10 bästa Python-bibliotek för datavetenskap

Python har blivit dagens mest använda programmeringsspråk och är det bästa valet för att hantera datavetenskapsuppgifter. Python används av dataforskare varje dag och det är ett utmärkt val för både amatörer och experter tack vare sin lätta att lära natur. Några av de andra funktionerna som gör Python så populär för datavetenskap är att det är öppen källkod, objektorienterat och ett högpresterande språk. 

Men den största försäljningspunkten för Python för datavetenskap är den breda variationen av bibliotek som kan hjälpa programmerare att lösa en mängd olika problem. 

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

1. TensorFlow

Toppande vår lista över de 10 bästa Python-biblioteken för datavetenskap är TensorFlow, som utvecklats av Google Brain Team. TensorFlow är ett utmärkt val för både nybörjare och proffs, och det erbjuder en mängd olika flexibla verktyg, bibliotek och community-resurser. 

Biblioteket är inriktat på högpresterande numeriska beräkningar, och det har runt 35 000 kommentarer och en community med över 1 500 bidragsgivare. Dess tillämpningar används inom vetenskapliga fält, 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 tillämpningar, tidsanalys och videodetektering. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i TensorFlow för datavetenskap: 

• Minskar felet med 50 till 60 procent i neuronnätsträning
• 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 fritt och öppet källkods-Python-bibliotek som används för högnivåberäkningar. Liksom TensorFlow har SciPy en stor och aktiv community med hundratals bidragsgivare. SciPy är särskilt användbart för vetenskapliga och tekniska beräkningar, och det tillhandahåller olika användarvänliga och effektiva rutiner för vetenskapliga beräkningar. 

SciPy bygger på Numpy, och det innehåller alla funktioner medan det vänder dem till användarvänliga, vetenskapliga verktyg. SciPy är utmärkt på att utföra vetenskapliga och tekniska beräkningar på stora datamängder, och det används ofta för multidimensionella bildoperationer, optimeringsalgoritmer och linjär algebra. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i SciPy för datavetenskap: 

• Högnivåkommandon för datahantering och visualisering
• Inbyggda funktioner för att lösa differentialekvationer
• Multidimensionell bildbehandling
• Stor datamängdsberäkning

3. Pandas

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

Två av de bästa funktionerna i Pandas-biblioteket är dess Serier och DataFrames, som är snabba och effektiva sätt att hantera och utforska data. Dessa representerar data effektivt och manipulerar den på olika sätt. 

Några av de viktigaste tillämpningarna av Pandas inkluderar allmän datahantering och datarengöring, statistik, finansiell analys, datumintervallsgenerering, linjär regression och mycket mer. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Pandas för datavetenskap: 

• Skapa din egen funktion och köra den över en serie data
• Högnivåabstraktion
• Högnivåstrukturer och manipuleringsverktyg
• Sammanfogning/sammanslagning av datamängder 

4. NumPy

NumPy är ett Python-bibliotek som kan användas för stor multi-dimensionell array- och matrisbearbetning. Det använder en stor uppsättning högnivåmatematiska funktioner som gör det särskilt användbart för effektiv grundläggande vetenskaplig beräkning. 

NumPy är ett allmänt ändamålsarray-bearbetningspaket som tillhandahåller högpresterande arrayer och verktyg, och det åtgärdar långsamhet genom att tillhandahålla multidimensionella arrayer och funktioner och operatorer som fungerar effektivt på dem. 

Python-biblioteket används ofta för dataanalys, skapande av kraftfulla N-dimensionella arrayer och bildandet av grunden för andra bibliotek som SciPy och scikit-learn. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i NumPy för datavetenskap: 

• Snabba, förkompilerade funktioner för numeriska rutiner
• Stöder objektorienterad ansats
• Array-orienterad för mer effektiv beräkning
• Datarengöring och manipulering

5. Matplotlib

Matplotlib är ett plot-bibliotek för Python som har en community med över 700 bidragsgivare. Det producerar grafer och plot som kan användas för datavisualisering, samt ett objektorienterat API för att infoga plot i applikationer. 

