De 10 bästa Python-biblioteken för data science

Python har blivit det mest använda programmeringsspråket idag, och det är det främsta valet för att hantera data science-uppgifter. Python används av data scientists varje dag, och det är ett utmärkt val för både amatörer och experter tack vare sin lätta att lära sig natur. Några av de andra funktionerna som gör Python så populär för data science är att det är open-source, objektorienterat och ett högpresterande språk.

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

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

1. TensorFlow

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

Biblioteket är inriktat på högpresterande numeriska beräkningar, och det har cirka 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 slutligen 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 data science:

• Minskar felet med 50 till 60 procent i neuronnätsträning
• Utmärkt biblioteks hantering
• Flexibel arkitektur och ramverk
• Kör på en mängd olika beräkningsplattformar

2. SciPy

Ett annat topp-Python-bibliotek för data science är SciPy, som är ett fritt och open-source Python-bibliotek som används för högnivåberäkningar. Liksom TensorFlow har SciPy en stor och aktiv community som består av hundratals bidragsgivare. SciPy är särskilt användbart för vetenskapliga och tekniska beräkningar, och det tillhandahåller olika användarvänliga och effektiva rutiner för vetenskapliga beräkningar.

SciPy är baserat 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 data science:

• 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 data science 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 främsta 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, finans, datumintervallsgenerering, linjär regression och mycket mer.

Här är några av de viktigaste funktionerna i Pandas för data science:

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

4. NumPy

NumPy är ett Python-bibliotek som kan användas för stora multi-dimensionella array- och matrisbearbetningar. Det använder en stor uppsättning högnivåmatematiska funktioner som gör det särskilt användbart för effektiva grundläggande vetenskapliga beräkningar.

NumPy är ett allmänt array-bearbetningspaket som tillhandahåller högpresterande arrayer och verktyg, och det åtgärdar långsamheten genom att tillhandahålla de multi-dimensionella arrayerna och funktionerna och operatorerna som opererar effektivt på dem.

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

Här är några av de viktigaste funktionerna i NumPy för data science:

• Snabba, förkompilerade funktioner för numeriska rutiner
• Stöder objektorienterad ansats
• Array-orienterat för mer effektiv datorkraft
• 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 data visualisering, samt ett objektorienterat API för att infoga plot i applikationer.

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

Här är några av de viktigaste funktionerna i Matplotlib för data science:

• Kan vara ett MATLAB-ersättning
• Kostnadsfritt och open-source
• Stöder dussintals bakåtkompatibla och utdatatyper
• Låg minnesanvändning

6. Scikit-learn

Scikit-learn är ett annat utmärkt Python-bibliotek för data science. Maskinlärningsbiblioteket tillhandahåller en mängd 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 stödvektor-maskiner.

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

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

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

Det open-source-biblioteket tillhandahåller alla verktyg som behövs för att konstruera modeller, analysera datamängder och visualisera grafer, och det innehåller företiketterade 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 data typer.

Keras söks ofta efter 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 data science:

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

8. Scrapy

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

Biblioteket har en mängd 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 crawlare.

Här är några av de viktigaste funktionerna i Scrapy för data science:

• Lätt och open-source
• Robust web-skräppande bibliotek
• Extraherar data från online-sidor med XPath-selektorer
• Inbyggt stöd

9. PyTorch

Nära slutet av vår lista är PyTorch, som är ett annat topp-Python-bibliotek för data science. Det Python-baserade vetenskapliga beräkningspaketet förlitar sig på kraften från grafikprocessorer, och det är ofta valt som ett 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, kapabelt att operera på förenklade processorer eller CPU:er och GPU:er.

Här är några av de viktigaste funktionerna i PyTorch för data science:

• 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 data science är BeautifulSoup, som oftast används för web-crawling och data-skrapping. Med BeautifulSoup kan användare samla in data som finns tillgängligt på en webbplats utan en ordentlig CSV eller API. Samtidigt hjälper Python-biblioteket till att skrapa data och ordna den i den önskade formaten.

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

Här är några av de viktigaste funktionerna i BeautifulSoup för data science:

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