Python ไลบรารี่
10 ไลบรารี่ Python ที่ดีที่สุดสำหรับ Data Science
สารบัญ
Python ได้กลายมาเป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน และเป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ ในการจัดการกับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python ถูกใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกวัน และมันเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับมือสมัครเล่นและผู้เชี่ยวชาญ ต้องขอบคุณธรรมชาติที่เรียนรู้ได้ง่ายของมัน คุณลักษณะอื่นๆ บางอย่างที่ทำให้ Python เป็นที่นิยมสำหรับวิทยาการข้อมูลก็คือ มันเป็นโอเพ่นซอร์ส ภาษาเชิงวัตถุ และภาษาที่มีประสิทธิภาพสูง
แต่จุดขายที่ใหญ่ที่สุดของ Python สำหรับวิทยาการข้อมูลคือไลบรารีที่หลากหลายซึ่งสามารถช่วยโปรแกรมเมอร์แก้ปัญหาต่างๆ ได้
มาดู 10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูล:
1. TensorFlow
การเพิ่มรายชื่อไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับแรกสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ TensorFlow ซึ่งพัฒนาโดยทีม Google Brain TensorFlow เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและมืออาชีพ และยังมีเครื่องมือ ไลบรารี และแหล่งข้อมูลชุมชนที่ยืดหยุ่นมากมาย
ห้องสมุดมุ่งเป้าไปที่การคำนวณตัวเลขที่มีประสิทธิภาพสูง และมีความคิดเห็นประมาณ 35,000 รายการและชุมชนของผู้ร่วมให้ข้อมูลมากกว่า 1,500 คน แอปพลิเคชันนี้ถูกใช้ในสาขาวิทยาศาสตร์ และเฟรมเวิร์กวางรากฐานสำหรับการกำหนดและรันการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเทนเซอร์ ซึ่งเป็นออบเจกต์การคำนวณที่กำหนดบางส่วนซึ่งสร้างค่าในท้ายที่สุด
TensorFlow มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การรู้จำเสียงพูดและรูปภาพ แอปพลิเคชันแบบข้อความ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และการตรวจจับวิดีโอ
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ TensorFlow สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- ลดข้อผิดพลาดลง 50 ถึง 60 เปอร์เซ็นต์ในการเรียนรู้ของเครื่องระบบประสาท
- การจัดการห้องสมุดที่ยอดเยี่ยม
- สถาปัตยกรรมและกรอบการทำงานที่ยืดหยุ่น
- ทำงานบนแพลตฟอร์มการคำนวณที่หลากหลาย
2. วิทย์
ไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ SciPy ซึ่งเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สฟรีที่ใช้สำหรับการคำนวณระดับสูง เช่นเดียวกับ TensorFlow SciPy มีชุมชนขนาดใหญ่และกระตือรือร้นซึ่งมีผู้ร่วมให้ข้อมูลหลายร้อยคน SciPy มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิค และมีกิจวัตรที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และมีประสิทธิภาพสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์
SciPy มีพื้นฐานมาจาก Numpy และมีฟังก์ชันทั้งหมดในขณะที่เปลี่ยนให้เป็นเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ที่ใช้งานง่าย SciPy นั้นยอดเยี่ยมในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และมักจะนำไปใช้กับการดำเนินการภาพหลายมิติ อัลกอริทึมการปรับให้เหมาะสม และพีชคณิตเชิงเส้น
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ SciPy สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- คำสั่งระดับสูงสำหรับการจัดการข้อมูลและการแสดงภาพ
- ฟังก์ชันในตัวสำหรับการแก้สมการเชิงอนุพันธ์
- การประมวลผลภาพหลายมิติ
- การคำนวณชุดข้อมูลขนาดใหญ่
3. นุ่น
หนึ่งในไลบรารี Python ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดสำหรับวิทยาการข้อมูลคือ Pandas ซึ่งมีการจัดการข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์ที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ ไลบรารีมีโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับจัดการตารางตัวเลขและการวิเคราะห์อนุกรมเวลา
คุณสมบัติเด่นสองประการของไลบรารี Pandas คือ Series และ DataFrames ซึ่งเป็นวิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการจัดการและสำรวจข้อมูล สิ่งเหล่านี้แสดงถึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและจัดการในรูปแบบต่างๆ
แอปพลิเคชันหลักบางประการของ Pandas ได้แก่ การถกเถียงข้อมูลทั่วไปและการล้างข้อมูล สถิติ การเงิน การสร้างช่วงวันที่ การถดถอยเชิงเส้น และอื่นๆ อีกมากมาย
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Pandas สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- สร้างฟังก์ชันของคุณเองและเรียกใช้ในชุดข้อมูล
- นามธรรมระดับสูง
- โครงสร้างระดับสูงและเครื่องมือจัดการ
- การรวม/การรวมชุดข้อมูล
4. นำพาย
Numpy เป็นไลบรารี Python ที่สามารถใช้งานได้อย่างราบรื่นสำหรับการประมวลผลอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติขนาดใหญ่ ใช้ชุดฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงจำนวนมาก ซึ่งทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์พื้นฐานที่มีประสิทธิภาพ
NumPy เป็นแพ็คเกจการประมวลผลอาร์เรย์สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปซึ่งจัดเตรียมอาร์เรย์และเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูง และจัดการกับความช้าด้วยการจัดเตรียมอาร์เรย์และฟังก์ชันหลายมิติและตัวดำเนินการที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ไลบรารี Python มักใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างอาร์เรย์ N-dimensional อันทรงพลัง และสร้างฐานของไลบรารีอื่นๆ เช่น SciPy และ scikit-learn
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ NumPy สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- ฟังก์ชันที่คอมไพล์ล่วงหน้าอย่างรวดเร็วสำหรับรูทีนตัวเลข
- รองรับแนวทางเชิงวัตถุ
- เชิงอาร์เรย์เพื่อการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
- การทำความสะอาดและจัดการข้อมูล
5. แมทพลอตลิบ
Matplotlib เป็นไลบรารีการลงจุดสำหรับ Python ที่มีชุมชนผู้ร่วมให้ข้อมูลมากกว่า 700 ราย สร้างกราฟและพล็อตที่สามารถใช้สำหรับการแสดงข้อมูลรวมถึง API เชิงวัตถุสำหรับการฝังพล็อตลงในแอปพลิเคชัน
Matplotlib เป็นหนึ่งในตัวเลือกยอดนิยมสำหรับวิทยาการข้อมูล มีแอปพลิเคชันที่หลากหลาย สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปร เพื่อแสดงภาพช่วงความเชื่อมั่นของแบบจำลองและการกระจายข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก และสำหรับการตรวจจับค่าผิดปกติโดยใช้แผนภาพกระจาย
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Matplotlib สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- สามารถใช้แทน MATLAB ได้
- ฟรีและเปิดแหล่ง
- รองรับแบ็กเอนด์และประเภทเอาต์พุตหลายสิบรายการ
- การใช้หน่วยความจำต่ำ
Scikit-learn เป็นอีกหนึ่งห้องสมุด Python ที่ยอดเยี่ยมสำหรับวิทยาการข้อมูล ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงมีอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประโยชน์มากมาย และได้รับการออกแบบให้สอดแทรกลงใน SciPy และ NumPy
Scikit-learn รวมถึงการเพิ่มระดับความลาดชัน, DBSCAN, ฟอเรสต์สุ่มภายในการจำแนกประเภท, การถดถอย, วิธีการจัดกลุ่ม และสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์
ไลบรารี Python มักใช้สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การทำคลัสเตอร์ การจำแนกประเภท การเลือกแบบจำลอง การถดถอย และการลดขนาด
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Scikit-learn สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- การจำแนกประเภทข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
- การเลือกรุ่น
- อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบครบวงจร
7. Keras
Keras เป็นไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมอย่างสูงซึ่งมักใช้สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและโมดูลเครือข่ายนิวรัล คล้ายกับ TensorFlow ไลบรารีรองรับทั้งแบ็กเอนด์ TensorFlow และ Theano ซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่ไม่ต้องการมีส่วนร่วมกับ TensorFlow มากเกินไป
