10 bästa Python-bibliotek för datavetenskap

Python har blivit dagens mest använda programmeringsspråk och det är det bästa valet för att hantera data science-uppgifter. Python används av data scientists varje dag och är ett utmärkt val för både amatörer och experter tack vare dess lättlärda natur. Några av de andra funktionerna som gör Python så populärt för data science är att det är öppen källkod, objektorienterat och ett högpresterande språk. 

Men Pythons största försäljningsargument för datavetenskap är dess stora utbud av bibliotek som kan hjälpa programmerare att lösa en rad problem. 

Låt oss ta en titt på de 10 bästa Python-biblioteken för datavetenskap: 

1. TensorFlow

Toppar på vår lista över 10 bästa Python-bibliotek för datavetenskap är TensorFlow, utvecklat av Google Brain Team. TensorFlow är ett utmärkt val för både nybörjare och proffs, och det erbjuder ett brett utbud av flexibla verktyg, bibliotek och gemenskapsresurser. 

Biblioteket är inriktat på högpresterande numeriska beräkningar, och det har cirka 35,000 1,500 kommentarer och en community med mer än XNUMX XNUMX bidragsgivare. Dess applikationer används över vetenskapliga områden, och dess ramverk lägger grunden för att definiera och köra beräkningar som involverar tensorer, som är delvis definierade beräkningsobjekt som så småningom producerar ett värde. 

TensorFlow är särskilt användbart för uppgifter som tal- och bildigenkänning, textbaserade applikationer, tidsserieanalys och videodetektering. 

Här är några av huvudfunktionerna i TensorFlow för datavetenskap: 

• Minskar fel med 50 till 60 procent i neural maskininlärning
• Utmärkt bibliotekshantering
• Flexibel arkitektur och ramverk
• Körs på en mängd olika beräkningsplattformar

2. SciPy

Ett annat topp Python-bibliotek för datavetenskap är SciPy, som är ett gratis Python-bibliotek med öppen källkod som används för beräkningar på hög nivå. Liksom TensorFlow har SciPy en stor och aktiv community med hundratals bidragsgivare. SciPy är särskilt användbart för vetenskapliga och tekniska beräkningar, och det ger olika användarvänliga och effektiva rutiner för vetenskapliga beräkningar. 

SciPy är baserat på Numpy och innehåller alla funktioner samtidigt som de förvandlas till användarvänliga, vetenskapliga verktyg. SciPy är utmärkt på att utföra vetenskaplig och teknisk beräkning av stora datamängder, och den används ofta för flerdimensionella bildoperationer, optimeringsalgoritmer och linjär algebra. 

Här är några av huvudfunktionerna i SciPy för datavetenskap: 

• Högnivåkommandon för datamanipulering och visualisering
• Inbyggda funktioner för att lösa differentialekvationer
• Flerdimensionell bildbehandling
• Stor datamängdsberäkning

3. pandas

Ett annat av de mest använda Python-biblioteken för datavetenskap är Pandas, som tillhandahåller datamanipulation och analysverktyg som kan användas för att analysera data. Biblioteket innehåller sina egna kraftfulla datastrukturer för att manipulera numeriska tabeller och tidsserieanalys. 

Två av de främsta funktionerna i Pandas-biblioteket är dess serier och dataramar, som är snabba och effektiva sätt att hantera och utforska data. Dessa representerar data effektivt och manipulerar dem på olika sätt. 

Några av Pandas huvudapplikationer inkluderar allmän datatvistelse och datarensning, statistik, ekonomi, generering av datumintervall, linjär regression och mycket mer. 

Här är några av huvudfunktionerna i Pandas för datavetenskap: 

• Skapa din egen funktion och kör den över en rad data
• Abstraktion på hög nivå
• Högnivåstrukturer och manipulationsverktyg
• Sammanfoga/sammanfoga datauppsättningar 

4. numpy

Numpy är ett Python-bibliotek som sömlöst kan användas för stor flerdimensionell array och matrisbehandling. Den använder en stor uppsättning matematiska funktioner på hög nivå som gör den särskilt användbar för effektiva grundläggande vetenskapliga beräkningar. 

NumPy är ett allmänt array-bearbetningspaket som tillhandahåller högpresterande arrayer och verktyg, och det tar itu med långsamhet genom att tillhandahålla flerdimensionella arrayer och funktioner och operatorer som fungerar effektivt på dem. 

Python-biblioteket används ofta för dataanalys, skapandet av kraftfulla N-dimensionella arrayer och utgör basen för andra bibliotek som SciPy och scikit-learn. 

Här är några av huvudfunktionerna i NumPy för datavetenskap: 

• Snabba, förkompilerade funktioner för numeriska rutiner
• Stöder objektorienterad strategi
• Array-orienterad för effektivare datoranvändning
• Datarensning och manipulering

5. Matplotlib

Matplotlib är ett ritningsbibliotek för Python som har en community på över 700 bidragsgivare. Den producerar grafer och plotter som kan användas för datavisualisering, samt ett objektorienterat API för att bädda in plotten i applikationer. 

