10 najboljših knjižnic Python za podatkovno znanost

Python je danes postal najbolj razširjen programski jezik in je najboljša izbira za reševanje podatkovnih nalog. Podatkovni znanstveniki uporabljajo Python vsak dan in je odlična izbira tako za amaterje kot za strokovnjake, saj se ga je enostavno naučiti. Nekatere druge funkcije, zaradi katerih je Python tako priljubljen za podatkovno znanost, so, da je odprtokoden, objektno usmerjen in visoko zmogljiv jezik. 

Toda največja prodajna točka Pythona za podatkovno znanost je njegova široka paleta knjižnic, ki lahko programerjem pomagajo rešiti vrsto problemov. 

Oglejmo si 10 najboljših knjižnic Python za podatkovno znanost: 

1. TensorFlow

Na vrhu našega seznama 10 najboljših knjižnic Python za podatkovno znanost je TensorFlow, ki ga je razvila skupina Google Brain Team. TensorFlow je odlična izbira tako za začetnike kot za profesionalce in ponuja široko paleto prilagodljivih orodij, knjižnic in virov skupnosti. 

Knjižnica je namenjena visoko zmogljivim numeričnim izračunom in ima okoli 35,000 komentarjev ter skupnost z več kot 1,500 sodelavci. Njegove aplikacije se uporabljajo na znanstvenih področjih, njegov okvir pa postavlja temelje za definiranje in izvajanje računanja, ki vključuje tenzorje, ki so delno definirani računalniški objekti, ki na koncu ustvarijo vrednost. 

TensorFlow je še posebej uporaben za naloge, kot so prepoznavanje govora in slike, besedilne aplikacije, analiza časovnih vrst in zaznavanje videa. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij TensorFlow za podatkovno znanost: 

• Zmanjša napako za 50 do 60 odstotkov pri nevronskem strojnem učenju
• Odlično vodenje knjižnice
• Prilagodljiva arhitektura in okvir
• Deluje na različnih računalniških platformah

2. SciPy

Druga vrhunska knjižnica Python za podatkovno znanost je SciPy, ki je brezplačna in odprtokodna knjižnica Python, ki se uporablja za izračune na visoki ravni. Tako kot TensorFlow ima tudi SciPy veliko in aktivno skupnost, ki šteje na stotine sodelavcev. SciPy je še posebej uporaben za znanstvene in tehnične izračune ter ponuja različne uporabniku prijazne in učinkovite rutine za znanstvene izračune. 

SciPy temelji na Numpyju in vključuje vse funkcije ter jih spremeni v uporabniku prijazna znanstvena orodja. SciPy je odličen pri izvajanju znanstvenega in tehničnega računalništva na velikih zbirkah podatkov in se pogosto uporablja za večdimenzionalne slikovne operacije, optimizacijske algoritme in linearno algebro. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij SciPy za podatkovno znanost: 

• Ukazi na visoki ravni za obdelavo in vizualizacijo podatkov
• Vgrajene funkcije za reševanje diferencialnih enačb
• Večdimenzionalna obdelava slike
• Izračun velikega niza podatkov

3. pand

Še ena izmed najbolj razširjenih knjižnic Python za znanost o podatkih je Pandas, ki ponuja orodja za obdelavo in analizo podatkov, ki jih je mogoče uporabiti za analizo podatkov. Knjižnica vsebuje lastne močne podatkovne strukture za obdelavo numeričnih tabel in analizo časovnih vrst. 

Dve od najboljših funkcij knjižnice Pandas sta njeni nizi in DataFrames, ki sta hitra in učinkovita načina za upravljanje in raziskovanje podatkov. Ti učinkovito predstavljajo podatke in z njimi manipulirajo na različne načine. 

Nekatere od glavnih aplikacij Pandas vključujejo splošno prepiranje podatkov in čiščenje podatkov, statistiko, finance, generiranje datumskega obsega, linearno regresijo in še veliko več. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij Pandas za podatkovno znanost: 

• Ustvarite lastno funkcijo in jo zaženite v vrsti podatkov
• Abstrakcija na visoki ravni
• Visokonivojske strukture in orodja za manipulacijo
• Spajanje/združevanje naborov podatkov 

4. numpy

Numpy je knjižnica Python, ki jo je mogoče brez težav uporabiti za obdelavo velikih večdimenzionalnih matrik in matrik. Uporablja velik nabor matematičnih funkcij na visoki ravni, zaradi česar je še posebej uporaben za učinkovite temeljne znanstvene izračune. 

NumPy je splošni paket za obdelavo matrik, ki zagotavlja visoko zmogljive nize in orodja ter obravnava počasnost z zagotavljanjem večdimenzionalnih nizov in funkcij ter operaterjev, ki učinkovito delujejo na njih. 

Knjižnica Python se pogosto uporablja za analizo podatkov, ustvarjanje močnih N-dimenzionalnih nizov in tvori osnovo drugih knjižnic, kot sta SciPy in scikit-learn. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij NumPy za podatkovno znanost: 

• Hitre, vnaprej prevedene funkcije za numerične rutine
• Podpira objektno usmerjen pristop
• Usmerjen na niz za učinkovitejše računalništvo
• Čiščenje in manipulacija podatkov

5. Matplotlib

Matplotlib je knjižnica za risanje za Python, ki ima skupnost več kot 700 sodelavcev. Izdeluje grafe in risbe, ki jih je mogoče uporabiti za vizualizacijo podatkov, ter objektno usmerjen API za vdelavo grafov v aplikacije. 

