10 migliori librerie Python per la scienza dei dati

Python è diventato il linguaggio di programmazione più utilizzato al giorno d'oggi ed è la scelta migliore per affrontare le attività di data science. Python viene utilizzato dai data scientist ogni singolo giorno ed è un'ottima scelta sia per i dilettanti che per gli esperti grazie alla sua natura facile da imparare. Alcune delle altre caratteristiche che rendono Python così popolare per la scienza dei dati è che è un linguaggio open source, orientato agli oggetti e ad alte prestazioni. 

Ma il più grande punto di forza di Python per la scienza dei dati è la sua ampia varietà di librerie che possono aiutare i programmatori a risolvere una serie di problemi. 

Diamo un'occhiata alle 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati: 

1. TensorFlow

In cima alla nostra lista delle 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati c'è TensorFlow, sviluppato dal Google Brain Team. TensorFlow è una scelta eccellente sia per i principianti che per i professionisti e offre un'ampia gamma di strumenti flessibili, librerie e risorse della community. 

La libreria è finalizzata a calcoli numerici ad alte prestazioni e ha circa 35,000 commenti e una comunità di oltre 1,500 contributori. Le sue applicazioni sono utilizzate in tutti i campi scientifici e il suo framework pone le basi per la definizione e l'esecuzione di calcoli che coinvolgono tensori, che sono oggetti computazionali parzialmente definiti che alla fine producono un valore. 

TensorFlow è particolarmente utile per attività come riconoscimento vocale e di immagini, applicazioni basate su testo, analisi di serie temporali e rilevamento video. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di TensorFlow per la scienza dei dati: 

• Riduce l'errore del 50-60% nell'apprendimento automatico neurale
• Ottima gestione della biblioteca
• Architettura e framework flessibili
• Funziona su una varietà di piattaforme di calcolo

2. SciPy

Un'altra delle migliori librerie Python per la scienza dei dati è SciPy, che è una libreria Python gratuita e open source utilizzata per calcoli di alto livello. Come TensorFlow, SciPy ha una comunità numerosa e attiva che conta centinaia di contributori. SciPy è particolarmente utile per i calcoli scientifici e tecnici e fornisce varie routine efficienti e intuitive per i calcoli scientifici. 

SciPy è basato su Numpy e include tutte le funzioni trasformandole in strumenti scientifici di facile utilizzo. SciPy è eccellente per eseguire calcoli scientifici e tecnici su set di dati di grandi dimensioni ed è spesso applicato per operazioni di immagini multidimensionali, algoritmi di ottimizzazione e algebra lineare. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di SciPy per la scienza dei dati: 

• Comandi di alto livello per la manipolazione e la visualizzazione dei dati
• Funzioni integrate per la risoluzione di equazioni differenziali
• Elaborazione di immagini multidimensionali
• Calcolo di grandi set di dati

3. Pandas

Un'altra delle librerie Python più utilizzate per la scienza dei dati è Pandas, che fornisce strumenti di manipolazione e analisi dei dati che possono essere utilizzati per analizzare i dati. La libreria contiene le proprie potenti strutture di dati per la manipolazione di tabelle numeriche e analisi di serie temporali. 

Due delle funzionalità principali della libreria Pandas sono le sue serie e i dataframe, che sono modi veloci ed efficienti per gestire ed esplorare i dati. Questi rappresentano i dati in modo efficiente e li manipolano in modi diversi. 

Alcune delle principali applicazioni di Panda includono la discussione e la pulizia generale dei dati, le statistiche, la finanza, la generazione di intervalli di date, la regressione lineare e molto altro. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Panda per la scienza dei dati: 

• Crea la tua funzione ed eseguila su una serie di dati
• Astrazione di alto livello
• Strutture di alto livello e strumenti di manipolazione
• Fusione/unione di set di dati 

4. NumPy

Numpy è una libreria Python che può essere utilizzata senza problemi per l'elaborazione di matrici e array multidimensionali di grandi dimensioni. Utilizza un ampio insieme di funzioni matematiche di alto livello che lo rendono particolarmente utile per calcoli scientifici fondamentali efficienti. 

NumPy è un pacchetto di elaborazione di array generico che fornisce array e strumenti ad alte prestazioni e affronta la lentezza fornendo gli array multidimensionali, le funzioni e gli operatori che operano in modo efficiente su di essi. 

La libreria Python viene spesso applicata per l'analisi dei dati, la creazione di potenti array N-dimensionali e costituisce la base di altre librerie come SciPy e scikit-learn. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di NumPy per la scienza dei dati: 

• Funzioni veloci e precompilate per routine numeriche
• Supporta l'approccio orientato agli oggetti
• Orientato all'array per un calcolo più efficiente
• Pulizia e manipolazione dei dati

5.LibreMatplot

Matplotlib è una libreria di plottaggio per Python che ha una comunità di oltre 700 collaboratori. Produce grafici e grafici che possono essere utilizzati per la visualizzazione dei dati, nonché un'API orientata agli oggetti per incorporare i grafici nelle applicazioni. 

