10 najlepszych bibliotek Pythona do nauki o danych

Python stał się obecnie najpopularniejszym językiem programowania i jest najlepszym wyborem do rozwiązywania zadań związanych z analizą danych. Python jest używany przez analityków danych każdego dnia i jest doskonałym wyborem zarówno dla amatorów, jak i ekspertów, dzięki swojej łatwości uczenia się. Niektóre inne cechy, które sprawiają, że Python jest tak popularny w nauce danych, to fakt, że jest to język typu open source, zorientowany obiektowo i charakteryzujący się wysoką wydajnością. 

Jednak największą zaletą Pythona w dziedzinie analityki danych jest jego szeroka gama bibliotek, które mogą pomóc programistom w rozwiązywaniu szeregu problemów. 

Rzućmy okiem na 10 najlepszych bibliotek Pythona do nauki o danych: 

1. TensorFlow

Na szczycie naszej listy 10 najlepszych bibliotek Pythona do nauki o danych znajduje się TensorFlow, opracowany przez zespół Google Brain. TensorFlow to doskonały wybór zarówno dla początkujących, jak i profesjonalistów, oferujący szeroką gamę elastycznych narzędzi, bibliotek i zasobów społeczności. 

Biblioteka jest przeznaczona do wykonywania wysokowydajnych obliczeń numerycznych i zawiera około 35,000 1,500 komentarzy oraz społeczność liczącą ponad XNUMX autorów. Jego zastosowania są wykorzystywane w różnych dziedzinach nauki, a jego ramy stanowią podstawę do definiowania i przeprowadzania obliczeń obejmujących tensory, które są częściowo zdefiniowanymi obiektami obliczeniowymi, które ostatecznie generują wartość. 

TensorFlow jest szczególnie przydatny do zadań takich jak rozpoznawanie mowy i obrazu, aplikacje tekstowe, analiza szeregów czasowych i wykrywanie wideo. 

Oto niektóre z głównych funkcji TensorFlow do nauki o danych: 

• Zmniejsza błędy o 50 do 60 procent w neuronowym uczeniu maszynowym
• Doskonałe zarządzanie biblioteką
• Elastyczna architektura i framework
• Działa na różnych platformach obliczeniowych

2. SciPy

Kolejną popularną biblioteką Pythona do nauki o danych jest SciPy, która jest bezpłatną biblioteką Pythona o otwartym kodzie źródłowym, używaną do obliczeń wysokiego poziomu. Podobnie jak TensorFlow, SciPy ma dużą i aktywną społeczność liczącą setki współpracowników. SciPy jest szczególnie przydatny do obliczeń naukowych i technicznych oraz zapewnia różne przyjazne dla użytkownika i wydajne procedury obliczeń naukowych. 

SciPy opiera się na Numpy i zawiera wszystkie funkcje, przekształcając je jednocześnie w przyjazne dla użytkownika narzędzia naukowe. SciPy doskonale radzi sobie z obliczeniami naukowymi i technicznymi na dużych zbiorach danych i często jest stosowany w operacjach na obrazach wielowymiarowych, algorytmach optymalizacyjnych i algebrze liniowej. 

Oto niektóre z głównych funkcji SciPy do nauki o danych: 

• Polecenia wysokiego poziomu do manipulacji i wizualizacji danych
• Wbudowane funkcje rozwiązywania równań różniczkowych
• Wielowymiarowe przetwarzanie obrazu
• Obliczanie dużego zbioru danych

3. Pandy

Inną jedną z najczęściej używanych bibliotek Pythona do nauki o danych jest Pandas, która udostępnia narzędzia do manipulacji i analizy danych, których można używać do analizowania danych. Biblioteka zawiera własne, potężne struktury danych do manipulowania tabelami numerycznymi i analizą szeregów czasowych. 

Dwie najważniejsze funkcje biblioteki Pandas to jej serie i ramki danych, które umożliwiają szybkie i wydajne sposoby zarządzania danymi i eksplorowania ich. Reprezentują one efektywnie dane i manipulują nimi na różne sposoby. 

Niektóre z głównych zastosowań Pand obejmują ogólne przetwarzanie i czyszczenie danych, statystykę, finanse, generowanie zakresów dat, regresję liniową i wiele innych. 

Oto niektóre z głównych funkcji Pand do nauki danych: 

• Utwórz własną funkcję i uruchom ją na serii danych
• Abstrakcja na wysokim poziomie
• Struktury wysokiego poziomu i narzędzia manipulacyjne
• Łączenie/łączenie zbiorów danych 

4. numpy

Numpy to biblioteka języka Python, którą można bezproblemowo wykorzystać do przetwarzania dużych, wielowymiarowych tablic i macierzy. Wykorzystuje duży zestaw funkcji matematycznych wysokiego poziomu, dzięki czemu jest szczególnie przydatny do wydajnych podstawowych obliczeń naukowych. 

NumPy to pakiet do przetwarzania tablic ogólnego przeznaczenia, udostępniający tablice i narzędzia o wysokiej wydajności, który rozwiązuje problem powolności, udostępniając wielowymiarowe tablice, funkcje i operatory, które efektywnie na nich działają. 

Bibliotekę Pythona często stosuje się do analizy danych, tworzenia potężnych tablic N-wymiarowych i tworzenia podstawy innych bibliotek, takich jak SciPy i scikit-learn. 

Oto niektóre z głównych funkcji NumPy do nauki o danych: 

• Szybkie, prekompilowane funkcje do procedur numerycznych
• Obsługuje podejście obiektowe
• Zorientowany na macierz dla bardziej wydajnego przetwarzania
• Czyszczenie i manipulacja danymi

5.Matplotlib

Matplotlib to biblioteka kreśląca dla języka Python, która ma społeczność ponad 700 współpracowników. Tworzy wykresy i wykresy, które można wykorzystać do wizualizacji danych, a także obiektowy interfejs API do osadzania wykresów w aplikacjach. 

