Python knižnice
10 najlepších knižníc Pythonu pre vedu o údajoch
Obsah
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2022/06/Python-Libraries-for-Data-Science.png)
Python sa stal dnes najpoužívanejším programovacím jazykom a je najlepšou voľbou na riešenie úloh vedy o údajoch. Python používajú dátoví vedci každý deň a je skvelou voľbou pre amatérov aj odborníkov vďaka svojej ľahko naučiteľnej povahe. Niektoré z ďalších funkcií, vďaka ktorým je Python tak populárny pre vedu o údajoch, je to, že je to open source, objektovo orientovaný a vysoko výkonný jazyk.
Ale najväčším predajným miestom Pythonu pre vedu o údajoch je jeho široká škála knižníc, ktoré môžu pomôcť programátorom vyriešiť celý rad problémov.
Poďme sa pozrieť na 10 najlepších Pythonových knižníc pre dátovú vedu:
1. TensorFlow
Na vrchole nášho zoznamu 10 najlepších knižníc Python pre vedu o údajoch je TensorFlow, ktorý vyvinul tím Google Brain. TensorFlow je vynikajúcou voľbou pre začiatočníkov aj profesionálov a ponúka širokú škálu flexibilných nástrojov, knižníc a zdrojov komunity.
Knižnica je zameraná na vysokovýkonné numerické výpočty a má okolo 35,000 1,500 komentárov a komunitu viac ako XNUMX XNUMX prispievateľov. Jeho aplikácie sa používajú naprieč vedeckými oblasťami a jeho rámec vytvára základ pre definovanie a spustenie výpočtov, ktoré zahŕňajú tenzory, čo sú čiastočne definované výpočtové objekty, ktoré nakoniec vytvárajú hodnotu.
TensorFlow je obzvlášť užitočný pre úlohy, ako je rozpoznávanie reči a obrazu, textové aplikácie, analýza časových radov a detekcia videa.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií TensorFlow pre vedu o údajoch:
- Znižuje chyby o 50 až 60 percent pri neurónovom strojovom učení
- Výborná správa knižnice
- Flexibilná architektúra a rámec
- Beží na rôznych výpočtových platformách
2. SCIP
Ďalšou špičkovou knižnicou Pythonu pre vedu o údajoch je SciPy, čo je bezplatná a open source knižnica Python používaná na výpočty na vysokej úrovni. Rovnako ako TensorFlow, aj SciPy má veľkú a aktívnu komunitu, ktorá má stovky prispievateľov. SciPy je obzvlášť užitočný pre vedecké a technické výpočty a poskytuje rôzne užívateľsky prívetivé a efektívne postupy pre vedecké výpočty.
SciPy je založený na Numpy a zahŕňa všetky funkcie, pričom ich mení na užívateľsky prívetivé vedecké nástroje. SciPy je vynikajúci pri vykonávaní vedeckých a technických výpočtov na veľkých súboroch údajov a často sa používa na operácie s viacrozmernými obrázkami, optimalizačné algoritmy a lineárnu algebru.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií SciPy pre vedu o údajoch:
- Príkazy na vysokej úrovni pre manipuláciu a vizualizáciu údajov
- Vstavané funkcie na riešenie diferenciálnych rovníc
- Viacrozmerné spracovanie obrazu
- Výpočet veľkého súboru údajov
3. pandy
Ďalšou z najpoužívanejších knižníc Python pre vedu o údajoch je Pandas, ktorá poskytuje nástroje na manipuláciu a analýzu údajov, ktoré možno použiť na analýzu údajov. Knižnica obsahuje vlastné výkonné dátové štruktúry na manipuláciu s numerickými tabuľkami a analýzu časových radov.
Dve z hlavných funkcií knižnice Pandas sú jej Series a DataFrames, ktoré predstavujú rýchle a efektívne spôsoby správy a skúmania údajov. Tie reprezentujú údaje efektívne a rôznymi spôsobmi s nimi manipulujú.
