10 кращих бібліотек Python для науки про дані

Python став найпоширенішою мовою програмування сьогодні, і це перший вибір для виконання завдань науки про дані. Python використовується вченими-даними кожен день, і це великий вибір для аматорів і професіоналів завдяки легкості вивчення.

Інші особливості, які роблять Python таким популярним для науки про дані, полягають у тому, що це відкрита, об’єктно-орієнтована мова з високими показниками продуктивності.

Але найбільша перевага Python для науки про дані полягає в його широкому різноманітті бібліотек, які можуть допомогти програмістам вирішувати ряд завдань.

Давайте розглянемо 10 кращих бібліотек Python для науки про дані:

1. TensorFlow

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

Ця бібліотека спрямована на високопродуктивні числові обчислення, і вона має близько 35 000 коментарів та спільноту понад 1 500 учасників. Її застосування використовується в наукових галузях, а її.framework закладає основу для визначення та виконання обчислень, що涉ють тензори, які є частково визначеними обчислювальними об’єктами, які в кінцевому підсумку дають значення.

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

Ось деякі з основних функцій TensorFlow для науки про дані:

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

2. SciPy

Інша топ-бібліотека Python для науки про дані – SciPy, яка є безкоштовною та відкритою бібліотекою Python, використовуваною для високорівневих обчислень. Як і TensorFlow, SciPy має велику та активну спільноту, що нараховує сотні учасників. SciPy особливо корисний для наукових та технічних обчислень, і він пропонує різні зручні та 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 та технічних обчислень на великих наборах даних, і його часто застосовують для багатовимірних операцій зображень, алгоритмів оптимізації та лінійної алгебри.

Ось деякі з основних функцій SciPy для науки про дані:

• Високорівневі команди для маніпуляції та 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 – Pandas, який пропонує інструменти маніпуляції та аналізу даних, які можна використовувати для аналізу даних. Бібліотека містить свої потужні структури даних для маніпуляції числовими таблицями та аналізу часових рядів.

Дві з найкращих особливостей бібліотеки Pandas – це її Series та DataFrames, які є швидкими та ефективними способами керування та дослідження даних. Вони представляють дані ефективно та маніпулюють ними різними способами.

Деякі з основних застосувань Pandas включають загальну маніпуляцію та очистку даних, статистику, фінанси, генерацію діапазонів дат, лінійну регресію та багато іншого.

Ось деякі з основних функцій Pandas для науки про дані:

• Створіть свою власну функцію та запустіть її через ряд даних
• Високий рівень абстракції
• Високорівневі структури та інструменти маніпуляції
• Об’єднання/з’єднання наборів даних

4. NumPy

NumPy – це бібліотека Python, яка може бути безшовно використана для обробки великих багатовимірних масивів та 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 та інструменти, і він вирішує проблему повільності, надаючи багатовимірні масиви та функції та оператори, які працюють ефективно на них.

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

Ось деякі з основних функцій 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 та маніпуляція даними

5. Matplotlib

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

Одним з найпопулярніших виборів для науки про дані, Matplotlib має широкий спектр застосувань. Його можна використовувати для кореляційного аналізу змінних, візуалізації довірчих інтервалів моделей та розподілу даних для отримання висновків, а також для виявлення аутлієрів за допомогою розсіювальної діаграми.

Ось деякі з основних функцій Matplotlib для науки про дані:

• Може бути заміною MATLAB
• Безкоштовна та відкрита
• Підтримує десятки бекендів та 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 та NumPy.

Scikit-learn включає градієнтний бустинг, DBSCAN, випадкові ліси в рамках методів класифікації, регресії, кластеризації та машини опорних векторів.

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

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

• Класифікація та моделювання даних
• Попередня обробка даних
• Вибір моделі
• Алгоритми машинного навчання від початку до кінця

7. Keras

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

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

Keras часто шукають для глибоких моделей навчання, які доступні з попередньо натренованими вагами, і їх можна використовувати для отримання передбачень або для витягування їхніх функцій без створення чи навчання власної моделі.

Ось деякі з основних функцій Keras для науки про дані:

• Розробка нейронних шарів
• Пулінг даних
• Активувальні та витратні функції
• Глибоке навчання та моделі машинного навчання

8. Scrapy

Scrapy – це одна з найвідоміших бібліотек Python для науки про дані. Швидка та відкрита фреймворк веб-краулінгу часто використовується для витягування даних з веб-сторінки за допомогою селекторів, заснованих на XPath.

Бібліотека має широкий спектр застосувань, включаючи побудову програм краулінгу, 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 та масштабування великих краулерів.

Ось деякі з основних функцій Scrapy для науки про дані:

• Легка та відкрита
• Міцна бібліотека веб-краулінгу
• Витягування даних 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 його часто обирають як платформу для глибокого навчання з максимальною гнучкістю та швидкістю.

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

Ось деякі з основних функцій PyTorch для науки про дані:

• Контроль над наборами даних
• Дуже гнучкий та швидкий
• Розробка моделей глибокого навчання
• Статистичні розподіли та операції

10. BeautifulSoup

Закриваючи наш список 10 кращих бібліотек Python для науки про дані, знаходиться BeautifulSoup, який найчастіше використовується для веб-краулінгу та витягування даних. З BeautifulSoup користувачі можуть зібрати дані, доступні на веб-сторінці, без належного CSV або API. Водночас бібліотека Python допомагає витягувати дані та організовувати їх у необхідний формат.

BeautifulSoup також має усталену спільноту для підтримки та повну документацію, яка дозволяє легко вивчати.

Ось деякі з основних функцій BeautifulSoup для науки про дані:

• Спільнота підтримки
• Веб-краулінг та витягування даних
• Легка у використанні
• Збір даних без належного CSV або API