Мэдээллийн шинжлэх ухааны шилдэг 10 Python номын сан

Python нь өнөөгийн хамгийн өргөн хэрэглэгддэг програмчлалын хэл болж хөгжсөн бөгөөд энэ нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны даалгавруудыг шийдвэрлэх шилдэг сонголт юм. Python-ийг өгөгдөл судлаачид өдөр бүр ашигладаг бөгөөд сурахад хялбар байдгаараа сонирхогчид болон мэргэжилтнүүдийн хувьд маш сайн сонголт юм. Python-ийг өгөгдлийн шинжлэх ухаанд маш их алдаршуулж байгаа бусад зарим онцлог нь нээлттэй эх сурвалж, объект хандалттай, өндөр гүйцэтгэлтэй хэл юм. 

Гэхдээ Python-ийн мэдээллийн шинжлэх ухааны хамгийн том борлуулалтын цэг нь програмистуудад янз бүрийн асуудлыг шийдвэрлэхэд тусалдаг олон төрлийн номын сангууд юм. 

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны хамгийн шилдэг 10 Python сангуудыг харцгаая. 

1. TensorFlow

Мэдээллийн шинжлэх ухаанд зориулсан шилдэг 10 Python номын сангийн жагсаалтыг Google-ийн тархины багийн боловсруулсан TensorFlow тэргүүлж байна. TensorFlow нь анхан шатны болон мэргэжлийн хүмүүст зориулсан маш сайн сонголт бөгөөд уян хатан хэрэгсэл, номын сан, олон нийтийн нөөцийг санал болгодог. 

Номын сан нь өндөр гүйцэтгэлтэй тоон тооцоолол хийх зорилготой бөгөөд 35,000 орчим сэтгэгдэлтэй, 1,500 гаруй оролцогчидтой. Түүний хэрэглээг шинжлэх ухааны салбарт ашигладаг бөгөөд түүний хүрээ нь хэсэгчлэн тодорхойлогдсон тооцооллын объект болох тензоруудыг хамарсан тооцооллыг тодорхойлох, ажиллуулах үндэс суурийг тавьдаг. 

TensorFlow нь яриа, зураг таних, текстэд суурилсан програмууд, цагийн цуврал дүн шинжилгээ, видео илрүүлэх зэрэг ажлуудад ялангуяа хэрэгтэй. 

Мэдээллийн шинжлэх ухаанд зориулсан TensorFlow-ийн зарим гол онцлогууд энд байна. 

• Мэдрэлийн машин сургалтын алдааг 50-60 хувиар бууруулдаг
• Номын сангийн маш сайн менежмент
• Уян хатан архитектур ба хүрээ
• Төрөл бүрийн тооцооллын платформ дээр ажилладаг

2. SciPy

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны өөр нэг шилдэг Python номын сан бол SciPy бөгөөд өндөр түвшний тооцоололд ашигладаг үнэгүй, нээлттэй эхийн Python номын сан юм. TensorFlow-ийн нэгэн адил SciPy нь олон зуун хувь нэмэр оруулагчдыг багтаасан томоохон, идэвхтэй нийгэмлэгтэй. SciPy нь шинжлэх ухаан, техникийн тооцоололд онцгой ач холбогдолтой бөгөөд шинжлэх ухааны тооцооллын янз бүрийн хэрэглэгчдэд ээлтэй, үр ашигтай горимоор хангадаг. 

SciPy нь Numpy дээр суурилсан бөгөөд бүх функцийг багтаасан бөгөөд тэдгээрийг хэрэглэгчдэд ээлтэй, шинжлэх ухааны хэрэгсэл болгон хувиргадаг. SciPy нь том өгөгдлийн багц дээр шинжлэх ухаан, техникийн тооцоолол хийхдээ маш сайн бөгөөд олон хэмжээст дүрсний үйлдлүүд, оновчлолын алгоритмууд болон шугаман алгебруудад ихэвчлэн ашиглагддаг. 

Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд зориулсан SciPy-ийн зарим гол онцлогууд энд байна. 

• Өгөгдөл боловсруулах, дүрслэх өндөр түвшний командууд
• Дифференциал тэгшитгэлийг шийдвэрлэх үндсэн функцууд
• Олон хэмжээст дүрс боловсруулах
• Том өгөгдлийн багцын тооцоолол

3. Пандас

Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд хамгийн өргөн хэрэглэгддэг Python номын сангийн өөр нэг нь Pandas бөгөөд өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд ашиглаж болох өгөгдөл боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх хэрэгслээр хангадаг. Номын сан нь тоон хүснэгт болон цагийн цувааны дүн шинжилгээ хийх өөрийн хүчирхэг өгөгдлийн бүтцийг агуулдаг. 

Pandas номын сангийн хоёр онцлог нь түүний цуврал ба DataFrames бөгөөд өгөгдлийг удирдах, судлах хурдан бөгөөд үр дүнтэй арга юм. Эдгээр нь өгөгдлийг үр дүнтэйгээр илэрхийлж, өөр өөр аргаар удирддаг. 