Niektoré z hlavných aplikácií Pandas zahŕňajú všeobecné spory s údajmi a čistenie údajov, štatistiky, financie, generovanie rozsahu dátumov, lineárnu regresiu a oveľa viac.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií Pandas pre vedu o údajoch:
- Vytvorte si vlastnú funkciu a spustite ju cez sériu údajov
- Abstrakcia na vysokej úrovni
- Vysokoúrovňové štruktúry a manipulačné nástroje
- Zlučovanie/spájanie množín údajov
4. nemotorný
Numpy je knižnica Pythonu, ktorú možno bezproblémovo využiť na spracovanie veľkých viacrozmerných polí a matíc. Používa veľký súbor matematických funkcií na vysokej úrovni, vďaka ktorým je obzvlášť užitočný pre efektívne základné vedecké výpočty.
NumPy je univerzálny balík na spracovanie polí, ktorý poskytuje vysokovýkonné polia a nástroje a rieši pomalosť poskytovaním viacrozmerných polí a funkcií a operátorov, ktoré s nimi efektívne pracujú.
Knižnica Python sa často používa na analýzu údajov, vytváranie výkonných N-rozmerných polí a vytvára základňu ďalších knižníc, ako sú SciPy a scikit-learn.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií NumPy pre vedu o údajoch:
- Rýchle, predkompilované funkcie pre numerické rutiny
- Podporuje objektovo orientovaný prístup
- Orientované na pole pre efektívnejšie výpočty
- Čistenie a manipulácia s údajmi
5. Matplotlib
Matplotlib je grafická knižnica pre Python, ktorá má komunitu viac ako 700 prispievateľov. Vytvára grafy a grafy, ktoré možno použiť na vizualizáciu údajov, ako aj objektovo orientované API na vkladanie grafov do aplikácií.
Matplotlib, jedna z najpopulárnejších možností pre vedu o údajoch, má množstvo aplikácií. Môže sa použiť na korelačnú analýzu premenných, na vizualizáciu intervalov spoľahlivosti modelov a distribúciu údajov na získanie prehľadov a na detekciu odľahlých hodnôt pomocou bodového grafu.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií Matplotlib pre vedu o údajoch:
- Môže byť náhradou za MATLAB
- Zadarmo a open source
- Podporuje desiatky backendov a typov výstupov
- Nízka spotreba pamäte
6. Scikit-uč sa
Scikit-learn je ďalšou skvelou knižnicou Pythonu pre vedu o údajoch. Knižnica strojového učenia poskytuje množstvo užitočných algoritmov strojového učenia a je navrhnutá na interpoláciu do SciPy a NumPy.
Scikit-learn zahŕňa zosilnenie gradientu, DBSCAN, náhodné lesy v rámci klasifikácie, regresiu, metódy zhlukovania a podporné vektorové stroje.
Knižnica Python sa často používa pre aplikácie, ako je zhlukovanie, klasifikácia, výber modelov, regresia a redukcia rozmerov.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií Scikit-learn pre vedu o údajoch:
- Klasifikácia a modelovanie údajov
- Predspracovanie údajov
- Výber modelu
- End-to-end algoritmy strojového učenia
7. KERAS
Keras je veľmi populárna knižnica Pythonu, ktorá sa často používa na hlboké učenie a moduly neurónových sietí, podobne ako TensorFlow. Knižnica podporuje backendy TensorFlow aj Theano, čo z nej robí skvelú voľbu pre tých, ktorí sa nechcú príliš zapájať do TensorFlow.
Knižnica s otvoreným zdrojovým kódom vám poskytuje všetky nástroje potrebné na vytváranie modelov, analýzu množín údajov a vizualizáciu grafov a zahŕňa vopred označené množiny údajov, ktoré možno priamo importovať a načítať. Knižnica Keras je modulárna, rozšíriteľná a flexibilná, čo z nej robí užívateľsky prívetivú možnosť pre začiatočníkov. Okrem toho ponúka aj jeden z najširších rozsahov dátových typov.
