10 найкращих бібліотек Python для Data Science

Python став найпоширенішою мовою програмування сьогодні, і це найкращий вибір для вирішення завдань науки про дані. Python використовується дослідниками даних щодня, і це чудовий вибір як для аматорів, так і для експертів завдяки його легкому в освоєнні характеру. Деякі з інших особливостей, які роблять Python таким популярним для науки про дані, це те, що це мова з відкритим вихідним кодом, об’єктно-орієнтована та високопродуктивна мова. 

Але найбільшою перевагою Python для науки про дані є його широкий вибір бібліотек, які можуть допомогти програмістам вирішити низку проблем. 

Давайте подивимося на 10 найкращих бібліотек Python для обробки даних: 

1. TensorFlow

Очолює наш список 10 найкращих бібліотек Python для обробки даних TensorFlow, розроблений командою Google Brain. TensorFlow — чудовий вибір як для початківців, так і для професіоналів, і він пропонує широкий спектр гнучких інструментів, бібліотек і ресурсів спільноти. 

Бібліотека призначена для високопродуктивних числових обчислень, вона має близько 35,000 1,500 коментарів і спільноту з понад XNUMX XNUMX учасників. Його додатки використовуються в різних наукових сферах, а його структура закладає основу для визначення та запуску обчислень, які включають тензори, які є частково визначеними обчислювальними об’єктами, які зрештою створюють значення. 

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

Ось деякі з основних функцій TensorFlow для науки про дані: 

• Зменшує помилки на 50-60 відсотків у нейронному машинному навчанні
• Відмінне керівництво бібліотекою
• Гнучка архітектура та структура
• Працює на різноманітних обчислювальних платформах

2. SciPy

Ще однією найкращою бібліотекою Python для науки про дані є SciPy, яка є безкоштовною бібліотекою Python з відкритим вихідним кодом, яка використовується для обчислень високого рівня. Як і TensorFlow, SciPy має велику та активну спільноту, яка налічує сотні учасників. SciPy особливо корисний для наукових і технічних обчислень, і він надає різні зручні та ефективні процедури для наукових обчислень. 

SciPy базується на Numpy та включає всі функції, перетворюючи їх на зручні наукові інструменти. SciPy чудово виконує наукові та технічні обчислення на великих наборах даних, і його часто застосовують для операцій з багатовимірними зображеннями, алгоритмів оптимізації та лінійної алгебри. 

Ось деякі з основних функцій SciPy для науки про дані: 

• Команди високого рівня для обробки та візуалізації даних
• Вбудовані функції для вирішення диференціальних рівнянь
• Багатовимірна обробка зображень
• Обчислення великого набору даних

3. Панди

Ще однією з найбільш широко використовуваних бібліотек Python для науки про дані є Pandas, яка надає інструменти обробки та аналізу даних, які можна використовувати для аналізу даних. Бібліотека містить власні потужні структури даних для обробки числових таблиць і аналізу часових рядів. 

Двома головними функціями бібліотеки Pandas є її серії та DataFrames, які є швидкими та ефективними способами керування та дослідження даних. Вони ефективно представляють дані та маніпулюють ними різними способами. 

Деякі з основних застосувань Pandas включають загальні суперечки та очищення даних, статистику, фінанси, створення діапазону дат, лінійну регресію та багато іншого. 

Ось деякі з основних функцій Pandas для науки про дані: 

• Створіть власну функцію та запустіть її в серії даних
• Абстракція високого рівня
• Структури високого рівня та інструменти маніпулювання
• Об'єднання/об'єднання наборів даних 

4. numpy

Numpy — це бібліотека Python, яку можна легко використовувати для обробки великих багатовимірних масивів і матриць. Він використовує великий набір математичних функцій високого рівня, що робить його особливо корисним для ефективних фундаментальних наукових обчислень. 

NumPy — це пакет обробки масивів загального призначення, який надає високопродуктивні масиви та інструменти, а також усуває повільність, надаючи багатовимірні масиви, функції та оператори, які ефективно працюють з ними. 

Бібліотека Python часто використовується для аналізу даних, створення потужних N-вимірних масивів і формування бази інших бібліотек, таких як SciPy і 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 масив для ефективнішого обчислення
• Очищення та маніпулювання даними

5. Matplotlib

Matplotlib — це бібліотека графічних зображень для Python, яка має спільноту з понад 700 учасників. Він створює графіки та графіки, які можна використовувати для візуалізації даних, а також об’єктно-орієнтований API для вбудовування графіків у програми. 