Una delle scelte più popolari per la scienza dei dati, Matplotlib ha una varietà di applicazioni. Può essere utilizzato per l'analisi di correlazione delle variabili, per visualizzare gli intervalli di confidenza dei modelli e la distribuzione dei dati per ottenere approfondimenti e per il rilevamento dei valori anomali utilizzando un grafico a dispersione. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Matplotlib per la scienza dei dati: 

• Può essere un sostituto di MATLAB
• libero e open source
• Supporta dozzine di backend e tipi di output
• Basso consumo di memoria

6. Scikit-learn

Scikit-learn è un'altra fantastica libreria Python per la scienza dei dati. La libreria di machine learning fornisce una varietà di utili algoritmi di machine learning ed è progettata per essere interpolata in SciPy e NumPy. 

Scikit-learn include il potenziamento del gradiente, DBSCAN, foreste casuali all'interno della classificazione, regressione, metodi di clustering e macchine vettoriali di supporto. 

La libreria Python viene spesso utilizzata per applicazioni come il clustering, la classificazione, la selezione del modello, la regressione e la riduzione della dimensionalità. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Scikit-learn per la scienza dei dati: 

• Classificazione e modellazione dei dati
• Pre-elaborazione dei dati
• Selezione del modello
• Algoritmi di apprendimento automatico end-to-end 

7. Keras

Keras è una libreria Python molto popolare spesso utilizzata per l'apprendimento profondo e i moduli di rete neurale, simile a TensorFlow. La libreria supporta entrambi i backend TensorFlow e Theano, il che la rende un'ottima scelta per coloro che non vogliono essere troppo coinvolti con TensorFlow. 

La libreria open source fornisce tutti gli strumenti necessari per costruire modelli, analizzare set di dati e visualizzare grafici e include set di dati preetichettati che possono essere importati e caricati direttamente. La libreria Keras è modulare, estensibile e flessibile, il che la rende un'opzione di facile utilizzo per i principianti. Inoltre, offre anche una delle gamme più ampie per i tipi di dati. 

Keras è spesso ricercato per i modelli di deep learning disponibili con pesi preaddestrati e questi possono essere utilizzati per fare previsioni o per estrarne le caratteristiche senza creare o addestrare il proprio modello.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Keras per la scienza dei dati: 

• Sviluppo di strati neurali
• Messa in comune dei dati
• Funzioni di attivazione e di costo
• Modelli di deep learning e machine learning

8. Scrapy

Scrapy è una delle librerie Python più conosciute per la scienza dei dati. I framework Python per la scansione del Web veloce e open source vengono spesso utilizzati per estrarre i dati dalla pagina Web con l'aiuto di selettori basati su XPath. 

La libreria ha una vasta gamma di applicazioni, incluso l'utilizzo per creare programmi di scansione che recuperano dati strutturati dal web. Viene anche utilizzato per raccogliere dati dalle API e consente agli utenti di scrivere codici universali che possono essere riutilizzati per creare e ridimensionare crawler di grandi dimensioni. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Scrapy per la scienza dei dati: 

• Leggero e open source
• Robusta libreria di web scraping
• Estrae dati da pagine online con selettori XPath 
• Supporto integrato

9. PyTorch

Verso la fine della nostra lista c'è PyTorch, che è un'altra delle migliori librerie Python per la scienza dei dati. Il pacchetto di calcolo scientifico basato su Python si basa sulla potenza delle unità di elaborazione grafica ed è spesso scelto come piattaforma di ricerca di deep learning con la massima flessibilità e velocità. 

Creato dal team di ricerca AI di Facebook nel 2016, le migliori caratteristiche di PyTorch includono la sua elevata velocità di esecuzione, che può raggiungere anche quando si gestiscono grafici pesanti. È altamente flessibile, in grado di operare su processori semplificati o CPU e GPU. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di PyTorch per la scienza dei dati: 

• Controllo sui set di dati
• Altamente flessibile e veloce
• Sviluppo di modelli di deep learning
• Distribuzione statistica e operazioni

10. Bella zuppa

A chiudere il nostro elenco delle 10 migliori librerie Python per la scienza dei dati c'è BeautifulSoup, che viene spesso utilizzato per il web crawling e lo scraping dei dati. Con BeautifulSoup, gli utenti possono raccogliere dati disponibili su un sito Web senza un CSV o un'API adeguati. Allo stesso tempo, la libreria Python aiuta a raschiare i dati e ad organizzarli nel formato richiesto. 

BeautifulSoup ha anche una comunità consolidata per il supporto e una documentazione completa che consente un facile apprendimento. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di BeautifulSoup per la scienza dei dati: 

• Supporto comunitario
• Scansione Web e scraping dei dati
• Facile da usare
• Raccogli dati senza CSV o API appropriati