Cele 10 biblioteci Python pentru știința datelor

Python a devenit limbajul de programare cel mai utilizat în prezent și este alegerea principală pentru sarcinile de știință a datelor. Python este utilizat de către oamenii de știință din domeniul datelor în fiecare zi și este o alegere excelentă atât pentru începători, cât și pentru experți, datorită naturii sale ușor de învățat. Unele dintre celelalte caracteristici care fac Python atât de popular pentru știința datelor sunt faptul că este open-source, orientat pe obiecte și un limbaj de înaltă performanță.

Dar cel mai mare punct de vânzare al Python pentru știința datelor este varietatea sa largă de biblioteci care pot ajuta programatorii să rezolve o gamă de probleme.

Hăi să aruncăm o privire la cele 10 biblioteci Python pentru știința datelor:

1. TensorFlow

Pe lista noastră de 10 biblioteci Python pentru știința datelor se află TensorFlow, dezvoltat de echipa Google Brain. TensorFlow este o alegere excelentă atât pentru începători, cât și pentru profesioniști și oferă o gamă largă de instrumente flexibile, biblioteci și resurse comunitare.

Biblioteca se axează pe calcule numerice de înaltă performanță și are aproximativ 35.000 de comentarii și o comunitate de peste 1.500 de contribuitori. Aplicațiile sale sunt utilizate în domenii științifice și framework-ul său stabilește baza pentru definirea și rularea calculelor care implică tensori, care sunt obiecte computaționale parțial definite care produc în cele din urmă o valoare.

TensorFlow este deosebit de util pentru sarcini precum recunoașterea vorbirii și a imaginilor, aplicații bazate pe text, analiza seriilor de timp și detectarea video.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale TensorFlow pentru știința datelor:

• Reduce erorile cu 50-60% în învățarea mașinilor neuronale
• Managementul excelentei biblioteci
• Arhitectură flexibilă și cadru
• Rulează pe o varietate de platforme de calcul

2. SciPy

O altă bibliotecă Python de top pentru știința datelor este SciPy, care este o bibliotecă Python gratuită și open-source utilizată pentru calcule de nivel înalt. La fel ca TensorFlow, SciPy are o comunitate mare și activă, cu sute de contribuitori. SciPy este deosebit de util pentru calcule științifice și tehnice și oferă rutine eficiente și prietenoase pentru calcule științifice.

SciPy se bazează pe Numpy și include toate funcțiile, transformându-le în instrumente științifice prietenoase cu utilizatorul. SciPy este excelent pentru efectuarea de calcule științifice și tehnice pe seturi de date mari și este adesea aplicat pentru operații de imagine multidimensionale, algoritmi de optimizare și algebră liniară.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SciPy pentru știința datelor:

• Comenzi de nivel înalt pentru manipularea și vizualizarea datelor
• Funcții încorporate pentru rezolvarea ecuațiilor diferențiale
• Procesare de imagini multidimensionale
• Calcul pe seturi de date mari

3. Pandas

O altă bibliotecă Python foarte utilizată pentru știința datelor este Pandas, care oferă instrumente de manipulare și analiză a datelor care pot fi utilizate pentru a analiza datele. Biblioteca conține structuri de date puternice pentru manipularea tabelelor numerice și analiza seriilor de timp.

Două dintre principalele caracteristici ale bibliotecii Pandas sunt Seriile și DataFrames-urile sale, care sunt modalități rapide și eficiente de a gestiona și explora datele. Acestea reprezintă datele în mod eficient și le manipulează în diferite moduri.

Unele dintre principalele aplicații ale Pandas includ manipularea generală a datelor și curățarea datelor, statistica, finanele, generarea intervalului de date, regresia liniară și multe altele.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Pandas pentru știința datelor:

• Creați propriul dvs. funcție și rulați-o pe o serie de date
• Abstracție de nivel înalt
• Structuri și instrumente de manipulare de nivel înalt
• Unirea/setarea datelor

4. NumPy

NumPy este o bibliotecă Python care poate fi utilizată în mod transparent pentru procesarea matricelor și a tabelelor multidimensionale. Utilizează un set mare de funcții matematice de nivel înalt care o fac deosebit de utilă pentru calcule științifice fundamentale eficiente.

NumPy este un pachet de procesare a matricelor de uz general care oferă matrice de înaltă performanță și instrumente, și abordează încetinirea prin oferirea matricelor multidimensionale și a funcțiilor și operatorilor care operează eficient pe ele.

Biblioteca Python este adesea utilizată pentru aplicații precum analiza datelor, crearea de matrice puternice N-dimensionale și formarea bazei altor biblioteci precum SciPy și scikit-learn.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale NumPy pentru știința datelor:

• Funcții precompilate rapide pentru rutine numerice
• Susține abordarea orientată pe obiecte
• Orientată pe matrice pentru calcul mai eficient
• Curățarea și manipularea datelor

5. Matplotlib

Matplotlib este o bibliotecă de grafică pentru Python care are o comunitate de peste 700 de contribuitori. Produce grafice și diagrame care pot fi utilizate pentru vizualizarea datelor, precum și un API orientat pe obiecte pentru încorporarea graficelor în aplicații.

