De 10 beste Python-bibliotekene for datavitenskap

Python har steget frem som verdens mest brukte programmeringsspråk, og det er det beste valget for å håndtere datavitenskapoppgaver. Python brukes av dataforskere hver eneste dag, og det er et godt valg for både amatører og eksperter takket være sin lettlærte natur. Noen av de andre egenskapene som gjør Python så populært for datavitenskap er at det er åpen kilde, objektorientert og et høytytende språk.

Men det største salgsargumentet for Python for datavitenskap er det brede utvalget av biblioteker som kan hjelpe programmere med å løse en rekke problemer.

La oss se på de 10 beste Python-bibliotekene for datavitenskap:

1. TensorFlow

Topp på listen over de 10 beste Python-bibliotekene for datavitenskap er TensorFlow, utviklet av Google Brain Team. TensorFlow er et utmerket valg for både nybegynnere og profesjonelle, og det tilbyr et bredt utvalg av fleksible verktøy, biblioteker og samfunnsressurser.

Biblioteket er rettet mot høytytende numeriske beregninger, og det har rundt 35 000 kommentarer og et samfunn på over 1 500 bidragsytere. Dets applikasjoner brukes over hele det vitenskapelige feltet, og dets rammeverk legger grunnlaget for å definere og kjøre beregninger som involverer tensorer, som er delvis definerte beregningsobjekter som til slutt produserer en verdi.

TensorFlow er spesielt nyttig for oppgaver som tale- og bildegenkjenning, tekstbaserte applikasjoner, tidsserieanalyse og videodeteksjon.

Her er noen av de viktigste egenskapene til TensorFlow for datavitenskap:

• Reduserer feil med 50 til 60 prosent i neurale maskinlæringsmodeller
• Utmerket bibliotekstyring
• Fleksibel arkitektur og rammeverk
• Kjører på en rekke beregningsplattformer

2. SciPy

Et annet topp Python-bibliotek for datavitenskap er SciPy, som er et fritt og åpen kilde Python-bibliotek brukt for høytnivåberegninger. Liksom TensorFlow har SciPy et stort og aktivt samfunn som teller hundrevis av bidragsytere. SciPy er spesielt nyttig for vitenskapelige og tekniske beregninger, og det tilbyr en rekke brukervennlige og effektive rutiner for vitenskapelige beregninger.

SciPy er basert på Numpy, og det inkluderer alle funksjonene samtidig som det gjør dem om til brukervennlige, vitenskapelige verktøy. SciPy er utmerket til å utføre vitenskapelige og tekniske beregninger på store datasett, og det brukes ofte til multidimensjonale bildeoperasjoner, optimeringsalgoritmer og lineær algebra.

Her er noen av de viktigste egenskapene til SciPy for datavitenskap:

• Høytnivåkommandoer for datamanipulering og visualisering
• Innbygde funksjoner for å løse differensialligninger
• Multidimensjonal bildebehandling
• Stor datamengdeberegnning

3. Pandas

Et annet av de mest brukte Python-bibliotekene for datavitenskap er Pandas, som tilbyr datamanipulering og analyseverktøy som kan brukes til å analysere data. Biblioteket inneholder sine egne kraftfulle datastrukturer for å manipulere numeriske tabeller og tidsserieanalyse.

To av de beste egenskapene til Pandas-biblioteket er dets Serie og DataFrames, som er raske og effektive måter å håndtere og utforske data på. Disse representerer data effektivt og manipulerer det på forskjellige måter.

Noen av de viktigste anvendelsene av Pandas inkluderer generell datawrangling og datarengjøring, statistikk, finans, datointervallgenerering, lineær regresjon og mye mer.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Pandas for datavitenskap:

• Opprett din egen funksjon og kjør den over en rekke data
• Høytnivåabstraksjon
• Høytnivåstrukturer og manipulasjonsverktøy
• Slåing/sammenføying av datasett

4. NumPy

NumPy er et Python-bibliotek som kan brukes sammen med store multi-dimensjonale matriser og arraybehandling. Det bruker en stor samling av høytnivåmatematiske funksjoner som gjør det spesielt nyttig for effektive grunnleggende vitenskapelige beregninger.

NumPy er et generelt arraybehandlingspakke som tilbyr høytytende arrayer og verktøy, og det løser sakteheten ved å tilby multidimensjonale arrayer og funksjoner og operatorene som opererer effektivt på dem.

Python-biblioteket brukes ofte til dataanalyse, opprettelse av kraftfulle N-dimensjonale arrayer og å danne grunnlaget for andre biblioteker som SciPy og scikit-learn.

Her er noen av de viktigste egenskapene til NumPy for datavitenskap:

• Rask, forhåndskompilerte funksjoner for numeriske rutiner
• Støtter objektorientert tilnærming
• Array-orientert for mer effektiv datamaskin
• Datarengjøring og -manipulering

5. Matplotlib

Matplotlib er et plottingsbibliotek for Python som har et samfunn på over 700 bidragsytere. Det produserer grafer og plott som kan brukes til datavisualisering, samt et objektorientert API for å innlemme plot i applikasjoner.

En av de mest populære valg for datavitenskap, Matplotlib har en rekke anvendelser. Det kan brukes til korrelasjonsanalyse av variabler, å visualisere konfidensintervaller av modeller og datafordeling for å få innsikt, og for å oppdage outlier ved hjelp av en spredningsplot.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Matplotlib for datavitenskap:

• Kan være en MATLAB-erstatter
• Fritt og åpen kilde
• Støtter dusinvis av bakender og utdatastyper
• Lav minnehøst

6. Scikit-learn

Scikit-learn er et annet utmerket Python-bibliotek for datavitenskap. Maskinlæringsbiblioteket tilbyr en rekke nyttige maskinlæringsalgoritmer, og det er designet for å bli interpolert i SciPy og NumPy.

Scikit-learn inkluderer gradient boosting, DBSCAN, tilfeldige skoger i klassifiserings-, regresjons-, klusteringmetoder og støttevektmaskiner.

Python-biblioteket brukes ofte til applikasjoner som klustering, klassifisering, modellvalg, regresjon og dimensjonsreduksjon.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Scikit-learn for datavitenskap:

• Dataklassifisering og modellering
• Forbearbeiding av data
• Modellvalg
• Ende-til-ende maskinlæringsalgoritmer

7. Keras

Keras er et svært populært Python-bibliotek som ofte brukes til dyp lærings- og neuralt nettverksmoduler, lignende TensorFlow. Biblioteket støtter både TensorFlow- og Theano-bakender, noe som gjør det til et godt valg for de som ikke ønsker å bli for involvert med TensorFlow.

Det åpne kildebiblioteket tilbyr deg alle verktøyene du trenger for å konstruere modeller, analysere datasett og visualisere grafer, og det inkluderer forhåndslabelede datasett som kan importeres og lastes direkte. Keras-biblioteket er modulært, utvidbart og fleksibelt, noe som gjør det til et brukervennlig valg for nybegynnere. I tillegg tilbyr det også ett av de bredeste utvalget av datatyper.

Keras søkes ofte etter for de dype læringsmodellene som er tilgjengelige med forhåndstrènede vekter, og disse kan brukes til å gjøre forutsigelser eller å trekke ut dens funksjoner uten å opprette eller trene din egen modell.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Keras for datavitenskap:

• Utvikling av neurale lag
• Databehandling
• Aktiverings- og kostfunksjoner
• Dyp lærings- og maskinlæringsmodeller

8. Scrapy

Scrapy er ett av de beste kjente Python-bibliotekene for datavitenskap. De raske og åpne kilde web-crawling Python-rammeverkene brukes ofte til å trekke ut data fra en nettside med hjelp av XPath-baserte selektorer.

Biblioteket har en rekke anvendelser, inkludert å bygge crawl-programmer som henter strukturert data fra nettet. Det brukes også til å samle data fra API-er, og det muliggjør at brukerne kan skrive universelle kode som kan gjenbrukes for å bygge og skalerer store crawlere.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Scrapy for datavitenskap:

• Lett og åpen kilde
• Robust web-skraping-bibliotek
• Trekker ut data fra nettet med XPath-selektorer
• Innbygget støtte

9. PyTorch

Nær slutten av listen vår er PyTorch, som er ett annet topp Python-bibliotek for datavitenskap. Det Python-baserte vitenskapelige beregningspakken bygger på kraften fra grafikkprosessorer, og det er ofte valgt som et dyp læringsforskningsplattform med maksimal fleksibilitet og hastighet.

Opprettet av Facebooks AI-forskningsgruppe i 2016, PyTorchs beste egenskaper inkluderer sin høye kjørehastighet, som den kan oppnå selv når den håndterer tunge grafer. Det er høyt fleksibelt, i stand til å operere på forenklede prosessorer eller CPU-er og GPU-er.

Her er noen av de viktigste egenskapene til PyTorch for datavitenskap:

• Kontroll over datasett
• Høyt fleksibelt og raskt
• Utvikling av dyp læringsmodeller
• Statistisk fordeling og operasjoner

10. BeautifulSoup

Til slutt på listen vår over de 10 beste Python-bibliotekene for datavitenskap er BeautifulSoup, som oftest brukes til web-crawling og data-skraping. Med BeautifulSoup kan brukerne samle data som er tilgjengelig på en nettside uten en ordentlig CSV eller API. Samtidig hjelper Python-biblioteket med å skrape data og ordne det i den nødvendige formatet.

BeautifulSoup har også et etablert samfunn for støtte og omfattende dokumentasjon som muliggjør enkelt læring.

Her er noen av de viktigste egenskapene til BeautifulSoup for datavitenskap:

• Samfunnsstøtte
• Web-crawling og data-skraping
• Enkelt å bruke
• Saml data uten ordentlig CSV eller API