Pandas-ийн зарим үндсэн хэрэглээнд ерөнхий өгөгдөл маргаан, өгөгдөл цэвэрлэх, статистик, санхүү, огнооны хүрээ үүсгэх, шугаман регресс гэх мэт олон зүйлс орно. 

Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд зориулсан Pandas-ийн зарим гол онцлогууд энд байна. 

• Өөрийнхөө функцийг үүсгэж, хэд хэдэн өгөгдөл дээр ажиллуул
• Өндөр түвшний хийсвэрлэл
• Өндөр түвшний бүтэц, заль мэхийн хэрэгсэл
• Өгөгдлийн багцыг нэгтгэх/нэвтүүлэх 

4. Тоон

Numpy бол том хэмжээний олон хэмжээст массив болон матриц боловсруулахад ашиглах боломжтой Python номын сан юм. Энэ нь өндөр түвшний математикийн томоохон багц функцуудыг ашигладаг бөгөөд үүнийг шинжлэх ухааны үр ашигтай суурь тооцоололд онцгой ач холбогдолтой болгодог. 

NumPy бол өндөр хүчин чадалтай массив, хэрэгслээр хангадаг ерөнхий зориулалтын массив боловсруулах багц бөгөөд олон хэмжээст массивууд болон тэдгээрт үр ашигтай ажилладаг функц, операторуудыг нийлүүлснээр удаашралыг шийддэг. 

Python номын санг ихэвчлэн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, хүчирхэг N хэмжээст массив үүсгэх, SciPy, scikit-learn зэрэг бусад номын сангийн суурийг бүрдүүлэхэд ашигладаг. 

Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд зориулсан NumPy-ийн зарим гол онцлогууд энд байна. 

• Тоон горимд зориулсан хурдан, урьдчилан эмхэтгэсэн функцууд
• Объект хандалтат хандлагыг дэмждэг
• Илүү үр дүнтэй тооцоолохын тулд массив хандалттай
• Мэдээллийг цэвэрлэх, өөрчлөх

5. Матплотлиб

Matplotlib бол 700 гаруй хувь нэмэр оруулагчидтай Python-д зориулсан график номын сан юм. Энэ нь өгөгдлийн дүрслэлд ашиглагдах график, график, мөн графикуудыг программд оруулах объект хандалтат API-г үйлдвэрлэдэг. 

Мэдээллийн шинжлэх ухааны хамгийн алдартай сонголтуудын нэг болох Matplotlib нь олон төрлийн програмуудтай. Үүнийг хувьсагчдын корреляцийн дүн шинжилгээ хийх, загваруудын итгэлийн интервал болон өгөгдлийн тархалтыг дүрслэн харуулах, тархалтын график ашиглан хэтийн утгыг илрүүлэхэд ашиглаж болно. 

Мэдээллийн шинжлэх ухаанд зориулсан Matplotlib-ийн зарим гол онцлогууд энд байна. 

• MATLAB-ыг орлуулах боломжтой
• Чөлөөт, нээлттэй эх үүсвэр
• Олон арван арын хэсэг болон гаралтын төрлийг дэмждэг
• Санах ойн хэрэглээ бага

6. Scikit сурах

Scikit-learn бол мэдээллийн шинжлэх ухааны өөр нэг гайхалтай Python номын сан юм. Машин сургалтын номын сан нь янз бүрийн хэрэгтэй машин сургалтын алгоритмуудыг санал болгодог бөгөөд SciPy болон NumPy-д интерполяц хийх зориулалттай. 

Scikit-learn нь градиент нэмэгдүүлэх, DBSCAN, ангилал доторх санамсаргүй ой, регресс, кластерын аргууд, дэмжлэгийн вектор машинуудыг агуулдаг. 

Python номын санг кластер хийх, ангилах, загвар сонгох, регресс, хэмжээсийг багасгах зэрэг програмуудад ихэвчлэн ашигладаг. 

Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд зориулсан Scikit-learn-ийн зарим гол онцлогууд энд байна. 

• Өгөгдлийн ангилал ба загварчлал
• Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах
• Загвар сонгох
• Төгсгөл хүртэлх машин сургалтын алгоритмууд 

7. Керас

Keras бол TensorFlow-тэй төстэй гүн гүнзгий суралцах болон мэдрэлийн сүлжээний модулиудад ихэвчлэн ашиглагддаг алдартай Python номын сан юм. Номын сан нь TensorFlow болон Theano backends-ийг хоёуланг нь дэмждэг бөгөөд энэ нь TensorFlow-д хэт оролцохыг хүсдэггүй хүмүүст маш сайн сонголт болдог. 