Matplotlib, ki je ena izmed najbolj priljubljenih izbir za podatkovno znanost, ima različne aplikacije. Uporablja se lahko za korelacijsko analizo spremenljivk, za vizualizacijo intervalov zaupanja modelov in distribucije podatkov za pridobitev vpogledov ter za odkrivanje izstopajočih vrednosti z uporabo raztresenega grafa. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij Matplotliba za podatkovno znanost: 

• Lahko je zamenjava za MATLAB
• Brezplačen in open source
• Podpira na desetine ozadij in vrst izhodov
• Nizka poraba pomnilnika

6. Scikit-učite se

Scikit-learn je še ena odlična knjižnica Python za podatkovno znanost. Knjižnica za strojno učenje ponuja različne uporabne algoritme za strojno učenje in je zasnovana za interpolacijo v SciPy in NumPy. 

Scikit-learn vključuje gradientno povečanje, DBSCAN, naključne gozdove znotraj klasifikacije, regresijo, metode združevanja v gruče in podporne vektorske stroje. 

Knjižnica Python se pogosto uporablja za aplikacije, kot so združevanje v gruče, klasifikacija, izbira modela, regresija in zmanjšanje dimenzionalnosti. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij Scikit-learn za podatkovno znanost: 

• Klasifikacija in modeliranje podatkov
• Predhodna obdelava podatkov
• Izbira modela
• Algoritmi strojnega učenja od konca do konca 

7. Keras

Keras je zelo priljubljena knjižnica Python, ki se pogosto uporablja za globoko učenje in module nevronske mreže, podobno kot TensorFlow. Knjižnica podpira zaledja TensorFlow in Theano, zaradi česar je odlična izbira za tiste, ki se ne želijo preveč ukvarjati s TensorFlow. 

Odprtokodna knjižnica vam ponuja vsa orodja, potrebna za izdelavo modelov, analizo naborov podatkov in vizualizacijo grafov, vključuje pa tudi vnaprej označene nabore podatkov, ki jih je mogoče neposredno uvoziti in naložiti. Knjižnica Keras je modularna, razširljiva in prilagodljiva, zaradi česar je uporabniku prijazna možnost za začetnike. Poleg tega ponuja tudi enega najširših razponov podatkovnih vrst. 

Keras pogosto iščejo zaradi modelov globokega učenja, ki so na voljo z vnaprej pripravljenimi utežmi in jih je mogoče uporabiti za napovedovanje ali pridobivanje njegovih funkcij, ne da bi ustvarili ali usposobili lasten model.

Tukaj je nekaj glavnih funkcij Kerasa za podatkovno znanost: 

• Razvijanje nevronskih plasti
• Združevanje podatkov
• Aktivacijska in stroškovna funkcija
• Modeli globokega učenja in strojnega učenja

8. Strganje

Scrapy je ena najbolj znanih knjižnic Python za podatkovno znanost. Hitra in odprtokodna ogrodja Python za pajkanje po spletu se pogosto uporabljajo za pridobivanje podatkov s spletne strani s pomočjo izbirnikov, ki temeljijo na XPath. 

Knjižnica ima široko paleto aplikacij, vključno z uporabo za izdelavo programov za pajkanje, ki pridobivajo strukturirane podatke iz spleta. Uporablja se tudi za zbiranje podatkov iz API-jev in uporabnikom omogoča pisanje univerzalnih kod, ki jih je mogoče ponovno uporabiti za gradnjo in prilagajanje velikih pajkov. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij Scrapy za podatkovno znanost: 

• Lahek in odprtokoden
• Robustna knjižnica spletnega strganja
• Izvleče podatke s spletnih strani z izbirniki XPath 
• Vgrajena podpora

9. PyTorch

Bliža se koncu našega seznama PyTorch, ki je še ena vrhunska knjižnica Python za podatkovno znanost. Paket za znanstveno računalništvo, ki temelji na Pythonu, se opira na moč grafičnih procesnih enot in je pogosto izbran kot raziskovalna platforma za globoko učenje z največjo prilagodljivostjo in hitrostjo. 

Najboljše lastnosti PyTorcha, ki ga je leta 2016 ustvarila Facebookova raziskovalna skupina za umetno inteligenco, vključujejo visoko hitrost izvajanja, ki jo lahko doseže tudi pri rokovanju s težkimi grafi. Je zelo prilagodljiv, zmožen delovanja na poenostavljenih procesorjih ali CPE in GPE. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij PyTorcha za podatkovno znanost: 

• Nadzor nad nabori podatkov
• Zelo prilagodljiv in hiter
• Razvoj modelov globokega učenja
• Statistična porazdelitev in operacije

10. Lepa juha

Naš seznam 10 najboljših knjižnic Python za znanost o podatkih zaključuje BeautifulSoup, ki se najpogosteje uporablja za iskanje po spletu in strganje podatkov. Z BeautifulSoup lahko uporabniki zbirajo podatke, ki so na voljo na spletnem mestu brez ustreznega CSV ali API-ja. Hkrati knjižnica Python pomaga strgati podatke in jih urediti v zahtevano obliko. 

BeautifulSoup ima tudi vzpostavljeno skupnost za podporo in obsežno dokumentacijo, ki omogoča enostavno učenje. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij BeautifulSoup za podatkovno znanost: 

• Podpora Skupnosti
• Iskanje po spletu in strganje podatkov
• Enostaven za uporabo
• Zbirajte podatke brez ustreznega CSV ali API-ja