10 beste Python-biblioteker for datavitenskap

Python har steget til å bli dagens mest brukte programmeringsspråk, og det er det beste valget for å takle datavitenskapelige oppgaver. Python brukes av dataforskere hver eneste dag, og det er et godt valg for både amatører og eksperter takket være dens natur som er lett å lære. Noen av de andre funksjonene som gjør Python så populær for datavitenskap, er at den er åpen kildekode, objektorientert og et språk med høy ytelse. 

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

La oss ta en titt på de 10 beste Python-bibliotekene for datavitenskap: 

1. tensorflow

Toppen vår over 10 beste Python-biblioteker for datavitenskap er TensorFlow, utviklet av Google Brain Team. TensorFlow er et utmerket valg for både nybegynnere og profesjonelle, og det tilbyr et bredt spekter av fleksible verktøy, biblioteker og fellesskapsressurser. 

Biblioteket er rettet mot numeriske beregninger med høy ytelse, og det har rundt 35,000 1,500 kommentarer og et fellesskap på mer enn XNUMX bidragsytere. Applikasjonene brukes på tvers av vitenskapelige felt, og rammeverket 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 bildegjenkjenning, tekstbaserte applikasjoner, tidsserieanalyse og videogjenkjenning. 

Her er noen av hovedfunksjonene til TensorFlow for datavitenskap: 

• Reduserer feil med 50 til 60 prosent i nevral maskinlæring
• Utmerket bibliotekledelse
• Fleksibel arkitektur og rammeverk
• Kjører på en rekke beregningsplattformer

2. SciPy

Et annet topp Python-bibliotek for datavitenskap er SciPy, som er et gratis og åpen kildekode Python-bibliotek som brukes til beregninger på høyt nivå. I likhet med TensorFlow har SciPy et stort og aktivt fellesskap med hundrevis av bidragsytere. SciPy er spesielt nyttig for vitenskapelige og tekniske beregninger, og det gir ulike brukervennlige og effektive rutiner for vitenskapelige beregninger. 

SciPy er basert på Numpy, og den inkluderer alle funksjonene samtidig som de gjør dem om til brukervennlige, vitenskapelige verktøy. SciPy er utmerket til å utføre vitenskapelig og teknisk databehandling på store datasett, og det brukes ofte for flerdimensjonale bildeoperasjoner, optimaliseringsalgoritmer og lineær algebra. 

Her er noen av hovedfunksjonene til SciPy for datavitenskap: 

• Høynivåkommandoer for datamanipulering og visualisering
• Innebygde funksjoner for å løse differensialligninger
• Flerdimensjonal bildebehandling
• Beregning av store datasett

3. pandaer

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 kraftige datastrukturer for å manipulere numeriske tabeller og tidsserieanalyse. 

To av hovedfunksjonene til Pandas-biblioteket er Series og DataFrames, som er raske og effektive måter å administrere og utforske data på. Disse representerer data effektivt og manipulerer dem på forskjellige måter. 

Noen av hovedapplikasjonene til Pandas inkluderer generell datakrangel og datarensing, statistikk, finans, generering av datoperiode, lineær regresjon og mye mer. 

Her er noen av hovedtrekkene til Pandas for datavitenskap: 

• Lag din egen funksjon og kjør den på tvers av en rekke data
• Abstraksjon på høyt nivå
• Høynivåstrukturer og manipulasjonsverktøy
• Sammenslåing/sammenføyning av datasett 

4. nusset

Numpy er et Python-bibliotek som sømløst kan brukes til stor flerdimensjonal matrise- og matrisebehandling. Den bruker et stort sett med matematiske funksjoner på høyt nivå som gjør det spesielt nyttig for effektive grunnleggende vitenskapelige beregninger. 

NumPy er en generell array-behandlingspakke som gir høyytelses arrays og verktøy, og den adresserer langsomhet ved å tilby flerdimensjonale arrays og funksjoner og operatører som opererer effektivt på dem. 

Python-biblioteket brukes ofte for dataanalyse, opprettelse av kraftige N-dimensjonale arrays og danner basen for andre biblioteker som SciPy og scikit-learn. 

Her er noen av hovedfunksjonene til NumPy for datavitenskap: 

• Raske, forhåndskompilerte funksjoner for numeriske rutiner
• Støtter objektorientert tilnærming
• Array-orientert for mer effektiv databehandling
• Rensing og manipulering av data

5. Matplotlib

Matplotlib er et plottebibliotek for Python som har et fellesskap på over 700 bidragsytere. Den produserer grafer og plott som kan brukes til datavisualisering, samt et objektorientert API for å bygge inn plottene i applikasjoner. 