Keras je často vyhľadávaný pre modely hlbokého učenia, ktoré sú k dispozícii s predtrénovanými závažiami, a tie sa dajú použiť na predpovedanie alebo extrahovanie jeho funkcií bez vytvárania alebo trénovania vlastného modelu.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií Keras pre vedu o údajoch:
- Rozvíjanie nervových vrstiev
- zhromažďovanie údajov
- Aktivačné a nákladové funkcie
- Modely hlbokého učenia a strojového učenia
8. odfláknutý
Scrapy je jednou z najznámejších Pythonových knižníc pre vedu o údajoch. Rýchle a open source rámce Pythonu na prehľadávanie webu sa často používajú na extrahovanie údajov z webovej stránky pomocou selektorov založených na XPath.
Knižnica má širokú škálu aplikácií, vrátane použitia na vytváranie programov na prehľadávanie, ktoré získavajú štruktúrované údaje z webu. Používa sa tiež na zhromažďovanie údajov z rozhraní API a umožňuje používateľom písať univerzálne kódy, ktoré možno opätovne použiť na vytváranie a škálovanie veľkých prehľadávačov.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií Scrapy pre vedu o údajoch:
- Ľahký a otvorený zdroj
- Robustná knižnica na zoškrabovanie webu
- Extrahuje údaje z online stránok pomocou selektorov XPath
- Zabudovaná podpora
9. PyTorch
Blíži sa koniec nášho zoznamu PyTorch, čo je ďalšia špičková knižnica Pythonu pre vedu o údajoch. Vedecký výpočtový balík založený na Pythone sa spolieha na výkon jednotiek grafického spracovania a často sa vyberá ako výskumná platforma pre hlboké vzdelávanie s maximálnou flexibilitou a rýchlosťou.
PyTorch, vytvorený výskumným tímom AI na Facebooku v roku 2016, medzi najlepšie vlastnosti PyTorch patrí jeho vysoká rýchlosť vykonávania, ktorú dokáže dosiahnuť aj pri práci s ťažkými grafmi. Je vysoko flexibilný, schopný pracovať na zjednodušených procesoroch alebo CPU a GPU.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií PyTorch pre vedu o údajoch:
- Kontrola nad súbormi údajov
- Vysoko flexibilné a rýchle
- Vývoj modelov hlbokého učenia
- Štatistické rozdelenie a operácie
10. KrásnaPolievka
Náš zoznam 10 najlepších knižníc Pythonu pre vedu o údajoch uzatvára BeautifulSoup, ktorá sa najčastejšie používa na prehľadávanie webu a zoškrabovanie údajov. Pomocou BeautifulSoup môžu používatelia zbierať údaje, ktoré sú dostupné na webovej lokalite bez správneho CSV alebo API. Knižnica Python zároveň pomáha zoškrabať dáta a usporiadať ich do požadovaného formátu.
BeautifulSoup má tiež zavedenú komunitu pre podporu a komplexnú dokumentáciu, ktorá umožňuje ľahké učenie.
Tu sú niektoré z hlavných funkcií BeautifulSoup pre vedu o údajoch:
- Podpora spoločenstva
- Prehľadávanie webu a zoškrabovanie údajov
- Jednoduché použitie
- Zbierajte údaje bez správneho CSV alebo API
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2022/10/join-the-future-newsletter.png)
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2024/01/Unite-AI-Mobile-Newsletter-1.png)
Alex McFarland je novinár a spisovateľ AI, ktorý skúma najnovší vývoj v oblasti umelej inteligencie. Spolupracoval s množstvom AI startupov a publikácií po celom svete.
Možno budete chcieť
10 najlepších knižníc na spracovanie obrázkov v Pythone
10 najlepších knižníc Python pre hlboké učenie
10 najlepších knižníc Python pre strojové učenie a AI
10 najlepších knižníc Pythonu na spracovanie prirodzeného jazyka
7 najlepších kurzov a certifikácií jazyka Python (júl 2024)
10 najlepších algoritmov strojového učenia