En av de mest populära valen för datavetenskap, Matplotlib har en mängd olika tillämpningar. Det kan användas för korrelationsanalys av variabler, för att visualisera konfidensintervall för modeller och datadistribution för att få insikt, och för att upptäcka avvikelser med hjälp av en spridningsplot. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Matplotlib för datavetenskap: 

• Kan vara en MATLAB-ersättning
• Gratis och öppen källkod
• Stöder dussintals bakgrunder och utdatatyper
• Låg minneskonsumtion

6. Scikit-learn

Scikit-learn är ett annat utmärkt Python-bibliotek för datavetenskap. Maskinlärningsbiblioteket tillhandahåller en mängd olika användbara maskinlärningsalgoritmer, och det är utformat för att interpoleras i SciPy och NumPy. 

Scikit-learn innehåller gradientförstärkning, DBSCAN, slumpmässiga skogar inom klassificerings-, regressions-, klustermetoder och stödvektormaskiner. 

Python-biblioteket används ofta för tillämpningar som kluster, klassificering, modellval, regression och dimensionsreduktion. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Scikit-learn för datavetenskap: 

• Dataklassificering och modellering
• Förbearbetning av data
• Modellval
• Slut-till-slut-maskinlärningsalgoritmer 

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-backend, vilket gör det till ett utmärkt val för de som inte vill bli för involverade i TensorFlow. 

Det öppna källkods-biblioteket tillhandahåller alla verktyg som behövs för att konstruera modeller, analysera datamängder och visualisera grafer, och det innehåller förkodade datamängder som kan importeras och laddas direkt. Keras-biblioteket är modulärt, utbyggbart och flexibelt, vilket gör det till ett användarvänligt alternativ för nybörjare. Dessutom erbjuder det ett av de bredaste utbudet av datatyper. 

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

Här är några av de viktigaste funktionerna i Keras för datavetenskap: 

• Utveckling av neurala lager
• Databearbetning
• Aktiverings- och kostnadsfunktioner
• Djupinlärning och maskinlärningsmodeller

8. Scrapy

Scrapy är ett av de mest kända Python-biblioteken för datavetenskap. De snabba och öppna web-crawling Python-ramverken används ofta för att extrahera data från webbsidor med hjälp av XPath-baserade selektorer. 

Biblioteket har en mängd olika tillämpningar, inklusive att bygga crawl-program som hämtar strukturerad data från webben. Det används också för att samla data från API:er, och det möjliggör för användare att skriva universella kod som kan återanvändas för att bygga och skala stora crawlers. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Scrapy för datavetenskap: 

• Lätt och öppen källkod
• Robust web-scraping-bibliotek
• Extraherar data från online-sidor med XPath-selektorer 
• Inbyggt stöd

9. PyTorch

Nära slutet av vår lista finns PyTorch, som är ett annat topp-Python-bibliotek för datavetenskap. Det Python-baserade vetenskapliga beräkningspaketet förlitar sig på kraften från grafikprocessorer, och det väljs ofta som en djupinlärningsforskningsplattform med maximal flexibilitet och hastighet. 

Skapat av Facebooks AI-forskningsgrupp 2016, PyTorchs bästa funktioner inkluderar dess höga körhastighet, som den kan uppnå även när den hanterar tunga grafer. Det är mycket flexibelt, kan köras på förenklade processorer eller CPU:er och GPU:er. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i PyTorch för datavetenskap: 

• Kontroll över datamängder
• Mycket flexibelt och snabbt
• Utveckling av djupinlärningsmodeller
• Statistisk fördelning och operationer

10. BeautifulSoup

Avslutande vår lista över de 10 bästa Python-biblioteken för datavetenskap är BeautifulSoup, som oftast används för web-crawling och data-scraping. Med BeautifulSoup kan användare samla in data som finns tillgänglig på en webbplats utan en ordentlig CSV eller API. Samtidigt hjälper Python-biblioteket till att skrapa data och ordna den i det önskade formatet. 

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

Här är några av de viktigaste funktionerna i BeautifulSoup för datavetenskap: 

• Community-stöd
• Web-crawling och data-scraping
• Lätt att använda
• Samlar in data utan ordentlig CSV eller API