10 најбољих Питхон библиотека за науку о подацима

Питхон је постао најраспрострањенији програмски језик данашњице и најбољи је избор за решавање задатака науке о подацима. Питхон користе научници података сваки дан, и одличан је избор за аматере и стручњаке захваљујући својој природи која се лако учи. Неке од других карактеристика које Питхон чине тако популарним за науку о подацима јесу то што је отвореног кода, објектно оријентисан и језик високих перформанси. 

Али највећа продајна тачка Питхон-а за науку о подацима је његова широка лепеза библиотека које могу помоћи програмерима да реше низ проблема. 

Хајде да погледамо 10 најбољих Питхон библиотека за науку о подацима: 

1. ТенсорФлов

На врху наше листе 10 најбољих Питхон библиотека за науку о подацима је ТенсорФлов, који је развио Гоогле Браин Теам. ТенсорФлов је одличан избор и за почетнике и за професионалце, и нуди широк спектар флексибилних алата, библиотека и ресурса заједнице. 

Библиотека је намењена нумеричким прорачунима високих перформанси и има око 35,000 коментара и заједницу од више од 1,500 сарадника. Његове апликације се користе у свим научним областима, а његов оквир поставља основу за дефинисање и покретање рачунања које укључује тензоре, који су делимично дефинисани рачунарски објекти који на крају производе вредност. 

ТенсорФлов је посебно користан за задатке као што су препознавање говора и слике, апликације засноване на тексту, анализа временских серија и детекција видеа. 

Ево неких од главних карактеристика ТенсорФлов-а за науку о подацима: 

• Смањује грешку за 50 до 60 процената у неуронском машинском учењу
• Одлично управљање библиотеком
• Флексибилна архитектура и оквир
• Ради на различитим рачунарским платформама

2. СциПи

Још једна врхунска Питхон библиотека за науку о подацима је СциПи, која је бесплатна Питхон библиотека отвореног кода која се користи за прорачуне високог нивоа. Као и ТенсорФлов, СциПи има велику и активну заједницу која броји стотине сарадника. СциПи је посебно користан за научна и техничка израчунавања, и пружа различите корисничке и ефикасне рутине за научне прорачуне. 

СциПи је заснован на Нумпи-ју и укључује све функције док их претвара у научне алате лаке за употребу. СциПи је одличан у извођењу научног и техничког рачунарства на великим скуповима података и често се примењује за операције са вишедимензионалним сликама, алгоритме оптимизације и линеарну алгебру. 

Ево неких од главних карактеристика СциПи-а за науку о подацима: 

• Команде високог нивоа за манипулацију и визуелизацију података
• Уграђене функције за решавање диференцијалних једначина
• Вишедимензионална обрада слике
• Прорачун великог скупа података

3. панде

Још једна од најчешће коришћених Питхон библиотека за науку о подацима је Пандас, која пружа алате за манипулацију подацима и анализу који се могу користити за анализу података. Библиотека садржи сопствене моћне структуре података за манипулисање нумеричким табелама и анализу временских серија. 

Две од главних карактеристика Пандас библиотеке су њене серије и оквири података, који су брзи и ефикасни начини за управљање и истраживање података. Они ефикасно представљају податке и манипулишу њима на различите начине. 

Неке од главних апликација Панда-а укључују опште препуцавање података и чишћење података, статистику, финансије, генерисање распона датума, линеарну регресију и још много тога. 

Ево неких од главних карактеристика Панда за науку о подацима: 

• Направите сопствену функцију и покрените је преко низа података
• Апстракција високог нивоа
• Структуре високог нивоа и алати за манипулацију
• Спајање/спајање скупова података 

4. НумПи

Нумпи је Питхон библиотека која се може неприметно користити за обраду великих вишедимензионалних низова и матрица. Користи велики скуп математичких функција високог нивоа које га чине посебно корисним за ефикасна фундаментална научна израчунавања. 

НумПи је пакет за обраду низова опште намене који обезбеђује низове и алате високих перформанси, а решава спорост обезбеђујући вишедимензионалне низове и функције и операторе који на њима ефикасно раде. 

Питхон библиотека се често примењује за анализу података, креирање моћних Н-димензионалних низова и формирање базе других библиотека као што су СциПи и сцикит-леарн. 

Ево неких од главних карактеристика НумПи-а за науку о подацима: 

• Брзе, унапред компајлиране функције за нумеричке рутине
• Подржава објектно оријентисани приступ
• Орјентисан низом за ефикасније рачунарство
• Чишћење података и манипулација

5. Матплотлиб

Матплотлиб је библиотека за цртање за Питхон која има заједницу од преко 700 сарадника. Он производи графиконе и дијаграме који се могу користити за визуелизацију података, као и објектно оријентисани АПИ за уграђивање дијаграма у апликације. 