ไลบรารีโอเพ่นซอร์สมีเครื่องมือทั้งหมดที่จำเป็นในการสร้างแบบจำลอง วิเคราะห์ชุดข้อมูล และแสดงภาพกราฟ และยังมีชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับล่วงหน้าที่สามารถนำเข้าและโหลดได้โดยตรง ไลบรารี Keras เป็นแบบแยกส่วน ขยายได้ และยืดหยุ่น ทำให้เป็นตัวเลือกที่ใช้งานง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น ยิ่งไปกว่านั้น ยังมีประเภทข้อมูลที่กว้างที่สุดประเภทหนึ่งอีกด้วย
Keras มักจะถูกมองหาสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่มีให้พร้อมตุ้มน้ำหนักที่ฝึกไว้ล่วงหน้า และสิ่งเหล่านี้สามารถใช้ในการคาดการณ์หรือดึงคุณสมบัติของมันออกมาโดยไม่ต้องสร้างหรือฝึกฝนโมเดลของคุณเอง
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Keras สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- การพัฒนาชั้นประสาท
- การรวมข้อมูล
- ฟังก์ชันการเปิดใช้งานและต้นทุน
- โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิง
Scrapy เป็นหนึ่งในห้องสมุด Python ที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python เฟรมเวิร์กการรวบรวมข้อมูลเว็บที่รวดเร็วและโอเพ่นซอร์สมักจะใช้เพื่อดึงข้อมูลจากหน้าเว็บด้วยความช่วยเหลือของตัวเลือกที่ใช้ XPath
ไลบรารีมีแอปพลิเคชันหลากหลาย รวมถึงใช้สร้างโปรแกรมรวบรวมข้อมูลที่ดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเว็บ นอกจากนี้ยังใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลจาก API และทำให้ผู้ใช้สามารถเขียนรหัสสากลที่สามารถใช้ซ้ำได้สำหรับการสร้างและปรับขนาดโปรแกรมรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Scrapy สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- น้ำหนักเบาและโอเพ่นซอร์ส
- ไลบรารีการขูดเว็บที่แข็งแกร่ง
- แยกข้อมูลออกจากหน้าออนไลน์ด้วยตัวเลือก XPath
- การสนับสนุนในตัว
9. ไพทอร์ช
ใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของรายการของเราคือ PyTorch ซึ่งเป็นอีกหนึ่งห้องสมุด Python อันดับต้น ๆ สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล แพ็คเกจการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่ใช้ Python อาศัยพลังของหน่วยประมวลผลกราฟิก และมักถูกเลือกให้เป็นแพลตฟอร์มการวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกที่มีความยืดหยุ่นและความเร็วสูงสุด
สร้างขึ้นโดยทีมวิจัย AI ของ Facebook ในปี 2016 ฟีเจอร์ที่ดีที่สุดของ PyTorch ได้แก่ ความเร็วในการดำเนินการสูง ซึ่งสามารถทำได้แม้ในขณะที่จัดการกับกราฟจำนวนมาก มีความยืดหยุ่นสูง สามารถทำงานบนโปรเซสเซอร์หรือ CPU และ GPU ที่เรียบง่าย
นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ PyTorch สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- ควบคุมชุดข้อมูล
- มีความยืดหยุ่นสูงและรวดเร็ว
- การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
- การกระจายและการดำเนินการทางสถิติ
10. ซุปสวย
ปิดรายการไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับของเราสำหรับวิทยาการข้อมูลคือ BeautifulSoup ซึ่งมักใช้สำหรับการรวบรวมข้อมูลเว็บและการขูดข้อมูล ด้วย BeautifulSoup ผู้ใช้สามารถรวบรวมข้อมูลที่มีอยู่ในเว็บไซต์โดยไม่ต้องใช้ CSV หรือ API ที่เหมาะสม ในขณะเดียวกัน ไลบรารี Python จะช่วยขูดข้อมูลและจัดเรียงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ
BeautifulSoup ยังมีชุมชนที่จัดตั้งขึ้นสำหรับการสนับสนุนและเอกสารที่ครอบคลุมซึ่งช่วยให้เรียนรู้ได้ง่าย
ต่อไปนี้คือคุณสมบัติหลักบางประการของ BeautifulSoup สำหรับวิทยาการข้อมูล:
- การสนับสนุนจากชุมชน
- การรวบรวมข้อมูลเว็บและการขูดข้อมูล
- ใช้งานง่าย
- รวบรวมข้อมูลโดยไม่มี CSV หรือ API ที่เหมาะสม
Alex McFarland เป็นนักข่าวและนักเขียนด้าน AI ที่สำรวจการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาได้ร่วมมือกับสตาร์ทอัพด้าน AI และสิ่งพิมพ์ต่างๆ มากมายทั่วโลก
คุณอาจชอบ
10 สุดยอด Image Processing Libraries ใน Python
10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI
10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
7 หลักสูตรและการรับรอง Python “ดีที่สุด” (พฤษภาคม 2024)
10 อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุด