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데이터 과학을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개

업데이트 on 2024 년 1 월 16 일

Python은 오늘날 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로 부상했으며 데이터 과학 작업을 처리하기 위한 최고의 선택입니다. Python은 데이터 과학자들이 매일 사용하며 배우기 쉬운 특성 덕분에 아마추어와 전문가 모두에게 훌륭한 선택입니다. 데이터 과학 분야에서 Python을 매우 인기 있게 만드는 다른 기능 중 일부는 Python이 오픈 소스, 객체 지향 및 고성능 언어라는 점입니다.

그러나 데이터 과학을 위한 Python의 가장 큰 판매 포인트는 프로그래머가 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 다양한 라이브러리입니다.

데이터 과학을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개를 살펴보겠습니다.

1. TensorFlow

데이터 과학을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개 목록의 XNUMX위는 Google Brain 팀에서 개발한 TensorFlow입니다. TensorFlow는 초보자와 전문가 모두에게 탁월한 선택이며 광범위하고 유연한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스를 제공합니다.

이 라이브러리는 고성능 수치 계산을 목표로 하며 약 35,000개의 댓글과 1,500명 이상의 기여자로 구성된 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 그것의 응용 프로그램은 과학 분야에서 사용되며, 그 프레임워크는 결과적으로 값을 생성하는 부분적으로 정의된 계산 개체인 텐서를 포함하는 계산을 정의하고 실행하기 위한 기반을 마련합니다.

TensorFlow는 음성 및 이미지 인식, 텍스트 기반 애플리케이션, 시계열 분석, 비디오 감지와 같은 작업에 특히 유용합니다.

다음은 데이터 과학을 위한 TensorFlow의 주요 기능 중 일부입니다.

신경 기계 학습에서 오류를 50~60% 줄입니다.
우수한 라이브러리 관리
유연한 아키텍처 및 프레임워크
다양한 컴퓨팅 플랫폼에서 실행

2. SciPy

데이터 과학을 위한 또 다른 최고의 Python 라이브러리는 SciPy입니다. SciPy는 높은 수준의 계산에 사용되는 무료 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. TensorFlow와 마찬가지로 SciPy에는 수백 명의 기고자에 이르는 크고 활동적인 커뮤니티가 있습니다. SciPy는 과학 및 기술 계산에 특히 유용하며 과학 계산을 위한 다양한 사용자 친화적이고 효율적인 루틴을 제공합니다.

SciPy는 Numpy를 기반으로 하며 모든 기능을 포함하면서 사용자 친화적이고 과학적인 도구로 변환합니다. SciPy는 대규모 데이터 세트에서 과학 및 기술 컴퓨팅을 수행하는 데 탁월하며 다차원 이미지 작업, 최적화 알고리즘 및 선형 대수학에 자주 적용됩니다.

다음은 데이터 과학을 위한 SciPy의 주요 기능 중 일부입니다.

데이터 조작 및 시각화를 위한 고급 명령
미분 방정식을 풀기 위한 내장 함수
다차원 이미지 처리
대용량 데이터 세트 계산

3. 판다

데이터 과학에 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리 중 하나는 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 데이터 조작 및 분석 도구를 제공하는 Pandas입니다. 라이브러리에는 숫자 테이블 및 시계열 분석을 조작하기 위한 강력한 자체 데이터 구조가 포함되어 있습니다.

Pandas 라이브러리의 두 가지 주요 기능은 데이터를 관리하고 탐색하는 빠르고 효율적인 방법인 Series 및 DataFrames입니다. 이들은 데이터를 효율적으로 표현하고 다양한 방식으로 조작합니다.

Pandas의 주요 애플리케이션에는 일반 데이터 랭글링, 데이터 정리, 통계, 금융, 날짜 범위 생성, 선형 회귀 등이 포함됩니다.

다음은 데이터 과학을 위한 Pandas의 주요 기능 중 일부입니다.

고유한 함수를 생성하고 일련의 데이터에서 실행
높은 수준의 추상화
높은 수준의 구조 및 조작 도구
데이터 세트 병합/조인

4. 눔 파이

Numpy는 대규모 다차원 배열 및 행렬 처리에 원활하게 활용할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 효율적인 기본 과학 계산에 특히 유용하게 만드는 많은 고급 수학 함수 집합을 사용합니다.

NumPy는 고성능 배열 및 도구를 제공하는 범용 배열 처리 패키지이며 다차원 배열 및 함수와 효율적으로 작동하는 연산자를 제공하여 속도 저하 문제를 해결합니다.

Python 라이브러리는 종종 데이터 분석, 강력한 N차원 배열 생성, SciPy 및 scikit-learn과 같은 다른 라이브러리의 기반 형성에 적용됩니다.

다음은 데이터 과학을 위한 NumPy의 주요 기능 중 일부입니다.

수치 루틴을 위한 빠르고 미리 컴파일된 함수
객체 지향 접근 방식 지원
보다 효율적인 컴퓨팅을 위한 배열 지향
데이터 정리 및 조작

5. 매트플롯립

Matplotlib는 700명 이상의 기여자로 구성된 커뮤니티가 있는 Python용 플로팅 라이브러리입니다. 데이터 시각화에 사용할 수 있는 그래프와 플롯은 물론 플롯을 응용 프로그램에 포함하기 위한 객체 지향 API를 생성합니다.

데이터 과학을 위한 가장 인기 있는 선택 중 하나인 Matplotlib에는 다양한 응용 프로그램이 있습니다. 변수의 상관 관계 분석, 모델의 신뢰 구간 및 데이터 분포를 시각화하여 통찰력을 얻거나 산점도를 사용한 이상값 탐지에 사용할 수 있습니다.

다음은 데이터 과학을 위한 Matplotlib의 주요 기능 중 일부입니다.

MATLAB을 대체할 수 있음
무료 및 오픈 소스
수십 개의 백엔드 및 출력 유형 지원
낮은 메모리 소비

6. 사이 킷 러닝

Scikit-learn은 데이터 과학을 위한 또 다른 훌륭한 Python 라이브러리입니다. 기계 학습 라이브러리는 다양하고 유용한 기계 학습 알고리즘을 제공하며 SciPy 및 NumPy에 삽입되도록 설계되었습니다.

Scikit-learn에는 그라디언트 부스팅, DBSCAN, 분류 내의 랜덤 포레스트, 회귀, 클러스터링 방법 및 지원 벡터 머신이 포함됩니다.

Python 라이브러리는 클러스터링, 분류, 모델 선택, 회귀 및 차원 축소와 같은 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

다음은 데이터 과학을 위한 Scikit-learn의 주요 기능 중 일부입니다.

데이터 분류 및 모델링
데이터 전처리
모델 선택
종단 간 기계 학습 알고리즘

7. 케 라스

Keras는 TensorFlow와 유사한 딥 러닝 및 신경망 모듈에 자주 사용되는 매우 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 TensorFlow 및 Theano 백엔드를 모두 지원하므로 TensorFlow에 너무 관여하고 싶지 않은 사람들에게 훌륭한 선택입니다.

오픈 소스 라이브러리는 모델 구성, 데이터 세트 분석 및 그래프 시각화에 필요한 모든 도구를 제공하며 직접 가져오고 로드할 수 있는 미리 레이블이 지정된 데이터 세트를 포함합니다. Keras 라이브러리는 모듈식이며 확장 가능하고 유연하여 초보자에게 사용자 친화적인 옵션입니다. 또한 가장 광범위한 데이터 유형 중 하나를 제공합니다.

Keras는 사전 훈련된 가중치와 함께 사용할 수 있는 딥 러닝 모델을 찾는 경우가 많으며, 이러한 모델을 사용하여 자체 모델을 생성하거나 훈련하지 않고도 예측을 수행하거나 기능을 추출할 수 있습니다.

다음은 데이터 과학을 위한 Keras의 주요 기능 중 일부입니다.

신경층 개발
데이터 풀링
활성화 및 비용 함수
딥 러닝 및 머신 러닝 모델

8. 치료

Scrapy는 데이터 과학 분야에서 가장 잘 알려진 Python 라이브러리 중 하나입니다. 빠른 오픈 소스 웹 크롤링 Python 프레임워크는 종종 XPath 기반 선택기의 도움으로 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 데 사용됩니다.

라이브러리에는 웹에서 구조화된 데이터를 검색하는 크롤링 프로그램을 구축하는 데 사용되는 것을 포함하여 광범위한 응용 프로그램이 있습니다. 또한 API에서 데이터를 수집하는 데 사용되며 사용자가 대형 크롤러를 구축하고 확장하는 데 재사용할 수 있는 범용 코드를 작성할 수 있습니다.

다음은 데이터 과학용 Scrapy의 주요 기능 중 일부입니다.

가볍고 오픈 소스
강력한 웹 스크래핑 라이브러리
XPath 선택기로 데이터 양식 온라인 페이지를 추출합니다.
내장 지원

9. 파이 토치

우리 목록의 거의 마지막에는 데이터 과학을 위한 또 다른 최고의 Python 라이브러리인 PyTorch가 있습니다. Python 기반 과학 컴퓨팅 패키지는 그래픽 처리 장치의 성능에 의존하며 최대 유연성과 속도를 갖춘 딥 러닝 연구 플랫폼으로 자주 선택됩니다.

2016년 페이스북 AI 연구팀이 만든 파이토치의 가장 큰 특징은 무거운 그래프를 처리할 때도 달성할 수 있는 빠른 실행 속도다. 매우 유연하며 단순화된 프로세서 또는 CPU 및 GPU에서 작동할 수 있습니다.

다음은 데이터 과학을 위한 PyTorch의 주요 기능 중 일부입니다.

데이터 세트 제어
매우 유연하고 빠름
딥러닝 모델 개발
통계 분포 및 운영

10. 뷰티풀수프

데이터 과학을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개 목록을 마무리하는 것은 웹 크롤링 및 데이터 스크래핑에 가장 자주 사용되는 BeautifulSoup입니다. BeautifulSoup을 사용하면 적절한 CSV 또는 API 없이 웹사이트에서 사용할 수 있는 데이터를 수집할 수 있습니다. 동시에 Python 라이브러리는 데이터를 스크랩하고 필요한 형식으로 정렬하는 데 도움이 됩니다.

BeautifulSoup은 또한 쉽게 배울 수 있는 지원 및 포괄적인 문서화를 위한 확립된 커뮤니티를 가지고 있습니다.

다음은 데이터 과학을 위한 BeautifulSoup의 주요 기능 중 일부입니다.