10 найкращих бібліотек Python для науки про дані

Python став найпоширенішим мовою програмування сьогодні, і це перший вибір для виконання завдань науки про дані. Python використовується вченими-даними кожен день, і це чудовий вибір для аматорів і професіоналів завдяки своїй легкій навчальності. Однією з інших особливостей, які роблять Python таким популярним для науки про дані, є те, що це відкрита, об’єктно-орієнтована мова високої продуктивності.

Але найбільшим перевагою Python для науки про дані є його велика різноманітність бібліотек, які можуть допомогти програмістам вирішити ряд проблем.

Давайте розглянемо 10 найкращих бібліотек Python для науки про дані:

1. TensorFlow

На вершині нашого списку 10 найкращих бібліотек Python для науки про дані знаходиться TensorFlow, розроблений командою Google Brain. TensorFlow – це чудовий вибір для початківців і професіоналів, і він пропонує широкий спектр гнучких інструментів, бібліотек і ресурсів спільноти.

Бібліотека орієнтована на високопродуктивні числові обчислення, і вона має близько 35 000 коментарів і спільноту понад 1 500 учасників. Її застосування використовуються в наукових галузях, а її.framework закладає основу для визначення і виконання обчислень, які включають тензори, які є частково визначеними обчислювальними об’єктами, які в кінцевому підсумку дають значення.

TensorFlow особливо корисний для завдань, таких як розпізнавання мови і зображень, текстові застосування, аналіз часових рядів і виявлення відео.

Ось деякі з основних особливостей TensorFlow для науки про дані:

• Знижує похибку на 50-60 відсотків у нейронному машинному навчанні
• Відмінне управління бібліотеками
• Гнучка архітектура і.framework
• Працює на різних обчислювальних платформах

2. SciPy

Інша топ-бібліотека Python для науки про дані – це SciPy, яка є безкоштовною і відкритою бібліотекою Python, використовуваною для високорівневих обчислень. Як і TensorFlow, SciPy має велику і активну спільноту, яка нараховує сотні учасників. SciPy особливо корисний для наукових і технічних обчислень, і він пропонує різні зручні і ефективні процедури для наукових розрахунків.

SciPy заснований на Numpy, і він включає всі функції, перетворюючи їх на зручні наукові інструменти. SciPy відмінно підходить для виконання наукових і технічних обчислень на великих наборах даних, і він часто застосовується для багатовимірних операцій зображень, оптимізаційних алгоритмів і лінійної алгебри.

Ось деякі з основних особливостей SciPy для науки про дані:

• Високорівневі команди для маніпуляції і візуалізації даних
• Вбудовані функції для розв’язання диференціальних рівнянь
• Багатовимірна обробка зображень
• Обчислення великих наборів даних

3. Pandas

Інша з найбільш широко використовуваних бібліотек Python для науки про дані – це Pandas, яка пропонує інструменти для маніпуляції і аналізу даних, які можна використовувати для аналізу даних. Бібліотека містить свої потужні структури даних для маніпуляції числовими таблицями і аналізу часових рядів.

Дві з основних особливостей бібліотеки Pandas – це її Серії і Дані, які є швидкими і ефективними способами управління і дослідження даних. Вони представляють дані ефективно і маніпулюють ними різними способами.

Деякі з основних застосувань Pandas включають загальну обробку даних і очищення даних, статистику, фінанси, генерацію діапазонів дат, лінійну регресію і багато іншого.

Ось деякі з основних особливостей Pandas для науки про дані:

• Створіть свою власну функцію і запустіть її через серію даних
• Високорівнева абстракція
• Високорівневі структури і інструменти маніпуляції
• Об’єднання/з’єднання наборів даних

4. NumPy

NumPy – це бібліотека Python, яку можна безшовно використовувати для обробки великих багатовимірних масивів і матриць. Вона використовує великий набір високорівневих математичних функцій, які роблять її особливо корисною для ефективних фундаментальних наукових обчислень.

NumPy – це пакет обробки масивів загального призначення, який пропонує високопродуктивні масиви і інструменти, і він вирішує проблему повільності, забезпечуючи багатовимірні масиви і функції та оператори, які працюють ефективно на них.

Бібліотека Python часто застосовується для аналізу даних, створення потужних багатовимірних масивів і формування основи для інших бібліотек, таких як SciPy і scikit-learn.

Ось деякі з основних особливостей NumPy для науки про дані:

• Швидкі, попередньо скомпільовані функції для числових процедур
• Підтримує об’єктно-орієнтований підхід
• Орієнтований на масиви для більш ефективних обчислень
• Очистка і маніпуляція даними

5. Matplotlib

Matplotlib – це бібліотека побудови графіків для Python, яка має спільноту понад 700 учасників. Вона створює графіки і діаграми, які можна використовувати для візуалізації даних, а також об’єктно-орієнтований API для вкладення діаграм в додатки.

