ต้นขั้ว 10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล (2024) - Unite.AI
เชื่อมต่อกับเรา

Python ไลบรารี่

10 ไลบรารี่ Python ที่ดีที่สุดสำหรับ Data Science

วันที่อัพเดท on

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

6. วิทย์ - เรียน

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

8. กระท่อนกระแท่น

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 เป็นนักเขียนด้านเทคโนโลยีที่ครอบคลุมการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาเคยร่วมงานกับสตาร์ทอัพและสิ่งพิมพ์ด้าน AI ทั่วโลก