Ett av de mest populära valen för datavetenskap, Matplotlib har en mängd olika applikationer. Den kan användas för korrelationsanalys av variabler, för att visualisera konfidensintervall för modeller och distribution av data för att få insikter, och för att detektera extremvärden med hjälp av ett spridningsdiagram. 

Här är några av huvudfunktionerna i Matplotlib för datavetenskap: 

• Kan vara en MATLAB-ersättning
• Fri och öppen källkod
• Stöder dussintals backends och utdatatyper
• Låg minnesförbrukning

6. Scikit lära

Scikit-learn är ett annat bra Python-bibliotek för datavetenskap. Maskininlärningsbiblioteket tillhandahåller en mängd användbara maskininlärningsalgoritmer, och det är designat för att interpoleras i SciPy och NumPy. 

Scikit-learn inkluderar gradientförstärkning, DBSCAN, slumpmässiga skogar inom klassificeringen, regression, klustringsmetoder och stödvektormaskiner. 

Python-biblioteket används ofta för applikationer som klustring, klassificering, modellval, regression och dimensionsreduktion. 

Här är några av huvudfunktionerna i Scikit-learn för datavetenskap: 

• Dataklassificering och modellering
• Förbehandling av data
• Modellval
• End-to-end maskininlärningsalgoritmer 

7. Keras

Keras är ett mycket populärt Python-bibliotek som ofta används för djupinlärning och neurala nätverksmoduler, liknande TensorFlow. Biblioteket stöder både TensorFlow och Theano backends, vilket gör det till ett utmärkt val för dem som inte vill bli alltför involverade i TensorFlow. 

Biblioteket med öppen källkod ger dig alla verktyg som behövs för att konstruera modeller, analysera datauppsättningar och visualisera grafer, och det inkluderar förmärkta datauppsättningar som direkt kan importeras och laddas. Keras-biblioteket är modulärt, utbyggbart och flexibelt, vilket gör det till ett användarvänligt alternativ för nybörjare. Utöver det erbjuder den också ett av de bredaste utbuden för datatyper. 

Keras är ofta eftersökt för de djupinlärningsmodeller som finns med förtränade vikter, och dessa kan användas för att göra förutsägelser eller för att extrahera dess funktioner utan att skapa eller träna din egen modell.

Här är några av huvudfunktionerna i Keras för datavetenskap: 

• Utveckla neurala lager
• Datapoolning
• Aktiverings- och kostnadsfunktioner
• Modeller för djupinlärning och maskininlärning

8. scrapy

Scrapy är ett av de mest kända Python-biblioteken för datavetenskap. Python-ramverken för snabb och öppen källkod för webbgenomsökning används ofta för att extrahera data från webbsidan med hjälp av XPath-baserade väljare. 

Biblioteket har ett brett utbud av applikationer, bland annat används det för att bygga genomsökningsprogram som hämtar strukturerad data från webben. Det används också för att samla in data från API:er, och det gör det möjligt för användare att skriva universella koder som kan återanvändas för att bygga och skala stora sökrobotar. 

Här är några av huvudfunktionerna i Scrapy för datavetenskap: 

• Lätt och öppen källkod
• Robust webbskrapningsbibliotek
• Extraherar data från onlinesidor med XPath-väljare 
• Inbyggt stöd

9. PyTorch

Närmar sig slutet på vår lista närmar sig PyTorch, som är ännu ett topp Python-bibliotek för datavetenskap. Det Python-baserade vetenskapliga beräkningspaketet förlitar sig på kraften hos grafikbehandlingsenheter, och det väljs ofta som en forskningsplattform för djupinlärning med maximal flexibilitet och hastighet. 

PyTorchs bästa funktioner skapades av Facebooks AI-forskarteam 2016 och inkluderar dess höga körhastighet, som den kan uppnå även när den hanterar tunga grafer. Den är mycket flexibel och kan fungera på förenklade processorer eller CPU:er och GPU:er. 

Här är några av huvudfunktionerna i PyTorch för datavetenskap: 

• Kontroll över datauppsättningar
• Mycket flexibel och snabb
• Utveckling av modeller för djupinlärning
• Statistisk fördelning och verksamhet

10. Vacker soppa

Att avsluta vår lista över 10 bästa Python-bibliotek för datavetenskap är BeautifulSoup, som oftast används för webbgenomsökning och dataskrapning. Med BeautifulSoup kan användare samla in data som är tillgänglig på en webbplats utan en ordentlig CSV eller API. Samtidigt hjälper Python-biblioteket till att skrapa data och ordna dem i det format som krävs. 

BeautifulSoup har också en etablerad community för support och omfattande dokumentation som möjliggör enkel inlärning. 

Här är några av huvudfunktionerna i BeautifulSoup för datavetenskap: 

• Gemenskapsstöd
• Webbcrawlning och dataskrapning
• Lätt att använda
• Samla in data utan korrekt CSV eller API