Одним з найбільш популярних виборів для науки про дані є Matplotlib, який має широкий спектр застосувань. Його можна використовувати для кореляційного аналізу змінних, візуалізації довірчих інтервалів моделей і розподілу даних для отримання інформації, а також для виявлення аутлієрів за допомогою розсіювальної діаграми.

Ось деякі з основних особливостей Matplotlib для науки про дані:

• Може бути заміною MATLAB
• Безкоштовна і відкрита
• Підтримує десятки бекендів і типів виводу
• Низьке споживання пам’яті

6. Scikit-learn

Scikit-learn – це ще одна чудова бібліотека Python для науки про дані. Бібліотека машинного навчання пропонує різноманітні корисні алгоритми машинного навчання, і вона розроблена для інтерполяції в SciPy і NumPy.

Scikit-learn включає градієнтний бустинг, DBSCAN, випадкові ліси в рамках методів класифікації, регресії, кластеризації і підтримуючих векторних машин.

Бібліотека Python часто застосовується для застосувань, таких як кластеризація, класифікація, вибір моделі, регресія і зниження розмірності.

Ось деякі з основних особливостей Scikit-learn для науки про дані:

• Класифікація і моделювання даних
• Попередня обробка даних
• Вибір моделі
• Кінцево-кінцеві алгоритми машинного навчання

7. Keras

Keras – це дуже популярна бібліотека Python, часто використовувана для глибокого навчання і модулів нейронних мереж, подібних до TensorFlow. Бібліотека підтримує як бекенди TensorFlow, так і Theano, що робить її чудовим вибором для тих, хто не хоче занурюватися занадто глибоко в TensorFlow.

Відкрита бібліотека пропонує вам всі інструменти, необхідні для побудови моделей, аналізу наборів даних і візуалізації графіків, і вона включає попередньо позначені набори даних, які можна безпосередньо імпортувати і завантажити. Бібліотека Keras модульна, розширювана і гнучка, що робить її зручним варіантом для початківців. Крім того, вона пропонує один з найбільш широких діапазонів типів даних.

Keras часто шукають для глибоких моделей навчання, які доступні з попередньо навченими вагами, і їх можна використовувати для здійснення прогнозів або витягування їхніх особливостей без створення або навчання власної моделі.

Ось деякі з основних особливостей Keras для науки про дані:

• Розробка нейронних шарів
• Пулінг даних
• Активування і функції витрат
• Глибоке навчання і моделі машинного навчання

8. Scrapy

Scrapy – це одна з найбільш відомих бібліотек Python для науки про дані. Швидка і відкрита веб-краулингова платформа Python часто використовується для витягування даних з веб-сторінки за допомогою селекторів, заснованих на XPath.

Бібліотека має широкий спектр застосувань, включаючи побудову програм краулинга, які витягують структуровані дані з вебу. Її також використовують для збору даних з API, і вона дозволяє користувачам писати універсальний код, який можна повторно використовувати для побудови і масштабування великих краулерів.

Ось деякі з основних особливостей Scrapy для науки про дані:

• Легка і відкрита
• Міцна веб-краулингова бібліотека
• Витягує дані з онлайн-сторінок за допомогою селекторів XPath
• Вбудована підтримка

9. PyTorch

Близько до кінця нашого списку знаходиться PyTorch, який є ще однією топ-бібліотекою Python для науки про дані. Пакет наукових обчислень Python заснований на потужності графічних процесорів, і він часто обирається як платформа глибокого навчання з максимальною гнучкістю і швидкістю.

Створений командою досліджень штучного інтелекту Facebook у 2016 році, PyTorch має такі найкращі особливості, як висока швидкість виконання, яку він може досягти навіть при обробці важких графів. Він дуже гнучкий, здатний працювати на спрощених процесорах або ЦП і ГП.

Ось деякі з основних особливостей PyTorch для науки про дані:

• Контроль над наборами даних
• Дуже гнучкий і швидкий
• Розробка глибоких моделей навчання
• Статистичний розподіл і операції

10. BeautifulSoup

Закриваючи наш список 10 найкращих бібліотек Python для науки про дані, знаходиться BeautifulSoup, яка найчастіше використовується для веб-кравлінгу і даних скрепінгу. З Beautiful Soup користувачі можуть зібрати дані, доступні на веб-сторінці, без належного CSV або API. Водночас бібліотека Python допомагає скрепіти дані і впорядкувати їх у необхідний формат.

BeautifulSoup також має встановлену спільноту для підтримки і повну документацію, яка дозволяє легко вивчити.

Ось деякі з основних особливостей BeautifulSoup для науки про дані:

• Спільнота підтримки
• Веб-кравлінг і дані скрепінг
• Легка у використанні
• Зібрати дані без належного CSV або API