Matplotlib, jeden z najpopularniejszych wyborów w dziedzinie analityki danych, ma wiele zastosowań. Można go używać do analizy korelacji zmiennych, do wizualizacji przedziałów ufności modeli i rozkładu danych w celu uzyskania szczegółowych informacji, a także do wykrywania wartości odstających za pomocą wykresu punktowego. 

Oto niektóre z głównych funkcji Matplotlib do nauki o danych: 

• Może być zamiennikiem MATLAB-a
• Free and Open Source
• Obsługuje dziesiątki backendów i typów wyników
• Niskie zużycie pamięci

6. Nauka scikitu

Scikit-learn to kolejna świetna biblioteka Pythona do nauki o danych. Biblioteka uczenia maszynowego udostępnia wiele przydatnych algorytmów uczenia maszynowego i jest przeznaczona do interpolacji w SciPy i NumPy. 

Scikit-learn obejmuje wzmacnianie gradientu, DBSCAN, lasy losowe w ramach klasyfikacji, regresję, metody grupowania i maszyny wektorów nośnych. 

Biblioteka Pythona jest często używana do zastosowań takich jak grupowanie, klasyfikacja, wybór modelu, regresja i redukcja wymiarowości. 

Oto niektóre z głównych funkcji Scikit-learn do nauki o danych: 

• Klasyfikacja i modelowanie danych
• Wstępne przetwarzanie danych
• Wybór modelu
• Kompleksowe algorytmy uczenia maszynowego 

7. Keras

Keras to bardzo popularna biblioteka Pythona, często używana w modułach głębokiego uczenia się i sieci neuronowych, podobnie jak TensorFlow. Biblioteka obsługuje zarówno backendy TensorFlow, jak i Theano, co czyni ją doskonałym wyborem dla tych, którzy nie chcą zbytnio angażować się w TensorFlow. 

Biblioteka typu open source zapewnia wszystkie narzędzia potrzebne do konstruowania modeli, analizowania zbiorów danych i wizualizacji wykresów, a także zawiera wstępnie oznakowane zbiory danych, które można bezpośrednio importować i ładować. Biblioteka Keras jest modułowa, rozszerzalna i elastyczna, co czyni ją przyjazną dla użytkownika opcją dla początkujących. Co więcej, oferuje również jeden z najszerszych zakresów typów danych. 

Keras jest często poszukiwany w przypadku modeli głębokiego uczenia się, które są dostępne ze wstępnie wytrenowanymi wagami i można ich używać do przewidywania lub wydobywania jego funkcji bez tworzenia lub trenowania własnego modelu.

Oto niektóre z głównych funkcji Keras do analityki danych: 

• Rozwój warstw neuronowych
• Gromadzenie danych
• Funkcje aktywacji i kosztu
• Modele głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego

8. Scrapy

Scrapy to jedna z najbardziej znanych bibliotek Pythona do nauki o danych. Szybkie i otwarte struktury Pythona do przeszukiwania sieci są często używane do wyodrębniania danych ze strony internetowej za pomocą selektorów opartych na XPath. 

Biblioteka ma szeroki zakres zastosowań, w tym służy do tworzenia programów indeksujących, które pobierają ustrukturyzowane dane z Internetu. Służy również do gromadzenia danych z interfejsów API i umożliwia użytkownikom pisanie uniwersalnych kodów, które można ponownie wykorzystać do budowania i skalowania dużych robotów indeksujących. 

Oto niektóre z głównych funkcji Scrapy do nauki o danych: 

• Lekkie i otwarte źródło
• Solidna biblioteka do skrobania stron internetowych
• Wyodrębnia dane ze stron internetowych za pomocą selektorów XPath 
• Wbudowana obsługa

9. PyTorch

Na końcu naszej listy znajduje się PyTorch, kolejna najlepsza biblioteka Pythona do nauki o danych. Pakiet obliczeń naukowych oparty na języku Python opiera się na mocy jednostek przetwarzania grafiki i często jest wybierany jako platforma badawcza głębokiego uczenia się o maksymalnej elastyczności i szybkości. 

Stworzony przez zespół badawczy Facebooka zajmujący się sztuczną inteligencją w 2016 roku, najlepsze funkcje PyTorch obejmują dużą szybkość wykonywania, którą można osiągnąć nawet w przypadku obsługi ciężkich wykresów. Jest bardzo elastyczny, może działać na uproszczonych procesorach lub procesorach i kartach graficznych. 

Oto niektóre z głównych funkcji PyTorch do nauki o danych: 

• Kontrola nad zbiorami danych
• Wysoka elastyczność i szybkość
• Rozwój modeli głębokiego uczenia się
• Rozkład statystyczny i operacje

10. PięknaZupa

Naszą listę 10 najlepszych bibliotek Pythona do nauki o danych zamyka piękna Soup, która jest najczęściej używana do przeszukiwania sieci i skrobania danych. Dzięki BeautifulSoup użytkownicy mogą zbierać dane dostępne na stronie internetowej bez odpowiedniego pliku CSV lub API. Jednocześnie biblioteka Pythona pomaga zeskrobać dane i uporządkować je w wymaganym formacie. 

BeautifulSoup ma również ustaloną społeczność zapewniającą wsparcie i obszerną dokumentację, która pozwala na łatwą naukę. 

Oto niektóre z głównych funkcji BeautifulSoup do nauki o danych: 

• Społeczność
• Przeszukiwanie sieci i zbieranie danych
• Mudah digunakan
• Zbieraj dane bez odpowiedniego pliku CSV lub API