10 Beste Python-bibliotheken voor Data Science

Python is de meest gebruikte programmeertaal van vandaag en de eerste keuze voor het aanpakken van taken op het gebied van data science. Python wordt elke dag door data scientists gebruikt en het is een geweldige keuze voor zowel beginners als experts vanwege zijn eenvoudige leercurve. Sommige andere functies die Python zo populair maken voor data science, zijn dat het open-source, object-georiënteerd en een high-performance taal is.

Maar het grootste verkoopargument van Python voor data science is de grote variëteit aan bibliotheken die programmeurs helpen om een reeks problemen op te lossen.

Laten we eens kijken naar de 10 beste Python-bibliotheken voor data science:

1. TensorFlow

TensorFlow staat bovenaan onze lijst van 10 beste Python-bibliotheken voor data science en is ontwikkeld door het Google Brain Team. TensorFlow is een uitstekende keuze voor zowel beginners als professionals en biedt een breed scala aan flexibele tools, bibliotheken en community resources.

De bibliotheek is gericht op high-performance numerieke berekeningen en heeft ongeveer 35.000 opmerkingen en een community van meer dan 1.500 bijdragers. De toepassingen worden gebruikt in wetenschappelijke vakgebieden en het framework legt de basis voor het definiëren en uitvoeren van berekeningen die tensors betreffen, die gedeeltelijk gedefinieerde computationele objecten zijn die uiteindelijk een waarde produceren.

TensorFlow is vooral handig voor taken zoals spraak- en beeldherkenning, tekstgebaseerde toepassingen, tijdreeksanalyse en videodetectie.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van TensorFlow voor data science:

• Vermindert fouten met 50 tot 60 procent in neurale machine learning
• Uitstekend bibliotheekbeheer
• Flexibele architectuur en framework
• Werkt op een breed scala aan computationele platforms

2. SciPy

Een andere top Python-bibliotheek voor data science is SciPy, een gratis en open-source Python-bibliotheek die wordt gebruikt voor high-level berekeningen. Net als TensorFlow heeft SciPy een grote en actieve community met honderden bijdragers. SciPy is vooral handig voor wetenschappelijke en technische berekeningen en biedt verschillende gebruikersvriendelijke en efficiënte routines voor wetenschappelijke berekeningen.

SciPy is gebaseerd op Numpy en bevat alle functies, die het omzet in gebruikersvriendelijke, wetenschappelijke tools. SciPy is uitstekend in het uitvoeren van wetenschappelijke en technische berekeningen op grote datasets en wordt vaak toegepast voor multidimensionale beeldoperaties, optimalisatiealgoritmen en lineaire algebra.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van SciPy voor data science:

• High-level opdrachten voor gegevensmanipulatie en visualisatie
• Ingebouwde functies voor het oplossen van differentiaalvergelijkingen
• Multidimensionale beeldverwerking
• Grote datasetberekeningen

3. Pandas

Een andere van de meest gebruikte Python-bibliotheken voor data science is Pandas, die gegevensmanipulatie- en analysehulpmiddelen biedt die kunnen worden gebruikt om gegevens te analyseren. De bibliotheek bevat zijn eigen krachtige gegevensstructuren voor het manipuleren van numerieke tabellen en tijdreeksanalyses.

Twee van de belangrijkste functies van de Pandas-bibliotheek zijn zijn Series en DataFrames, die snelle en efficiënte manieren zijn om gegevens te beheren en te onderzoeken. Deze vertegenwoordigen gegevens efficiënt en manipuleren deze op verschillende manieren.

Enkele van de belangrijkste toepassingen van Pandas zijn algemene gegevenswrangling en gegevensreiniging, statistiek, financiën, datumbereikgeneratie, lineaire regressie en veel meer.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Pandas voor data science:

• Maak uw eigen functie en voer deze uit over een reeks gegevens
• Hoge abstractieniveau
• Hoge structuren en manipulatiehulpmiddelen
• Samenvoegen/deelnemen aan datasets

4. NumPy

NumPy is een Python-bibliotheek die naadloos kan worden gebruikt voor het verwerken van grote multidimensionale arrays en matrices. Het gebruikt een grote verzameling high-level wiskundige functies die het bijzonder nuttig maken voor efficiënte fundamentele wetenschappelijke berekeningen.

NumPy is een algemeen array-verwerkingpakket dat high-performance arrays en tools biedt en het adresseert de traagheid door multidimensionale arrays en functies en operatoren te bieden die efficiënt op hen werken.

De Python-bibliotheek wordt vaak toegepast voor gegevensanalyse, het creëren van krachtige N-dimensionale arrays en het vormen van de basis van andere bibliotheken zoals SciPy en scikit-learn.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van NumPy voor data science:

• Snel, vooraf gecompileerde functies voor numerieke routines
• Ondersteunt object-georiënteerde benadering
• Array-georiënteerd voor efficiëntere berekeningen
• Gegevensreiniging en -manipulatie

5. Matplotlib

Matplotlib is een plotbibliotheek voor Python met een community van meer dan 700 bijdragers. Het produceert grafieken en plotten die kunnen worden gebruikt voor gegevensvisualisatie, evenals een object-georiënteerde API voor het integreren van de plotten in toepassingen.

Een van de meest populaire keuzes voor data science, Matplotlib heeft een breed scala aan toepassingen. Het kan worden gebruikt voor de correlatieanalyse van variabelen, om vertrouwensintervallen van modellen en de verdeling van gegevens te visualiseren en inzichten te verkrijgen, en voor outlierdetectie met behulp van een scatterplot.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Matplotlib voor data science:

• Kan als vervanging voor MATLAB dienen
• Gratis en open-source
• Ondersteunt tientallen backends en uitvoertypen
• Laag geheugengebruik

6. Scikit-learn

Scikit-learn is een andere geweldige Python-bibliotheek voor data science. De machine learning-bibliotheek biedt een breed scala aan nuttige machine learning-algoritmen en is ontworpen om te worden geïntegreerd in SciPy en NumPy.

Scikit-learn omvat gradient boosting, DBSCAN, random forests binnen de classificatie-, regressie-, clusteringmethoden en ondersteuningsvector machines.

De Python-bibliotheek wordt vaak gebruikt voor toepassingen zoals clustering, classificatie, modelselectie, regressie en dimensionaliteitsreductie.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Scikit-learn voor data science:

• Gegevensclassificatie en -modellering
• Voorverwerking van gegevens
• Modelselectie
• End-to-end machine learning-algoritmen

7. Keras

Keras is een zeer populaire Python-bibliotheek die vaak wordt gebruikt voor diepe leren en neurale netwerkmodules, vergelijkbaar met TensorFlow. De bibliotheek ondersteunt zowel de TensorFlow- als de Theano-backends, waardoor het een geweldige keuze is voor diegenen die niet te veel willen omgaan met TensorFlow.

De open-source bibliotheek biedt u alle tools die nodig zijn om modellen te construeren, datasets te analyseren en grafieken te visualiseren, en het bevat vooraf gelabelde datasets die rechtstreeks kunnen worden geïmporteerd en geladen. De Keras-bibliotheek is modulair, uitbreidbaar en flexibel, waardoor het een gebruikersvriendelijke optie is voor beginners. Bovendien biedt het een van de breedste bereiken van gegevenstypen.

Keras wordt vaak gezocht voor de diepe leermodellen die beschikbaar zijn met vooraf getrainde gewichten, en deze kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen of om hun functies te extraheren zonder een eigen model te maken of te trainen.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Keras voor data science:

• Ontwikkeling van neurale lagen
• Gegevenspooling
• Activerings- en kostfuncties
• Diepe leren en machine learning-modellen

8. Scrapy

Scrapy is een van de beste bekende Python-bibliotheken voor data science. De snelle en open-source web crawlen Python-frameworks worden vaak gebruikt om gegevens te extraheren van een webpagina met behulp van XPath-gebaseerde selectoren.

De bibliotheek heeft een breed scala aan toepassingen, waaronder het bouwen van crawlenprogramma’s die gestructureerde gegevens van het web ophalen. Het wordt ook gebruikt om gegevens te verzamelen van API’s en het stelt gebruikers in staat om universele codes te schrijven die kunnen worden hergebruikt voor het bouwen en schalen van grote crawlers.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Scrapy voor data science:

• Lichtgewicht en open-source
• Robuuste web scrapen bibliotheek
• Haalt gegevens op van online pagina’s met XPath-selectors
• Ingebouwde ondersteuning

9. PyTorch

Naderend aan het einde van onze lijst is PyTorch, een andere top Python-bibliotheek voor data science. Het Python-gebaseerde wetenschappelijke rekenpakket vertrouwt op de kracht van graphics processing units en wordt vaak gekozen als een diepe leeronderzoeksplatform met maximale flexibiliteit en snelheid.

Gemaakt door Facebooks AI-onderzoeksteam in 2016, omvat PyTorchs beste functies zijn hoge uitvoersnelheid, die het kan bereiken, zelfs bij het verwerken van zware grafieken. Het is zeer flexibel, in staat om te werken op vereenvoudigde processors of CPUs en GPUs.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van PyTorch voor data science:

• Controle over datasets
• Zeerge flexibel en snel
• Ontwikkeling van diepe leermodellen
• Statistische verdeling en operaties

10. BeautifulSoup

Als laatste in onze lijst van 10 beste Python-bibliotheken voor data science is BeautifulSoup, die meestal wordt gebruikt voor web crawlen en gegevens scrapen. Met BeautifulSoup kunnen gebruikers gegevens verzamelen die beschikbaar zijn op een website zonder een juiste CSV of API. Tegelijkertijd helpt de Python-bibliotheek bij het schrapen van gegevens en het ordenen ervan in het vereiste formaat.

BeautifulSoup heeft ook een gevestigde community voor ondersteuning en uitgebreide documentatie die gemakkelijk leren mogelijk maakt.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van BeautifulSoup voor data science:

• Community-ondersteuning
• Web crawlen en gegevens scrapen
• Gemakkelijk te gebruiken
• Verzamel gegevens zonder juiste CSV of API