Bibliotecile Python
10 cele mai bune biblioteci Python pentru știința datelor
Python a devenit cel mai utilizat limbaj de programare din zilele noastre și este alegerea de top pentru abordarea sarcinilor de știință a datelor. Python este folosit de oamenii de știință de date în fiecare zi și este o alegere excelentă atât pentru amatori, cât și pentru experți, datorită naturii sale ușor de învățat. Unele dintre celelalte caracteristici care fac Python atât de popular pentru știința datelor sunt 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 mare de biblioteci care pot ajuta programatorii să rezolve o serie de probleme.
Să aruncăm o privire la cele mai bune 10 biblioteci Python pentru știința datelor:
1. TensorFlow
În fruntea listei noastre cu cele mai bune 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 este destinată calculelor numerice de înaltă performanță și are aproximativ 35,000 de comentarii și o comunitate de peste 1,500 de colaboratori. Aplicațiile sale sunt utilizate în domenii științifice, iar cadrul său pune bazele pentru definirea și rularea calculelor care implică tensori, care sunt obiecte de calcul parțial definite care produc în cele din urmă o valoare.
TensorFlow este util în special pentru sarcini precum recunoașterea vorbirii și a imaginilor, aplicațiile bazate pe text, analiza serii temporale și detectarea video.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale TensorFlow pentru știința datelor:
- Reduce eroarea cu 50 până la 60 la sută în învățarea automată neuronală
- Gestionare excelentă a bibliotecii
- Arhitectură și cadru flexibile
- 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 folosită pentru calcule de nivel înalt. La fel ca TensorFlow, SciPy are o comunitate mare și activă, numărând sute de colaboratori. SciPy este util în special pentru calculele științifice și tehnice și oferă diverse rutine ușor de utilizat și eficiente pentru calculele științifice.
SciPy se bazează pe Numpy și include toate funcțiile, transformându-le în instrumente științifice ușor de utilizat. SciPy este excelent la efectuarea de calcul științific și tehnic pe seturi mari de date și este adesea aplicat pentru operații cu imagini 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
- Procesarea imaginilor multidimensionale
- Calcularea unui set mare de date
3. ursi panda
O altă dintre cele mai utilizate biblioteci Python pentru știința datelor este Pandas, care oferă instrumente de manipulare și analiză a datelor care pot fi utilizate pentru analiza datelor. Biblioteca conține propriile sale structuri de date puternice pentru manipularea tabelelor numerice și a analizei seriilor temporale.
Două dintre caracteristicile de top ale bibliotecii Pandas sunt Series și DataFrames, care sunt modalități rapide și eficiente de a gestiona și explora datele. Acestea reprezintă datele în mod eficient și le manipulează în moduri diferite.
Unele dintre principalele aplicații ale Pandas includ disputele generale și curățarea datelor, statistici, finanțe, generarea intervalului de date, regresia liniară și multe altele.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Pandas pentru știința datelor:
- Creați-vă propria funcție și rulați-o într-o serie de date
- Abstracție la nivel înalt
- Structuri de nivel înalt și instrumente de manipulare
- Îmbinarea/unirea seturilor de date
4. NumPy
Numpy este o bibliotecă Python care poate fi utilizată fără probleme pentru procesarea matricelor și a matricelor multidimensionale mari. Utilizează un set mare de funcții matematice de nivel înalt care îl fac deosebit de util pentru calcule științifice fundamentale eficiente.
NumPy este un pachet de procesare a matricelor de uz general care oferă matrice și instrumente de înaltă performanță și abordează încetineala furnizând matrice și funcții multidimensionale și operatori care operează eficient pe ele.
Biblioteca Python este adesea aplicată pentru analiza datelor, crearea de rețele N-dimensionale puternice și formând baza altor biblioteci precum SciPy și scikit-learn.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale NumPy pentru știința datelor:
- Funcții rapide, precompilate pentru rutine numerice
- Sprijină abordarea orientată pe obiecte
- Orientat pe matrice pentru un calcul mai eficient
- Curățarea și manipularea datelor
5. Matplotlib
Matplotlib este o bibliotecă de plotting pentru Python care are o comunitate de peste 700 de colaboratori. Produce grafice și diagrame care pot fi utilizate pentru vizualizarea datelor, precum și un API orientat pe obiecte pentru încorporarea diagramelor în aplicații.
