10 најдобри библиотеки на Python за наука за податоци

Python стана најкористениот програмски јазик на денешницата и е најдобриот избор за справување со задачите на науката за податоци. Python го користат научниците за податоци секој ден, а тој е одличен избор и за аматери и за експерти благодарение на неговата лесна за учење природа. Некои од другите карактеристики што го прават Python толку популарен за науката за податоци е тоа што е со отворен код, објектно-ориентиран и јазик со високи перформанси. 

Но, најголемата продажна точка на Python за науката за податоци е неговата широка разновидност на библиотеки кои можат да им помогнат на програмерите да решат голем број проблеми. 

Ајде да ги погледнеме 10-те најдобри библиотеки на Python за наука за податоци: 

1. TensorFlow

На врвот на нашата листа од 10 најдобри Python библиотеки за наука за податоци е TensorFlow, развиен од Google Brain Team. TensorFlow е одличен избор и за почетници и за професионалци, и нуди широк спектар на флексибилни алатки, библиотеки и ресурси на заедницата. 

Библиотеката е наменета за нумерички пресметки со високи перформанси и има околу 35,000 коментари и заедница од повеќе од 1,500 соработници. Нејзините апликации се користат во научни области, а нејзината рамка ја поставува основата за дефинирање и извршување на пресметките кои вклучуваат тензори, кои се делумно дефинирани пресметковни објекти кои на крајот произведуваат вредност. 

TensorFlow е особено корисен за задачи како што се препознавање говор и слика, апликации базирани на текст, анализа на временски серии и откривање видео. 

Еве некои од главните карактеристики на TensorFlow за наука за податоци: 

• Ја намалува грешката за 50 до 60 проценти во учењето на нервните машини
• Одлично управување со библиотеката
• Флексибилна архитектура и рамка
• Работи на различни пресметковни платформи

2. Научник

Друга врвна библиотека на Python за наука за податоци е SciPy, која е бесплатна и библиотека со отворен код Python што се користи за пресметки на високо ниво. Како TensorFlow, SciPy има голема и активна заедница која брои стотици соработници. SciPy е особено корисен за научни и технички пресметки и обезбедува различни кориснички и ефикасни рутини за научни пресметки. 

SciPy се базира на Numpy и ги вклучува сите функции додека ги претвора во кориснички, научни алатки. SciPy е одличен во извршувањето научно и техничко пресметување на големи збирки на податоци и често се применува за повеќедимензионални операции со слики, алгоритми за оптимизација и линеарна алгебра. 

Еве некои од главните карактеристики на SciPy за наука за податоци: 

• Команди на високо ниво за манипулација и визуелизација на податоци
• Вградени функции за решавање диференцијални равенки
• Повеќедимензионална обработка на слики
• Пресметки со големи збирки податоци

3. Панди

Друга една од најшироко користените библиотеки на Python за наука за податоци е Pandas, која обезбедува алатки за манипулација и анализа на податоци што може да се користат за анализа на податоците. Библиотеката содржи свои моќни структури на податоци за манипулирање со нумерички табели и анализа на временски серии. 

Две од врвните карактеристики на библиотеката Pandas се нејзините серии и DataFrames, кои се брзи и ефикасни начини за управување и истражување на податоците. Тие ефикасно ги претставуваат податоците и манипулираат со нив на различни начини. 

Некои од главните апликации на пандите вклучуваат општо расправија на податоци и чистење податоци, статистика, финансии, генерирање временски опсег, линеарна регресија и многу повеќе. 

Еве некои од главните карактеристики на пандите за наука за податоци: 

• Создадете своја сопствена функција и активирајте ја низ серија податоци
• Апстракција на високо ниво
• Структури на високо ниво и алатки за манипулација
• Спојување/спојување на збирки на податоци 

4. Нуп

Numpy е библиотека на Python која може беспрекорно да се користи за обработка на големи повеќедимензионални низи и матрици. Користи голем сет на математички функции на високо ниво што го прават особено корисен за ефикасни фундаментални научни пресметки. 

NumPy е пакет за обработка на низи за општа намена кој обезбедува низи и алатки со високи перформанси и се справува со бавноста преку обезбедување на повеќедимензионални низи и функции и оператори кои работат ефикасно на нив. 

Библиотеката Python често се применува за анализа на податоци, создавање моќни N-димензионални низи и формирање на база на други библиотеки како SciPy и scikit-learn. 

Еве некои од главните карактеристики на NumPy за наука за податоци: 

• Брзи, однапред составени функции за нумерички рутини
• Поддржува објектно-ориентиран пристап
• Ориентиран кон низа за поефикасно пресметување
• Чистење и манипулација со податоци

5. Матплотлиб

Matplotlib е библиотека за заговори за Python која има заедница од над 700 соработници. Произведува графикони и графици кои може да се користат за визуелизација на податоци, како и објектно-ориентиран API за вградување на графиците во апликациите. 

