10 Beste Python-Biblioteker for Data Science

Python har steget frem som dagens mest brukte programmeringsspråk, og det er det beste valget for å håndtere data science-oppgaver. 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 populær for data science, er at det er åpen kildekode, objektorientert og et høy-ytelsesspråk. 

Men det største salgsargumentet for Python for data science 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 data science: 

1. TensorFlow

Topp på listen over de 10 beste Python-bibliotekene for data science 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 høy-ytelsesnumeriske beregninger, og det har rundt 35 000 kommentarer og et samfunn på over 1 500 bidragsytere. Dets applikasjoner brukes på tvers av vitenskapelige felt, 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 data science: 

• 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 data science er SciPy, som er et fritt og åpen kildekodebibliotek for høy-nivå-beregninger. Liksom TensorFlow har SciPy et stort og aktivt samfunn på flere hundre 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 data science: 

• Høy-nivå-kommandoer for datamanipulering og visualisering
• Innbygde funksjoner for å løse differensialligninger
• Multidimensjonal bildebehandling
• Stor datasett-beregning

3. Pandas

Et annet av de mest brukte Python-bibliotekene for data science 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 viktigste egenskapene til Pandas-biblioteket er dets Serier 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 data-håndtering og data-rengjøring, statistikk, finanse, datointervallgenerering, lineær regresjon og mye mer. 

Her er noen av de viktigste egenskapene til Pandas for data science: 

• Opprett din egen funksjon og kjør den over en rekke data
• Høy abstraksjonsnivå
• Høy-nivå-strukturer og manipuleringsverktøy
• Slåing sammen/deling av datasett 

4. NumPy

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

NumPy er et generelt array-prosesseringspakke som tilbyr høy-ytelses-arrays og verktøy, og det løser sakteheten ved å tilby multi-dimensjonale arrays og funksjoner og operatorene som opererer effektivt på dem. 

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

Her er noen av de viktigste egenskapene til NumPy for data science: 

• Rask, forhånds-kompilerte funksjoner for numeriske rutiner
• Støtter objektorientert tilnærming
• Array-orientert for mer effektiv beregning
• Data-rengjøring 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 data-visualisering, samt et objektorientert API for å innlemme plottene i applikasjoner. 

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

Her er noen av de viktigste egenskapene til Matplotlib for data science: 

• Kan være en MATLAB-erstatter
• Gratis og åpen kildekode
• Støtter dusinvis av bakender og utdatatyper
• Lav minneforbruk

6. Scikit-learn

Scikit-learn er et annet utmerket Python-bibliotek for data science. Maskinlæringsbiblioteket tilbyr en rekke nyttige maskinlæringsalgoritmer, og det er designet til å interpoleres i SciPy og NumPy. 

Scikit-learn inkluderer gradient boosting, DBSCAN, tilfeldige skoger innen klassifisering, regresjon, klastermetoder og støttevektmaskiner. 

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

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

• Data-klassifisering 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 neurale nettverksmoduler, likt 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 kildekodebiblioteket tilbyr deg alle verktøyene du trenger for å konstruere modeller, analysere datasett og visualisere grafer, og det inkluderer forhåndsmerkede 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 utvalgene av datatyper. 

Keras brukes ofte til dyp læringsmodeller som er tilgjengelige med forhåndsveide vekter, og disse kan brukes til å gjøre forutsigelser eller til å trekke ut dens funksjoner uten å måtte opprette eller trene din egen modell.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Keras for data science: 

• Utvikling av neurale lag
• Data-pooling
• Aktiverings- og kostnadsfunksjoner
• Dyp lærings- og maskinlæringsmodeller

8. Scrapy

Scrapy er ett av de beste kjente Python-bibliotekene for data science. De raske og åpne kildekode nett-kravle-rammeverkene brukes ofte til å trekke ut data fra nett-sider med hjelp av XPath-baserte selektorer. 

Biblioteket har en rekke anvendelser, inkludert å bygge kravle-programmer som trekker ut 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 kravle-programmer. 

Her er noen av de viktigste egenskapene til Scrapy for data science: 

• Lett og åpen kildekode
• Robust nett-kravle-bibliotek
• Trekker ut data fra nett-sider med XPath-selektorer 
• Innbygget støtte

9. PyTorch

Nær slutten av listen vår er PyTorch, som er ett annet topp Python-bibliotek for data science. Det Python-baserte vitenskapelige beregnings-pakken er avhengig av grafikkprosessorer, og det er ofte valgt som et dyp lærings-forskningsplattform med maksimal fleksibilitet og hastighet. 

Opprettet av Facebooks AI-forskningsgruppe i 2016, er PyTorchs beste egenskaper dets høye kjørehastighet, som det kan oppnå selv når det håndterer tunge grafikk. Det er svært fleksibelt, kan operere på enkle prosessorer eller CPU-er og GPU-er. 

Her er noen av de viktigste egenskapene til PyTorch for data science: 

• Kontroll over datasett
• Svært 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 data science er BeautifulSoup, som oftest brukes til nett-kravling og data-utsnipping. Med BeautifulSoup kan brukerne samle data som er tilgjengelig på en nett-side uten en ordentlig CSV eller API. Samtidig hjelper Python-biblioteket med å skrape data og organisere det i det ønskede formatet. 

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

Her er noen av de viktigste egenskapene til BeautifulSoup for data science: 

• Samfunnsstøtte
• Nett-kravling og data-utsnipping
• Enkelt å bruke
• Saml data uten ordentlig CSV eller API