Нээлттэй эхийн номын сан нь загвар бүтээх, өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийх, график дүрслэхэд шаардлагатай бүх хэрэгслээр хангадаг бөгөөд үүнд шууд импортлох, ачаалах боломжтой урьдчилан тэмдэглэсэн мэдээллийн багцууд багтсан болно. Керасын номын сан нь модульчлагдсан, өргөтгөх боломжтой, уян хатан байдаг тул эхлэгчдэд хэрэглэхэд хялбар сонголт юм. Үүнээс гадна энэ нь өгөгдлийн төрлүүдийн хамгийн өргөн хүрээний нэгийг санал болгодог. 

Keras-ийг ихэвчлэн урьдчилан бэлтгэсэн жингүүдээр авах боломжтой гүнзгий суралцах загваруудыг эрэлхийлдэг бөгөөд эдгээрийг өөрийн загварыг бий болгох, сургахгүйгээр урьдчилан таамаглах эсвэл түүний онцлогийг задлахад ашиглаж болно.

Мэдээллийн шинжлэх ухаанд зориулсан Керасын үндсэн шинж чанаруудыг энд оруулав. 

• Мэдрэлийн давхаргыг хөгжүүлэх
• Өгөгдлийг нэгтгэх
• Идэвхжүүлэх ба зардлын функцууд
• Гүнзгий суралцах ба машин сургалтын загварууд

8. Хусах

Scrapy бол мэдээллийн шинжлэх ухааны хамгийн алдартай Python сангуудын нэг юм. Хурдан бөгөөд нээлттэй эх сурвалжтай вэб мөлхөгч Python фреймворкуудыг XPath-д суурилсан сонгогчдын тусламжтайгаар вэб хуудаснаас өгөгдлийг задлахад ихэвчлэн ашигладаг. 

Номын сан нь вэбээс бүтэцлэгдсэн өгөгдлийг татаж авах мөлхөгч програмуудыг бүтээхэд ашигладаг өргөн хүрээний програмуудтай. Энэ нь мөн API-аас өгөгдөл цуглуулахад ашиглагддаг бөгөөд энэ нь хэрэглэгчдэд том мөлхөгчийг бүтээх, масштаблахад дахин ашиглах боломжтой бүх нийтийн код бичих боломжийг олгодог. 

Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд зориулсан Scrapy-ийн зарим гол онцлогууд энд байна. 

• Хөнгөн, нээлттэй эх сурвалж
• Бат бөх вэб хусах номын сан
• XPath сонгогчтой онлайн хуудаснаас өгөгдлийг задалдаг 
• Баригдсан дэмжлэг

9. ПиТорч

Бидний жагсаалтын төгсгөлд PyTorch байгаа бөгөөд энэ нь Python-ын мэдээллийн шинжлэх ухааны өөр нэг шилдэг номын сан юм. Python-д суурилсан шинжлэх ухааны тооцооллын багц нь график боловсруулах нэгжийн хүчин чадалд тулгуурладаг бөгөөд энэ нь ихэвчлэн уян хатан, хурдтай гүнзгий суралцах судалгааны платформ болгон сонгогддог. 

2016 онд Facebook-ийн хиймэл оюун ухааны судалгааны багийн бүтээсэн PyTorch-ийн шилдэг шинж чанарууд нь гүйцэтгэлийн өндөр хурдыг агуулдаг бөгөөд энэ нь хүнд графиктай ажиллах үед ч хүрч чаддаг. Энэ нь маш уян хатан, хялбаршуулсан процессор эсвэл CPU болон GPU дээр ажиллах чадвартай. 

Мэдээллийн шинжлэх ухаанд зориулсан PyTorch-ийн зарим гол онцлогууд энд байна. 

• Өгөгдлийн багцыг хянах
• Өндөр уян хатан, хурдан
• Гүнзгий суралцах загваруудыг хөгжүүлэх
• Статистикийн тархалт ба үйл ажиллагаа

10. Сайхан шөл

Мэдээллийн шинжлэх ухааны шилдэг 10 Python номын сангийн жагсаалтыг хааж байгаа нь вэб мөлхөх, өгөгдөл хусахад ихэвчлэн ашиглагддаг BeautifulSoup юм. BeautifulSoup-ийн тусламжтайгаар хэрэглэгчид зохих CSV эсвэл APIгүйгээр вэбсайтад байгаа өгөгдлийг цуглуулах боломжтой. Үүний зэрэгцээ Python номын сан нь өгөгдлийг хусах, шаардлагатай формат руу оруулахад тусалдаг. 

BeautifulSoup нь сурахад хялбар болгох боломжийг олгодог дэмжлэг, иж бүрэн баримтжуулалтын нийгэмлэгтэй. 

Өгөгдлийн шинжлэх ухаанд зориулсан BeautifulSoup-ийн зарим гол онцлогууд энд байна: 

• Олон нийтийн дэмжлэг
• Вэб мөлхөж, өгөгдөл хусах
• ашиглахад хялбар
• Зөв CSV эсвэл APIгүйгээр өгөгдөл цуглуулах