10 лучших библиотек Python для науки о данных

Python стал сегодня самым широко используемым языком программирования и лучшим выбором для решения задач по науке о данных. Python используется исследователями данных каждый божий день, и это отличный выбор как для любителей, так и для экспертов благодаря своей простоте в освоении. Некоторые другие особенности, которые делают Python столь популярным для науки о данных, заключаются в том, что это язык с открытым исходным кодом, объектно-ориентированный и высокопроизводительный язык. 

Но самым большим преимуществом Python для науки о данных является широкий выбор библиотек, которые могут помочь программистам решить ряд проблем. 

Давайте взглянем на 10 лучших библиотек Python для науки о данных: 

1. TensorFlow

Возглавляет наш список 10 лучших библиотек Python для обработки данных TensorFlow, разработанный командой Google Brain. TensorFlow — отличный выбор как для новичков, так и для профессионалов, он предлагает широкий спектр гибких инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. 

Библиотека предназначена для высокопроизводительных численных вычислений, имеет около 35,000 1,500 комментариев и сообщество из более чем XNUMX участников. Его приложения используются в разных областях науки, а его структура закладывает основу для определения и выполнения вычислений, включающих тензоры, которые являются частично определенными вычислительными объектами, которые в конечном итоге производят значение. 

TensorFlow особенно полезен для таких задач, как распознавание речи и изображений, текстовые приложения, анализ временных рядов и обнаружение видео. 

Вот некоторые из основных особенностей TensorFlow для науки о данных: 

• Снижает количество ошибок при нейронном машинном обучении на 50–60 процентов.
• Отличное управление библиотекой
• Гибкая архитектура и фреймворк
• Работает на различных вычислительных платформах

2. SciPy

Еще одна популярная библиотека Python для науки о данных — SciPy, бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для высокоуровневых вычислений. Как и TensorFlow, SciPy имеет большое и активное сообщество, насчитывающее сотни участников. SciPy особенно удобен для научных и технических расчетов и предоставляет различные удобные и эффективные процедуры для научных расчетов. 

SciPy основан на Numpy и включает в себя все функции, превращая их в удобные научные инструменты. SciPy отлично справляется с научными и техническими вычислениями на больших наборах данных и часто применяется для операций с многомерными изображениями, алгоритмов оптимизации и линейной алгебры. 

Вот некоторые из основных особенностей SciPy для науки о данных: 

• Команды высокого уровня для обработки данных и визуализации
• Встроенные функции для решения дифференциальных уравнений
• Многомерная обработка изображений
• Расчет больших наборов данных

3. Панды

Еще одной из наиболее широко используемых библиотек Python для науки о данных является Pandas, которая предоставляет инструменты для обработки и анализа данных, которые можно использовать для анализа данных. Библиотека содержит собственные мощные структуры данных для работы с числовыми таблицами и анализа временных рядов. 

Двумя главными функциями библиотеки Pandas являются Series и DataFrames, которые представляют собой быстрые и эффективные способы управления данными и их изучения. Они эффективно представляют данные и манипулируют ими по-разному. 

Некоторые из основных приложений Pandas включают общую обработку и очистку данных, статистику, финансы, создание диапазона дат, линейную регрессию и многое другое. 

Вот некоторые из основных особенностей Pandas для науки о данных: 

• Создайте свою собственную функцию и запустите ее на ряде данных
• Абстракция высокого уровня
• Структуры высокого уровня и инструменты манипуляции
• Слияние/объединение наборов данных 

4. NumPy

Numpy — это библиотека Python, которую можно легко использовать для обработки больших многомерных массивов и матриц. Он использует большой набор математических функций высокого уровня, что делает его особенно полезным для эффективных фундаментальных научных вычислений. 

NumPy — это пакет обработки массивов общего назначения, предоставляющий высокопроизводительные массивы и инструменты, а также устраняющий замедление за счет предоставления многомерных массивов, функций и операторов, которые эффективно работают с ними. 

Библиотека Python часто применяется для анализа данных, создания мощных N-мерных массивов и формирования базы других библиотек, таких как SciPy и scikit-learn. 

Вот некоторые из основных особенностей NumPy для науки о данных: 

• Быстрые предварительно скомпилированные функции для числовых подпрограмм
• Поддерживает объектно-ориентированный подход
• Ориентация на массив для более эффективных вычислений
• Очистка данных и манипуляции

5. Матплотлиб

Matplotlib — это библиотека для построения графиков для Python, в которой участвуют более 700 участников. Он создает графики и графики, которые можно использовать для визуализации данных, а также объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения. 

