10 najlepších knižníc Pythonu pre vedu o údajoch

Python sa stal dnes najpoužívanejším programovacím jazykom a je najlepšou voľbou na riešenie úloh vedy o údajoch. Python používajú dátoví vedci každý deň a je skvelou voľbou pre amatérov aj odborníkov vďaka svojej ľahko naučiteľnej povahe. Niektoré z ďalších funkcií, vďaka ktorým je Python tak populárny pre vedu o údajoch, je to, že je to open source, objektovo orientovaný a vysoko výkonný jazyk. 

Ale najväčším predajným miestom Pythonu pre vedu o údajoch je jeho široká škála knižníc, ktoré môžu pomôcť programátorom vyriešiť celý rad problémov. 

Poďme sa pozrieť na 10 najlepších Pythonových knižníc pre dátovú vedu: 

1. TensorFlow

Na vrchole nášho zoznamu 10 najlepších knižníc Python pre vedu o údajoch je TensorFlow, ktorý vyvinul tím Google Brain. TensorFlow je vynikajúcou voľbou pre začiatočníkov aj profesionálov a ponúka širokú škálu flexibilných nástrojov, knižníc a zdrojov komunity. 

Knižnica je zameraná na vysokovýkonné numerické výpočty a má okolo 35,000 1,500 komentárov a komunitu viac ako XNUMX XNUMX prispievateľov. Jeho aplikácie sa používajú naprieč vedeckými oblasťami a jeho rámec vytvára základ pre definovanie a spustenie výpočtov, ktoré zahŕňajú tenzory, čo sú čiastočne definované výpočtové objekty, ktoré nakoniec vytvárajú hodnotu. 

TensorFlow je obzvlášť užitočný pre úlohy, ako je rozpoznávanie reči a obrazu, textové aplikácie, analýza časových radov a detekcia videa. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií TensorFlow pre vedu o údajoch: 

• Znižuje chyby o 50 až 60 percent pri neurónovom strojovom učení
• Výborná správa knižnice
• Flexibilná architektúra a rámec
• Beží na rôznych výpočtových platformách

2. SCIP

Ďalšou špičkovou knižnicou Pythonu pre vedu o údajoch je SciPy, čo je bezplatná a open source knižnica Python používaná na výpočty na vysokej úrovni. Rovnako ako TensorFlow, aj SciPy má veľkú a aktívnu komunitu, ktorá má stovky prispievateľov. SciPy je obzvlášť užitočný pre vedecké a technické výpočty a poskytuje rôzne užívateľsky prívetivé a efektívne postupy pre vedecké výpočty. 

SciPy je založený na Numpy a zahŕňa všetky funkcie, pričom ich mení na užívateľsky prívetivé vedecké nástroje. SciPy je vynikajúci pri vykonávaní vedeckých a technických výpočtov na veľkých súboroch údajov a často sa používa na operácie s viacrozmernými obrázkami, optimalizačné algoritmy a lineárnu algebru. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií SciPy pre vedu o údajoch: 

• Príkazy na vysokej úrovni pre manipuláciu a vizualizáciu údajov
• Vstavané funkcie na riešenie diferenciálnych rovníc
• Viacrozmerné spracovanie obrazu
• Výpočet veľkého súboru údajov

3. pandy

Ďalšou z najpoužívanejších knižníc Python pre vedu o údajoch je Pandas, ktorá poskytuje nástroje na manipuláciu a analýzu údajov, ktoré možno použiť na analýzu údajov. Knižnica obsahuje vlastné výkonné dátové štruktúry na manipuláciu s numerickými tabuľkami a analýzu časových radov. 

Dve z hlavných funkcií knižnice Pandas sú jej Series a DataFrames, ktoré predstavujú rýchle a efektívne spôsoby správy a skúmania údajov. Tie reprezentujú údaje efektívne a rôznymi spôsobmi s nimi manipulujú. 

Niektoré z hlavných aplikácií Pandas zahŕňajú všeobecné spory s údajmi a čistenie údajov, štatistiky, financie, generovanie rozsahu dátumov, lineárnu regresiu a oveľa viac. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Pandas pre vedu o údajoch: 

• Vytvorte si vlastnú funkciu a spustite ju cez sériu údajov
• Abstrakcia na vysokej úrovni
• Vysokoúrovňové štruktúry a manipulačné nástroje
• Zlučovanie/spájanie množín údajov 

4. nemotorný

Numpy je knižnica Pythonu, ktorú možno bezproblémovo využiť na spracovanie veľkých viacrozmerných polí a matíc. Používa veľký súbor matematických funkcií na vysokej úrovni, vďaka ktorým je obzvlášť užitočný pre efektívne základné vedecké výpočty. 

NumPy je univerzálny balík na spracovanie polí, ktorý poskytuje vysokovýkonné polia a nástroje a rieši pomalosť poskytovaním viacrozmerných polí a funkcií a operátorov, ktoré s nimi efektívne pracujú. 

Knižnica Python sa často používa na analýzu údajov, vytváranie výkonných N-rozmerných polí a vytvára základňu ďalších knižníc, ako sú SciPy a scikit-learn. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií NumPy pre vedu o údajoch: 

• Rýchle, predkompilované funkcie pre numerické rutiny
• Podporuje objektovo orientovaný prístup
• Orientované na pole pre efektívnejšie výpočty
• Čistenie a manipulácia s údajmi

5. Matplotlib

Matplotlib je grafická knižnica pre Python, ktorá má komunitu viac ako 700 prispievateľov. Vytvára grafy a grafy, ktoré možno použiť na vizualizáciu údajov, ako aj objektovo orientované API na vkladanie grafov do aplikácií. 