Et av de mest populære valgene for datavitenskap, Matplotlib har en rekke applikasjoner. Den kan brukes til korrelasjonsanalyse av variabler, for å visualisere konfidensintervaller for modeller og distribusjon av data for å få innsikt, og for avviksdeteksjon ved bruk av et spredningsplot. 

Her er noen av hovedtrekkene til Matplotlib for datavitenskap: 

• Kan være en MATLAB-erstatning
• Gratis og åpen kildekode
• Støtter dusinvis av backends og utdatatyper
• Lavt minneforbruk

6. Scikit lære

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

Scikit-learn inkluderer gradientforsterkning, DBSCAN, tilfeldige skoger innenfor klassifiseringen, regresjon, klyngemetoder og støttevektormaskiner. 

Python-biblioteket brukes ofte til applikasjoner som klynging, klassifisering, modellvalg, regresjon og dimensjonalitetsreduksjon. 

Her er noen av hovedfunksjonene til Scikit-learn for data science: 

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

7. Keras

Keras er et svært populært Python-bibliotek som ofte brukes for dyp læring og nevrale nettverksmoduler, lik TensorFlow. Biblioteket støtter både TensorFlow og Theano backends, noe som gjør det til et godt valg for de som ikke ønsker å bli for involvert i TensorFlow. 

Biblioteket med åpen kildekode gir deg alle verktøyene som trengs 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 alternativ for nybegynnere. På toppen av det tilbyr den også et av de bredeste utvalgene for datatyper. 

Keras er ofte oppsøkt for dyplæringsmodellene som er tilgjengelige med forhåndstrente vekter, og disse kan brukes til å lage spådommer eller trekke ut funksjonene uten å lage eller trene din egen modell.

Her er noen av hovedfunksjonene til Keras for datavitenskap: 

• Utvikling av nevrale lag
• Datasamling
• Aktiverings- og kostnadsfunksjoner
• Modeller for dyp læring og maskinlæring

8. scrapy

Scrapy er et av de mest kjente Python-bibliotekene for datavitenskap. De raske og åpne kildekode-nettgjennomgangene Python-rammeverket brukes ofte til å trekke ut data fra nettsiden ved hjelp av XPath-baserte velgere. 

Biblioteket har et bredt spekter av applikasjoner, blant annet brukes det til å bygge gjennomgangsprogrammer som henter strukturert data fra nettet. Den brukes også til å samle inn data fra APIer, og den gjør det mulig for brukere å skrive universelle koder som kan gjenbrukes for å bygge og skalere store crawlere. 

Her er noen av hovedfunksjonene til Scrapy for data science: 

• Lett og åpen kildekode
• Robust nettskrapingsbibliotek
• Trekker ut data fra nettsider med XPath-velgere 
• Innebygd støtte

9. PyTorch

Nærmer seg slutten av listen vår er PyTorch, som er nok et topp Python-bibliotek for datavitenskap. Den Python-baserte vitenskapelige databehandlingspakken er avhengig av kraften til grafikkbehandlingsenheter, og den blir ofte valgt som en forskningsplattform for dyp læring med maksimal fleksibilitet og hastighet. 

PyTorchs beste funksjoner ble opprettet av Facebooks AI-forskningsteam i 2016, og inkluderer dens høye utførelseshastighet, som den kan oppnå selv når du håndterer tunge grafer. Den er svært fleksibel, i stand til å operere på forenklede prosessorer eller CPUer og GPUer. 

Her er noen av hovedfunksjonene til PyTorch for datavitenskap: 

• Kontroll over datasett
• Svært fleksibel og rask
• Utvikling av dyplæringsmodeller
• Statistisk fordeling og drift

10. Vakkersuppe

Å avslutte listen over 10 beste Python-biblioteker for datavitenskap er BeautifulSoup, som oftest brukes til webcrawling og dataskraping. Med BeautifulSoup kan brukere samle inn data som er tilgjengelig på et nettsted uten en skikkelig CSV eller API. Samtidig hjelper Python-biblioteket med å skrape dataene og ordne dem i ønsket format. 

BeautifulSoup har også et etablert fellesskap for støtte og omfattende dokumentasjon som gjør det enkelt å lære. 

Her er noen av hovedfunksjonene til BeautifulSoup for datavitenskap: 

• Fellesskapsstøtte
• Nettgjennomgang og dataskraping
• Lett å bruke
• Samle inn data uten riktig CSV eller API