10 лучших библиотек Python для науки о данных

Python стал сегодня наиболее широко используемым языком программирования и является лучшим выбором для решения задач науки о данных. Python используется специалистами по данным каждый день, и это отличный выбор как для начинающих, так и для опытных специалистов благодаря своей простоте обучения. Некоторые из других особенностей, которые делают Python таким популярным для науки о данных, включают его открытость, объектно-ориентированность и высокую производительность.

Но главным преимуществом Python для науки о данных является его широкий спектр библиотек, которые могут помочь программистам решить ряд проблем.

Давайте рассмотрим 10 лучших библиотек Python для науки о данных:

1. TensorFlow

Занимая первое место в нашем списке 10 лучших библиотек Python для науки о данных, TensorFlow является отличным выбором как для начинающих, так и для профессионалов. Библиотека предлагает широкий спектр гибких инструментов, библиотек и ресурсов сообщества.

Библиотека ориентирована на высокопроизводительные числовые вычисления и имеет около 35 000 комментариев и сообщество более 1 500 участников. Ее применения используются в различных научных областях, и ее框架 обеспечивает основу для определения и выполнения вычислений, включающих тензоры, которые являются частично определёнными вычислительными объектами, в конечном итоге производящими значение.

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

Вот некоторые из основных особенностей TensorFlow для науки о данных:

• Снижает ошибку на 50-60% в машинном обучении с помощью нейронных сетей
• Отличное управление библиотеками
• Гибкая архитектура и框架
• Работает на различных вычислительных платформах

2. SciPy

Другой лучший Python-библиотекой для науки о данных является SciPy, которая является бесплатной и открытой библиотекой Python, используемой для высокоуровневых вычислений. Как и TensorFlow, SciPy имеет большое и активное сообщество, насчитывающее сотни участников. SciPy особенно полезен для научных и технических вычислений и предоставляет различные удобные и эффективные средства для научных расчетов.

SciPy основан на Numpy и включает все функции, преобразуя их в удобные научные инструменты. SciPy отлично подходит для выполнения научных и технических вычислений на больших наборах данных и часто используется для многомерных операций с изображениями, оптимизационных алгоритмов и линейной алгебры.

Вот некоторые из основных особенностей SciPy для науки о данных:

• Высокоуровневые команды для манипуляции и визуализации данных
• Встроенные функции для решения дифференциальных уравнений
• Многомерная обработка изображений
• Вычисления на больших наборах данных

3. Pandas

Другой широко используемой Python-библиотекой для науки о данных является Pandas, которая предоставляет инструменты для манипуляции и анализа данных, которые можно использовать для анализа данных. Библиотека содержит свои собственные мощные структуры данных для манипуляции числовыми таблицами и анализа временных рядов.

Две из лучших особенностей библиотеки Pandas – это ее Series и DataFrames, которые являются быстрыми и эффективными способами управления и изучения данных. Они представляют данные эффективно и манипулируют ими различными способами.

Некоторые из основных применений Pandas включают общую обработку и очистку данных, статистику, финансы, генерацию диапазонов дат, линейную регрессию и многое другое.

Вот некоторые из основных особенностей Pandas для науки о данных:

• Создайте свою собственную функцию и запустите ее на серии данных
• Высокоуровневая абстракция
• Высокоуровневые структуры и инструменты манипуляции
• Объединение/соединение наборов данных

4. NumPy

NumPy – это Python-библиотека, которая может быть легко использована для обработки больших многомерных массивов и матриц. Она использует большой набор высокоуровневых математических функций, которые делают ее особенно полезной для эффективных фундаментальных научных вычислений.

NumPy – это пакет для обработки массивов общего назначения, предоставляющий высокопроизводительные массивы и инструменты, и он решает проблему медленности, предоставляя многомерные массивы и функции и операторы, которые эффективно работают с ними.

Python-библиотека часто используется для анализа данных, создания мощных N-мерных массивов и формирования основы для других библиотек, таких как SciPy и scikit-learn.

Вот некоторые из основных особенностей NumPy для науки о данных:

• Быстрые, предварительно скомпилированные функции для числовых процедур
• Поддерживает объектно-ориентированный подход
• Ориентирован на массивы для более эффективных вычислений
• Очистка и манипуляция данными

5. Matplotlib

Matplotlib – это библиотека для построения графиков Python, имеющая сообщество более 700 участников. Она производит графики и диаграммы, которые можно использовать для визуализации данных, а также объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения.