Matplotlib, jedna z najpopulárnejších možností pre vedu o údajoch, má množstvo aplikácií. Môže sa použiť na korelačnú analýzu premenných, na vizualizáciu intervalov spoľahlivosti modelov a distribúciu údajov na získanie prehľadov a na detekciu odľahlých hodnôt pomocou bodového grafu. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Matplotlib pre vedu o údajoch: 

• Môže byť náhradou za MATLAB
• Zadarmo a open source
• Podporuje desiatky backendov a typov výstupov
• Nízka spotreba pamäte

6. Scikit-uč sa

Scikit-learn je ďalšou skvelou knižnicou Pythonu pre vedu o údajoch. Knižnica strojového učenia poskytuje množstvo užitočných algoritmov strojového učenia a je navrhnutá na interpoláciu do SciPy a NumPy. 

Scikit-learn zahŕňa zosilnenie gradientu, DBSCAN, náhodné lesy v rámci klasifikácie, regresiu, metódy zhlukovania a podporné vektorové stroje. 

Knižnica Python sa často používa pre aplikácie, ako je zhlukovanie, klasifikácia, výber modelov, regresia a redukcia rozmerov. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Scikit-learn pre vedu o údajoch: 

• Klasifikácia a modelovanie údajov
• Predspracovanie údajov
• Výber modelu
• End-to-end algoritmy strojového učenia 

7. KERAS

Keras je veľmi populárna knižnica Pythonu, ktorá sa často používa na hlboké učenie a moduly neurónových sietí, podobne ako TensorFlow. Knižnica podporuje backendy TensorFlow aj Theano, čo z nej robí skvelú voľbu pre tých, ktorí sa nechcú príliš zapájať do TensorFlow. 

Knižnica s otvoreným zdrojovým kódom vám poskytuje všetky nástroje potrebné na vytváranie modelov, analýzu množín údajov a vizualizáciu grafov a zahŕňa vopred označené množiny údajov, ktoré možno priamo importovať a načítať. Knižnica Keras je modulárna, rozšíriteľná a flexibilná, čo z nej robí užívateľsky prívetivú možnosť pre začiatočníkov. Okrem toho ponúka aj jeden z najširších rozsahov dátových typov. 

Keras je často vyhľadávaný pre modely hlbokého učenia, ktoré sú k dispozícii s predtrénovanými závažiami, a tie sa dajú použiť na predpovedanie alebo extrahovanie jeho funkcií bez vytvárania alebo trénovania vlastného modelu.

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Keras pre vedu o údajoch: 

• Rozvíjanie nervových vrstiev
• zhromažďovanie údajov
• Aktivačné a nákladové funkcie
• Modely hlbokého učenia a strojového učenia

8. odfláknutý

Scrapy je jednou z najznámejších Pythonových knižníc pre vedu o údajoch. Rýchle a open source rámce Pythonu na prehľadávanie webu sa často používajú na extrahovanie údajov z webovej stránky pomocou selektorov založených na XPath. 

Knižnica má širokú škálu aplikácií, vrátane použitia na vytváranie programov na prehľadávanie, ktoré získavajú štruktúrované údaje z webu. Používa sa tiež na zhromažďovanie údajov z rozhraní API a umožňuje používateľom písať univerzálne kódy, ktoré možno opätovne použiť na vytváranie a škálovanie veľkých prehľadávačov. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Scrapy pre vedu o údajoch: 

• Ľahký a otvorený zdroj
• Robustná knižnica na zoškrabovanie webu
• Extrahuje údaje z online stránok pomocou selektorov XPath 
• Zabudovaná podpora

9. PyTorch

Blíži sa koniec nášho zoznamu PyTorch, čo je ďalšia špičková knižnica Pythonu pre vedu o údajoch. Vedecký výpočtový balík založený na Pythone sa spolieha na výkon jednotiek grafického spracovania a často sa vyberá ako výskumná platforma pre hlboké vzdelávanie s maximálnou flexibilitou a rýchlosťou. 

PyTorch, vytvorený výskumným tímom AI na Facebooku v roku 2016, medzi najlepšie vlastnosti PyTorch patrí jeho vysoká rýchlosť vykonávania, ktorú dokáže dosiahnuť aj pri práci s ťažkými grafmi. Je vysoko flexibilný, schopný pracovať na zjednodušených procesoroch alebo CPU a GPU. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií PyTorch pre vedu o údajoch: 

• Kontrola nad súbormi údajov
• Vysoko flexibilné a rýchle
• Vývoj modelov hlbokého učenia
• Štatistické rozdelenie a operácie

10. KrásnaPolievka

Náš zoznam 10 najlepších knižníc Pythonu pre vedu o údajoch uzatvára BeautifulSoup, ktorá sa najčastejšie používa na prehľadávanie webu a zoškrabovanie údajov. Pomocou BeautifulSoup môžu používatelia zbierať údaje, ktoré sú dostupné na webovej lokalite bez správneho CSV alebo API. Knižnica Python zároveň pomáha zoškrabať dáta a usporiadať ich do požadovaného formátu. 

BeautifulSoup má tiež zavedenú komunitu pre podporu a komplexnú dokumentáciu, ktorá umožňuje ľahké učenie. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií BeautifulSoup pre vedu o údajoch: 

• Podpora spoločenstva
• Prehľadávanie webu a zoškrabovanie údajov
• Jednoduché použitie
• Zbierajte údaje bez správneho CSV alebo API