Una dintre cele mai populare alegeri pentru știința datelor, Matplotlib are o varietate de aplicații. Poate fi utilizat pentru analiza de corelație a variabilelor, pentru a vizualiza intervalele de încredere ale modelelor și distribuția datelor pentru a obține informații și pentru detectarea outlier-ilor utilizând un grafic de dispersie.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Matplotlib pentru știința datelor:

• Poate fi o înlocuire pentru MATLAB
• Liber și open-source
• Susține zeci de interfețe și tipuri de ieșire
• Consum redus de memorie

6. Scikit-learn

Scikit-learn este o altă bibliotecă Python excelentă pentru știința datelor. Biblioteca de învățare automată oferă o varietate de algoritmi utili de învățare automată și este proiectată pentru a fi interpolată în SciPy și NumPy.

Scikit-learn include îmbunătățirea gradientului, DBSCAN, păduri aleatorii în metodele de clasificare, regresie, clustering și mașini de suport vectorial.

Biblioteca Python este adesea utilizată pentru aplicații precum clustering, clasificare, selecția modelului, regresie și reducerea dimensionalității.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Scikit-learn pentru știința datelor:

• Clasificarea și modelarea datelor
• Preprocesarea datelor
• Selecția modelului
• Algoritmi de învățare automată de la început la sfârșit

7. Keras

Keras este o bibliotecă Python foarte populară, adesea utilizată pentru modulele de învățare profundă și rețele neuronale, asemănătoare cu TensorFlow. Biblioteca susține atât backend-urile TensorFlow, cât și Theano, ceea ce o face o alegere excelentă pentru cei care nu doresc să se implice prea mult cu TensorFlow.

Biblioteca open-source oferă toate instrumentele necesare pentru a construi modele, analiza seturi de date și vizualiza grafice și include seturi de date preetichetate care pot fi importate și încărcate direct. Biblioteca Keras este modulară, extensibilă și flexibilă, ceea ce o face o opțiune prietenoasă pentru începători. În plus, oferă una dintre cele mai largi game de tipuri de date.

Keras este adesea căutat pentru modelele de învățare profundă disponibile cu greutăți preantrenate și acestea pot fi utilizate pentru a face previziuni sau pentru a extrage caracteristicile sale fără a crea sau antrena propriul model.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Keras pentru știința datelor:

• Dezvoltarea de straturi neuronale
• Pool de date
• Funcții de activare și cost
• Modele de învățare profundă și de mașini

8. Scrapy

Scrapy este una dintre cele mai cunoscute biblioteci Python pentru știința datelor. Cadrele rapide și open-source de crawling web sunt adesea utilizate pentru a extrage date de pe o pagină web cu ajutorul selectorilor XPath.

Biblioteca are o gamă largă de aplicații, inclusiv utilizarea pentru a construi programe de crawling care extrag date structurate de pe web. Este utilizată și pentru a colecta date de la API-uri și permite utilizatorilor să scrie cod universal care poate fi reutilizat pentru a construi și a scala crawlere mari.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Scrapy pentru știința datelor:

• Ușor și open-source
• Bibliotecă robustă de scraping web
• Extrage date de pe pagini online cu selectoare XPath
• Suport încorporat

9. PyTorch

Aproape de sfârșitul listei noastre se află PyTorch, care este o altă bibliotecă Python de top pentru știința datelor. Pachetul științific de calcul Python se bazează pe puterea procesorilor grafici și este adesea ales ca platformă de cercetare de învățare profundă cu maximă flexibilitate și viteză.

Creat de echipa de cercetare AI a Facebook în 2016, cele mai bune caracteristici ale PyTorch includ viteza sa ridicată de execuție, pe care o poate atinge chiar și atunci când manipulează grafice grele. Este foarte flexibil, capabil să ruleze pe procesoare simplificate sau CPU și GPU.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale PyTorch pentru știința datelor:

• Control asupra seturilor de date
• Foarte flexibil și rapid
• Dezvoltarea de modele de învățare profundă
• Distribuție statistică și operații

10. BeautifulSoup

Închidem lista noastră de 10 biblioteci Python pentru știința datelor cu BeautifulSoup, care este utilizată în mod obișnuit pentru crawling-ul web și scraping-ul de date. Cu BeautifulSoup, utilizatorii pot colecta date disponibile pe un site web fără un CSV sau API corespunzător. În același timp, biblioteca Python ajută la scraping-ul datelor și la organizarea lor în formatul necesar.

BeautifulSoup are, de asemenea, o comunitate stabilită pentru suport și documentație cuprinzătoare care permite o învățare ușoară.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale BeautifulSoup pentru știința datelor:

• Suport comunitar
• Crawling web și scraping de date
• Ușor de utilizat
• Colectează date fără CSV sau API corespunzător