Један од најпопуларнијих избора за науку о подацима, Матплотлиб има низ апликација. Може се користити за анализу корелације варијабли, за визуелизацију интервала поверења модела и дистрибуцију података ради добијања увида, као и за откривање одступања коришћењем дијаграма расејања. 

Ево неких од главних карактеристика Матплотлиб-а за науку о подацима: 

• Може бити замена за МАТЛАБ
• Фрее и опен соурце
• Подржава десетине позадинских и излазних типова
• Мала потрошња меморије

6. Сцикит-леарн

Сцикит-леарн је још једна одлична Питхон библиотека за науку о подацима. Библиотека машинског учења пружа низ корисних алгоритама за машинско учење и дизајнирана је да се интерполира у СциПи и НумПи. 

Сцикит-леарн укључује повећање градијента, ДБСЦАН, насумичне шуме унутар класификације, регресију, методе груписања и машине за векторе подршке. 

Питхон библиотека се често користи за апликације као што су груписање, класификација, избор модела, регресија и смањење димензионалности. 

Ево неких од главних карактеристика Сцикит-леарн за науку о подацима: 

• Класификација и моделирање података
• Претходна обрада података
• Избор модела
• Алгоритми машинског учења од краја до краја 

7. Керас

Керас је веома популарна Питхон библиотека која се често користи за дубоко учење и модуле неуронске мреже, слично ТенсорФлов-у. Библиотека подржава и ТенсорФлов и Тхеано позадину, што је чини одличним избором за оне који не желе превише да се баве ТенсорФлов-ом. 

Библиотека отвореног кода вам пружа све алате потребне за конструисање модела, анализу скупова података и визуелизацију графикона, и укључује претходно означене скупове података који се могу директно увести и учитати. Керас библиотека је модуларна, проширива и флексибилна, што је чини опцијом прилагођеном кориснику за почетнике. Поврх тога, нуди и један од најширих опсега за типове података. 

Керас се често тражи за моделе дубоког учења који су доступни са унапред обученим тежинама, а они се могу користити за предвиђање или издвајање његових карактеристика без креирања или обуке сопственог модела.

Ево неких од главних карактеристика Керас-а за науку о подацима: 

• Развијање неуронских слојева
• Обједињавање података
• Функције активирања и трошкова
• Модели дубоког учења и машинског учења

8. Сцрапи

Сцрапи је једна од најпознатијих Питхон библиотека за науку о подацима. Брзи Питхон оквири за индексирање веба отвореног кода се често користе за издвајање података са веб странице уз помоћ селектора заснованих на КСПатх-у. 

Библиотека има широк спектар апликација, укључујући коришћење за прављење програма за индексирање који преузимају структуриране податке са веба. Такође се користи за прикупљање података из АПИ-ја и омогућава корисницима да пишу универзалне кодове који се могу поново користити за прављење и скалирање великих претраживача. 

Ево неких од главних карактеристика Сцрапи-а за науку о подацима: 

• Лаган и отвореног кода
• Робусна библиотека за стругање веба
• Екстрахује податке са страница на мрежи са КСПатх селекторима 
• Уграђена подршка

9. ПиТорцх

При крају наше листе је ПиТорцх, који је још једна врхунска Питхон библиотека за науку о подацима. Научни рачунарски пакет заснован на Питхон-у ослања се на снагу графичких процесорских јединица и често се бира као платформа за истраживање дубоког учења са максималном флексибилношћу и брзином. 

Направљен од стране Фацебоок-овог АИ истраживачког тима 2016. године, најбоље карактеристике ПиТорцха укључују његову велику брзину извршавања, коју може постићи чак и када рукује тешким графовима. Веома је флексибилан, способан да ради на поједностављеним процесорима или ЦПУ-има и ГПУ-има. 

Ево неких од главних карактеристика ПиТорцх-а за науку о подацима: 

• Контрола над скуповима података
• Веома флексибилан и брз
• Развој модела дубоког учења
• Статистичка дистрибуција и операције

10. БеаутифулСоуп

Нашу листу 10 најбољих Питхон библиотека за науку о подацима затвара БеаутифулСоуп, који се најчешће користи за индексирање веба и сцрапинг података. Уз БеаутифулСоуп, корисници могу да прикупљају податке који су доступни на веб локацији без одговарајућег ЦСВ-а или АПИ-ја. У исто време, Питхон библиотека помаже да се подаци изгребу и распореде у потребан формат. 

БеаутифулСоуп такође има успостављену заједницу за подршку и свеобухватну документацију која омогућава лако учење. 

Ево неких од главних карактеристика БеаутифулСоуп-а за науку о подацима: 

• Подршка заједнице
• Пописивање веба и сцрапинг података
• Једноставан за коришћење
• Прикупљајте податке без одговарајућег ЦСВ-а или АПИ-ја