されます。

ここに、Scikit-learnのデータサイエンスのための主な機能があります：

• データの分類とモデル化
• データの前処理
• モデル選択
• エンドツーエンドのマシンラーニングアルゴリズム

7. Keras

Kerasは、ディープラーニングとニューラルネットワークモジュールに頻繁に使用される、高度に人気のあるPythonライブラリです。Kerasは、TensorFlowとTheanoの両方のバックエンドをサポートするため、TensorFlowに深く関わらずに使用することができます。

オープンソースライブラリは、モデルを構築するためのツール、データセットを分析するためのツール、グラフを視覚化するためのツールを提供します。また、直接インポートしてロードできる事前ラベル付けされたデータセットも含まれています。Kerasライブラリは、モジュラーで、拡張可能で、柔軟性があり、初心者にとって使いやすい選択肢となっています。また、幅広いデータタイプを提供します。

Kerasは、事前トレーニング済みの重みで利用できるディープラーニングモデルでよく使用されます。これらのモデルは、独自のモデルを作成またはトレーニングせずに予測を行ったり、機能を抽出したりするために使用できます。

ここに、Kerasのデータサイエンスのための主な機能があります：

• ニューラルレイヤーの開発
• データプーリング
• 活性化関数とコスト関数
• ディープラーニングとマシンラーニングモデル

8. Scrapy

Scrapyは、データサイエンスのための最もよく知られたPythonライブラリの1つです。高速でオープンソースのWebクローリングPythonフレームワークは、XPathベースのセレクターを使用してWebページからデータを抽出するために使用されます。

ライブラリは、Webから構造化データを取得するクローリングプログラムを構築するために使用されます。また、APIからデータを収集するために使用され、ユーザーは、大規模なクローラーを構築してスケーリングするために再利用できる汎用コードを書くことを可能にします。

ここに、Scrapyのデータサイエンスのための主な機能があります：

• 軽量でオープンソース
• 堅牢なWebスクレイピングライブラリ
• XPathセレクターを使用してオンラインページからデータを抽出
• ビルトインサポート

9. PyTorch

リストの最後に近づくにつれて、PyTorchは、データサイエンスのためのもう1つのトップPythonライブラリです。PyTorchは、グラフィックス処理ユニットの力に依存するPythonベースの科学計算パッケージであり、ディープラーニング研究プラットフォームとして最大の柔軟性とスピードでよく選択されます。

2016年にFacebookのAI研究チームによって作成されたPyTorchの最も優れた機能は、重いグラフを処理する場合でも高い実行速度を実現できることです。また、シンプルなプロセッサまたはCPUとGPUで動作する柔軟性があります。

ここに、PyTorchのデータサイエンスのための主な機能があります：

• データセットの制御
• 高い柔軟性とスピード
• ディープラーニングモデルの開発
• 統計分布と操作

10. BeautifulSoup

私たちのリストを終えるのは、BeautifulSoupです。BeautifulSoupは、Webクローリングとデータスクレイピングに最もよく使用されます。BeautifulSoupを使用すると、ユーザーは、適切なCSVまたはAPIがなければ、Webサイトから利用可能なデータを収集できます。また、BeautifulSoupは、データをスクレイピングして必要な形式に整理するのに役立ちます。

BeautifulSoupには、サポートと包括的なドキュメントのための確立されたコミュニティがあり、学習を容易にします。

ここに、BeautifulSoupのデータサイエンスのための主な機能があります：

• コミュニティサポート
• Webクローリングとデータスクレイピング
• 使いやすい
• 適切なCSVまたはAPIなしでデータを収集