Еден од најпопуларните избори за наука за податоци, Matplotlib има различни апликации. Може да се користи за анализа на корелација на променливи, за визуелизација на интервали на доверба на моделите и дистрибуција на податоци за стекнување сознанија и за откривање на надворешноста со помош на заплетот на расејување. 

Еве некои од главните карактеристики на Matplotlib за наука за податоци: 

• Може да биде замена на MATLAB
• Слободен софтвер со отворен код
• Поддржува десетици backends и излезни типови
• Ниска потрошувачка на меморија

6. Скицит-научи

Scikit-learn е уште една одлична библиотека на Python за наука за податоци. Библиотеката за машинско учење обезбедува разновидни корисни алгоритми за машинско учење и таа е дизајнирана да се интерполира во SciPy и NumPy. 

Scikit-learn вклучува засилување на градиент, DBSCAN, случајни шуми во рамките на класификацијата, регресија, методи на кластерирање и машини за вектор за поддршка. 

Библиотеката на Python често се користи за апликации како кластерирање, класификација, избор на модели, регресија и намалување на димензионалноста. 

Еве некои од главните карактеристики на Scikit-learn за наука за податоци: 

• Класификација и моделирање на податоците
• Претходна обработка на податоци
• Избор на модел
• Алгоритми за машинско учење од крај до крај 

7. Керас

Keras е многу популарна библиотека на Python која често се користи за длабоко учење и модули за невронски мрежи, слични на TensorFlow. Библиотеката ги поддржува и задниот дел на TensorFlow и Theano, што ја прави одличен избор за оние кои не сакаат премногу да се вклучат во TensorFlow. 

Библиотеката со отворен код ви ги обезбедува сите алатки потребни за да се конструираат модели, да се анализираат збирките на податоци и да се визуелизираат графиконите, а вклучува и претходно означени сетови на податоци што може директно да се увезат и вчитаат. Библиотеката Keras е модуларна, растеглива и флексибилна, што ја прави прифатлива опција за почетници. Згора на тоа, тој нуди и еден од најшироките опсези за типови на податоци. 

Керас често се бара за моделите за длабоко учење кои се достапни со претходно обучени тежини, и тие може да се користат за да се прават предвидувања или да се извлечат неговите карактеристики без да се креира или тренира сопствен модел.

Еве некои од главните карактеристики на Keras за наука за податоци: 

• Развивање на нервните слоеви
• Здружување на податоци
• Функции за активирање и трошоци
• Модели за длабоко учење и машинско учење

8. Стружење

Scrapy е една од најпознатите библиотеки на Python за наука за податоци. Рамките на Python со брзи и отворени извори често се користат за извлекување податоци од веб-страницата со помош на селектори базирани на XPath. 

Библиотеката има широк опсег на апликации, вклучително и користење за создавање програми за индексирање кои враќаат структурирани податоци од веб. Исто така се користи за собирање податоци од API и им овозможува на корисниците да пишуваат универзални кодови кои можат повторно да се користат за градење и скалирање на големи роботи. 

Еве некои од главните карактеристики на Scrapy за наука за податоци: 

• Лесен и со отворен код
• Цврста библиотека за стругање веб
• Извлекува податоци од онлајн страници со XPath селектори 
• Вградена поддршка

9. PyTorch

При крајот на нашата листа е PyTorch, која е уште една врвна библиотека на Python за наука за податоци. Пакетот за научно пресметување базиран на Python се потпира на моќта на единиците за графичка обработка и често се избира како платформа за истражување за длабоко учење со максимална флексибилност и брзина. 

Создаден од истражувачкиот тим за вештачка интелигенција на Facebook во 2016 година, најдобрите карактеристики на PyTorch ја вклучуваат неговата голема брзина на извршување, која може да ја постигне дури и кога ракува со тешки графикони. Тој е многу флексибилен, способен да работи на поедноставени процесори или процесори и графички процесори. 

Еве некои од главните карактеристики на PyTorch за наука за податоци: 

• Контрола врз збирките на податоци
• Високо флексибилен и брз
• Развој на модели за длабоко учење
• Статистичка дистрибуција и операции

10. Убава супа

Затворањето на нашата листа на 10 најдобри библиотеки на Python за наука за податоци е BeautifulSoup, која најчесто се користи за индексирање на веб и гребење податоци. Со BeautifulSoup, корисниците можат да собираат податоци што се достапни на веб-локација без соодветна CSV или API. Во исто време, библиотеката на Python помага да се изгребат податоците и да се распоредат во потребниот формат. 

BeautifulSoup, исто така, има воспоставена заедница за поддршка и сеопфатна документација која овозможува лесно учење. 

Еве некои од главните карактеристики на BeautifulSoup за наука за податоци: 

• Поддршка на заедницата
• Веб индексирање и гребење податоци
• Лесен за користење
• Собира податоци без соодветно CSV или API