Matplotlib, один із найпопулярніших варіантів для обробки даних, має різноманітні програми. Його можна використовувати для кореляційного аналізу змінних, для візуалізації довірчих інтервалів моделей і розподілу даних для отримання розуміння, а також для виявлення викидів за допомогою діаграми розсіювання. 

Ось деякі з основних функцій Matplotlib для обробки даних: 

• Може бути заміною MATLAB
• Вільний і відкритий джерело
• Підтримує десятки серверних програм і типів виводу
• Низьке споживання пам'яті

6. Scikit-Learn

Scikit-learn — ще одна чудова бібліотека Python для науки про дані. Бібліотека машинного навчання надає різноманітні корисні алгоритми машинного навчання та розроблена для інтерполяції в SciPy і NumPy. 

Scikit-learn включає посилення градієнта, DBSCAN, випадкові ліси в класифікації, регресію, методи кластеризації та опорні векторні машини. 

Бібліотека Python часто використовується для таких програм, як кластеризація, класифікація, вибір моделі, регресія та зменшення розмірності. 

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

• Класифікація та моделювання даних
• Попередня обробка даних
• Вибір моделі
• Наскрізні алгоритми машинного навчання 

7. Керас

Keras — це дуже популярна бібліотека Python, яка часто використовується для глибокого навчання та модулів нейронної мережі, подібна до TensorFlow. Бібліотека підтримує як TensorFlow, так і Theano, що робить її чудовим вибором для тих, хто не хоче надто залучатися до TensorFlow. 

Бібліотека з відкритим вихідним кодом надає вам усі інструменти, необхідні для створення моделей, аналізу наборів даних і візуалізації графіків, а також містить попередньо позначені набори даних, які можна безпосередньо імпортувати та завантажувати. Бібліотека Keras є модульною, розширюваною та гнучкою, що робить її зручною для початківців. Крім того, він також пропонує один із найширших діапазонів типів даних. 

Keras часто шукають для моделей глибокого навчання, які доступні з попередньо підготовленими ваговими коефіцієнтами, і їх можна використовувати для прогнозування або вилучення його функцій без створення або навчання власної моделі.

Ось деякі з основних функцій Keras для науки про дані: 

• Розвиток нейронних шарів
• Об'єднання даних
• Функції активації та вартості
• Моделі глибокого та машинного навчання

8. Скрап

Scrapy — одна з найвідоміших бібліотек Python для обробки даних. Швидкі веб-фреймворки Python із відкритим вихідним кодом часто використовуються для отримання даних із веб-сторінки за допомогою селекторів на основі XPath. 

Бібліотека має широкий спектр застосувань, у тому числі використовується для створення програм сканування, які отримують структуровані дані з Інтернету. Він також використовується для збору даних з API і дозволяє користувачам писати універсальні коди, які можна повторно використовувати для створення та масштабування великих сканерів. 

Ось деякі з основних функцій Scrapy для науки про дані: 

• Легкий і відкритий код
• Надійна бібліотека веб-збирання
• Витягує дані з онлайн-сторінок за допомогою селекторів XPath 
• Вбудована підтримка

9. PyTorch

Наближається до кінця нашого списку PyTorch, яка є ще однією найкращою бібліотекою Python для обробки даних. Науковий обчислювальний пакет на основі Python спирається на потужність графічних процесорів, і його часто вибирають як дослідницьку платформу глибокого навчання з максимальною гнучкістю та швидкістю. 

PyTorch, створений дослідницькою командою Facebook у 2016 році, включає високу швидкість виконання, якої він може досягти навіть при роботі з важкими графіками. Він дуже гнучкий, здатний працювати на спрощених процесорах або центральних і графічних процесорах. 

Ось деякі з основних функцій PyTorch для науки про дані: 

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

10. ГарнийСуп

Замикає наш список 10 найкращих бібліотек Python для обробки даних BeautifulSoup, яка найчастіше використовується для веб-сканування та збирання даних. За допомогою BeautifulSoup користувачі можуть збирати дані, доступні на веб-сайті, без відповідного CSV або API. У той же час бібліотека Python допомагає скопіювати дані та впорядкувати їх у потрібний формат. 

BeautifulSoup також має створену спільноту для підтримки та вичерпної документації, яка дозволяє легко навчатися. 

Ось деякі з основних функцій BeautifulSoup для науки про дані: 

• Підтримка громади
• Веб-сканування та сканування даних
• Простий у використанні
• Збирайте дані без належного CSV або API