Matplotlib, один из самых популярных вариантов для науки о данных, имеет множество приложений. Его можно использовать для корреляционного анализа переменных, для визуализации доверительных интервалов моделей и распределения данных для получения информации, а также для обнаружения выбросов с использованием диаграммы рассеивания. 

Вот некоторые из основных особенностей Matplotlib для науки о данных: 

• Может быть заменой MATLAB
• Свободный и открытый источник
• Поддерживает десятки бэкэндов и типов вывода
• Низкое потребление памяти

6. Scikit учиться

Scikit-learn — еще одна отличная библиотека Python для науки о данных. Библиотека машинного обучения предоставляет множество полезных алгоритмов машинного обучения и предназначена для интерполяции в SciPy и NumPy. 

Scikit-learn включает в себя повышение градиента, DBSCAN, случайные леса в классификации, регрессию, методы кластеризации и машины опорных векторов. 

Библиотека Python часто используется для таких приложений, как кластеризация, классификация, выбор модели, регрессия и уменьшение размерности. 

Вот некоторые из основных особенностей Scikit-learn для науки о данных: 

• Классификация данных и моделирование
• Предварительная обработка данных
• Выбор модели
• Сквозные алгоритмы машинного обучения 

7. Keras

Keras — очень популярная библиотека Python, часто используемая для модулей глубокого обучения и нейронных сетей, аналогичная TensorFlow. Библиотека поддерживает серверные части TensorFlow и Theano, что делает ее отличным выбором для тех, кто не хочет слишком увлекаться TensorFlow. 

Библиотека с открытым исходным кодом предоставляет вам все инструменты, необходимые для построения моделей, анализа наборов данных и визуализации графиков, а также наборы данных с предварительно помеченными ярлыками, которые можно напрямую импортировать и загружать. Библиотека Keras является модульной, расширяемой и гибкой, что делает ее удобной для начинающих. Кроме того, он также предлагает один из самых широких диапазонов типов данных. 

Keras часто ищут для моделей глубокого обучения, которые доступны с предварительно обученными весами, и их можно использовать для прогнозирования или извлечения его функций без создания или обучения собственной модели.

Вот некоторые из основных особенностей Keras для науки о данных: 

• Разработка нейронных слоев
• Объединение данных
• Функции активации и стоимости
• Модели глубокого обучения и машинного обучения

8. Scrapy

Scrapy — одна из самых известных библиотек Python для обработки данных. Быстрые платформы Python с открытым исходным кодом для сканирования веб-страниц часто используются для извлечения данных с веб-страницы с помощью селекторов на основе XPath. 

Библиотека имеет широкий спектр приложений, в том числе используется для создания программ сканирования, которые извлекают структурированные данные из Интернета. Он также используется для сбора данных из API и позволяет пользователям писать универсальные коды, которые можно повторно использовать для создания и масштабирования больших поисковых роботов. 

Вот некоторые из основных особенностей Scrapy для науки о данных: 

• Легкий и с открытым исходным кодом
• Надежная библиотека парсинга веб-страниц
• Извлекает данные из онлайн-страниц с помощью селекторов XPath. 
• Встроенная поддержка

9. PyTorch

Ближе к концу нашего списка находится PyTorch, еще одна лучшая библиотека Python для обработки данных. Пакет научных вычислений на основе Python опирается на мощность графических процессоров, и его часто выбирают в качестве исследовательской платформы глубокого обучения с максимальной гибкостью и скоростью. 

PyTorch, созданный исследовательской группой Facebook в области искусственного интеллекта в 2016 году, включает в себя высокую скорость выполнения, которой он может достичь даже при обработке тяжелых графиков. Он отличается высокой гибкостью и может работать на упрощенных процессорах или процессорах и графических процессорах. 

Вот некоторые из основных особенностей PyTorch для науки о данных: 

• Контроль над наборами данных
• Очень гибкий и быстрый
• Разработка моделей глубокого обучения
• Статистическое распределение и операции

10. Красивый суп

Завершает наш список 10 лучших библиотек Python для науки о данных BeautifulSoup, который чаще всего используется для веб-сканирования и очистки данных. С BeautifulSoup пользователи могут собирать данные, доступные на веб-сайте, без надлежащего CSV или API. В то же время библиотека Python помогает очищать данные и упорядочивать их в нужном формате. 

У BeautifulSoup также есть сложившееся сообщество для поддержки и исчерпывающей документации, которая позволяет легко учиться. 

Вот некоторые из основных особенностей BeautifulSoup для науки о данных: 

• Поддержка сообщества
• Веб-сканирование и сбор данных
• Легкий в использовании
• Собирайте данные без надлежащего CSV или API