Одним из наиболее популярных выборов для науки о данных является Matplotlib, который имеет различные применения. Он может быть использован для корреляционного анализа переменных, визуализации доверительных интервалов моделей и распределения данных для получения информации, а также для обнаружения аномалий с помощью диаграммы рассеяния.

Вот некоторые из основных особенностей Matplotlib для науки о данных:

• Может быть заменой MATLAB
• Бесплатная и открытая
• Поддерживает десятки бэкендов и типов вывода
• Низкое потребление памяти

6. Scikit-learn

Scikit-learn – это еще одна отличная Python-библиотека для науки о данных. Библиотека машинного обучения предоставляет различные полезные алгоритмы машинного обучения и предназначена для интерполяции в SciPy и NumPy.

Scikit-learn включает в себя методы градиентного бустинга, DBSCAN, случайные леса в методах классификации, регрессии, кластеризации, а также машины опорных векторов.

Python-библиотека часто используется для таких применений, как кластеризация, классификация, выбор моделей, регрессия и уменьшение размерности.

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

• Классификация и моделирование данных
• Предварительная обработка данных
• Выбор моделей
• Конечные алгоритмы машинного обучения

7. Keras

Keras – это очень популярная Python-библиотека, часто используемая для глубокого обучения и модулей нейронных сетей, аналогично TensorFlow. Библиотека поддерживает как бэкенды TensorFlow, так и Theano, что делает ее отличным выбором для тех, кто не хочет слишком глубоко погружаться в TensorFlow.

Открытая библиотека предоставляет все необходимые инструменты для построения моделей, анализа наборов данных и визуализации графиков, и включает в себя предварительно помеченные наборы данных, которые можно直接 импортировать и загрузить. Библиотека Keras модульна, расширяема и гибка, что делает ее удобной для начинающих. Кроме того, она предлагает один из самых широких диапазонов типов данных.

Keras часто используется для глубоких моделей обучения с предварительно обученными весами, и эти модели можно использовать для прогнозирования или извлечения их функций без создания или обучения собственной модели.

Вот некоторые из основных особенностей Keras для науки о данных:

• Разработка нейронных слоев
• Пуллинг данных
• Функции активации и затрат
• Глубокое обучение и модели машинного обучения

8. Scrapy

Scrapy – это одна из наиболее известных Python-библиотек для науки о данных. Быстрый и открытый фреймворк для веб-краулинга часто используется для извлечения данных из веб-страниц с помощью селекторов XPath. Библиотека имеет широкий спектр применений, включая построение программ для краулинга, которые извлекают структурированные данные из веба.

Библиотека также используется для сбора данных из API и позволяет пользователям писать универсальный код, который можно повторно использовать для построения и масштабирования больших краулеров.

Вот некоторые из основных особенностей Scrapy для науки о данных:

• Легкая и открытая
• Мощная библиотека для веб-скрейпинга
• Извлекает данные из онлайн-страниц с помощью селекторов XPath
• Встроенная поддержка

9. PyTorch

Близко к концу нашего списка находится PyTorch, который является еще одной лучшей Python-библиотекой для науки о данных. Python-ориентированный научный пакет полагается на мощность графических процессоров и часто выбирается в качестве платформы для исследований глубокого обучения с максимальной гибкостью и скоростью.

Созданная командой исследований ИИ Facebook в 2016 году, PyTorch имеет лучшие особенности, такие как высокая скорость выполнения, которую она может достичь даже при обработке тяжелых графов. Она очень гибкая и может работать на упрощенных процессорах или ЦП и ГП.

Вот некоторые из основных особенностей PyTorch для науки о данных:

• Контроль над наборами данных
• Очень гибкая и быстрая
• Разработка моделей глубокого обучения
• Статистическое распределение и операции

10. BeautifulSoup

Закрывая наш список 10 лучших Python-библиотек для науки о данных, BeautifulSoup часто используется для веб-краулинга и скрейпинга данных. С помощью BeautifulSoup пользователи могут собирать данные, доступные на веб-сайте, без надлежащего CSV или API. В то же время Python-библиотека помогает скрейпить данные и организовать их в необходимый формат.

BeautifulSoup также имеет устоявшееся сообщество для поддержки и всестороннюю документацию, которая позволяет легко учиться.

Вот некоторые из основных особенностей BeautifulSoup для науки о данных:

• Сообщество поддержки
• Веб-краулинг и скрейпинг данных
• Легко использовать
• Собрать данные без надлежащего CSV или API