Una dintre cele mai populare opțiuni pentru știința datelor, Matplotlib are o varietate de aplicații. Poate fi folosit pentru analiza corelației variabilelor, pentru a vizualiza intervalele de încredere ale modelelor și distribuția datelor pentru a obține informații și pentru detectarea valorii aberante folosind un grafic de dispersie.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Matplotlib pentru știința datelor:
- Poate fi un înlocuitor MATLAB
- sursă liberă și deschisă
- Acceptă zeci de backend-uri și tipuri de ieșiri
- Consum redus de memorie
Scikit-learn este o altă bibliotecă Python grozavă 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 creșterea gradientului, DBSCAN, păduri aleatorii în clasificare, regresie, metode de grupare și mașini vectori de suport.
Biblioteca Python este adesea folosită pentru aplicații precum gruparea, clasificarea, selecția modelului, regresia și reducerea dimensionalității.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Scikit-learn for data science:
- Clasificarea și modelarea datelor
- Preprocesarea datelor
- Selectarea modelului
- Algoritmi de învățare automată de la capăt la capăt
7. Keras
Keras este o bibliotecă Python foarte populară folosită adesea pentru module de deep learning și rețele neuronale, similar cu TensorFlow. Biblioteca acceptă atât backend-urile TensorFlow, cât și Theano, ceea ce o face o alegere excelentă pentru cei care nu doresc să se implice prea mult în TensorFlow.
Biblioteca open-source vă oferă toate instrumentele necesare pentru a construi modele, a analiza seturi de date și a 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 ușor de utilizat pentru începători. În plus, oferă și una dintre cele mai largi game de tipuri de date.
Keras este adesea căutat pentru modelele de învățare profundă care sunt disponibile cu greutăți preantrenate, iar acestea pot fi folosite pentru a face predicții sau pentru a-și extrage caracteristicile fără a crea sau antrena propriul model.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Keras pentru știința datelor:
- Dezvoltarea straturilor neuronale
- Pooling de date
- Funcții de activare și cost
- Învățare profundă și modele de învățare automată
8. Scrapy
Scrapy este una dintre cele mai cunoscute biblioteci Python pentru știința datelor. Cadrele Python de crawling rapid și open-source sunt adesea folosite pentru a extrage date de pe pagina web cu ajutorul selectoarelor bazate pe XPath.
Biblioteca are o gamă largă de aplicații, inclusiv pentru a construi programe de crawling care preiau date structurate de pe web. De asemenea, este folosit pentru a colecta date de la API-uri și le permite utilizatorilor să scrie coduri universale care pot fi reutilizate pentru construirea și scalarea crawlerelor mari.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Scrapy pentru știința datelor:
- Ușoare și open source
- Bibliotecă web scraping robustă
- Extrage datele din pagini online cu selectoare XPath
- Suport încorporat
9. PyTorch
Aproape de sfârșitul listei noastre se află PyTorch, care este încă o altă bibliotecă Python de top pentru știința datelor. Pachetul de calcul științific bazat pe Python se bazează pe puterea unităților de procesare grafică și este adesea ales ca o platformă de cercetare de învățare profundă cu flexibilitate și viteză maximă.
Creat de echipa de cercetare AI a Facebook în 2016, cele mai bune caracteristici ale PyTorch includ viteza mare de execuție, pe care o poate atinge chiar și atunci când manipulează grafice grele. Este extrem de flexibil, capabil să funcționeze pe procesoare simplificate sau CPU și GPU-uri.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale PyTorch pentru știința datelor:
- Control asupra seturilor de date
- Foarte flexibil și rapid
- Dezvoltarea modelelor de deep learning
- Distribuție statistică și operațiuni
10. BeautifulSup
Închiderea listei noastre cu cele mai bune 10 biblioteci Python pentru știința datelor este BeautifulSoup, care este cel mai des folosit pentru accesarea cu crawlere pe web și scraping-ul de date. Cu BeautifulSoup, utilizatorii pot colecta date care sunt disponibile pe un site web fără un CSV sau API adecvat. În același timp, biblioteca Python ajută la răzuirea datelor și la aranjarea lor în formatul necesar.
BeautifulSoup are, de asemenea, o comunitate stabilită pentru suport și documentare cuprinzătoare care permite o învățare ușoară.
Iată câteva dintre principalele caracteristici ale BeautifulSoup pentru știința datelor:
- Sprijin comunitar
- Accesarea cu crawlere pe web și răzuirea datelor
- Ușor de folosit
- Colectați date fără CSV sau API adecvat
