Ma'lumotlar fanlari uchun 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalari

Python bugungi kunda eng ko'p qo'llaniladigan dasturlash tiliga aylandi va u ma'lumotlar faniga oid vazifalarni hal qilish uchun eng yaxshi tanlovdir. Python har kuni ma'lumotlar olimlari tomonidan qo'llaniladi va u o'rganish osonligi tufayli havaskorlar va mutaxassislar uchun ajoyib tanlovdir. Python-ni ma'lumotlar fanida juda mashhur qiladigan boshqa xususiyatlardan biri shundaki, u ochiq manba, ob'ektga yo'naltirilgan va yuqori samarali tildir. 

Ammo Python-ning ma'lumotlar fani uchun eng katta savdo nuqtasi dasturchilarga bir qator muammolarni hal qilishda yordam beradigan kutubxonalarning keng assortimentidir. 

Keling, ma'lumotlar faniga oid 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalarini ko'rib chiqaylik: 

1. TensorFlow

Maʼlumotlar faniga oid 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalari roʻyxatida Google Brain Team tomonidan ishlab chiqilgan TensorFlow birinchi oʻrinda turadi. TensorFlow ham yangi boshlanuvchilar, ham professionallar uchun ajoyib tanlov bo'lib, u ko'plab moslashuvchan vositalar, kutubxonalar va jamoat resurslarini taklif etadi. 

Kutubxona yuqori samarali raqamli hisob-kitoblarga qaratilgan bo'lib, unda 35,000 1,500 ga yaqin sharhlar va XNUMX dan ortiq mualliflar jamoasi mavjud. Uning ilovalari ilmiy sohalarda qo'llaniladi va uning asosi oxir-oqibat qiymat hosil qiluvchi qisman aniqlangan hisoblash ob'ektlari bo'lgan tensorlarni o'z ichiga olgan hisoblashni aniqlash va ishga tushirish uchun asos yaratadi. 

TensorFlow ayniqsa nutq va tasvirni aniqlash, matnga asoslangan ilovalar, vaqt seriyasini tahlil qilish va videoni aniqlash kabi vazifalar uchun foydalidir. 

Ma'lumotlar fanlari uchun TensorFlowning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Neyron mashinasini o'rganishda xatolikni 50-60 foizga kamaytiradi
• Ajoyib kutubxona boshqaruvi
• Moslashuvchan arxitektura va ramka
• Turli xil hisoblash platformalarida ishlaydi

2. SciPy

Ma'lumotlar faniga oid yana bir eng yaxshi Python kutubxonasi SciPy bo'lib, u yuqori darajadagi hisoblashlar uchun foydalaniladigan bepul va ochiq manba Python kutubxonasidir. TensorFlow singari, SciPy ham yuzlab hissa qo'shuvchilardan iborat katta va faol hamjamiyatga ega. SciPy, ayniqsa, ilmiy va texnik hisob-kitoblar uchun foydalidir va ilmiy hisob-kitoblar uchun turli xil qulay va samarali tartiblarni taqdim etadi. 

SciPy Numpy-ga asoslangan bo'lib, u barcha funktsiyalarni o'z ichiga oladi va ularni foydalanuvchilar uchun qulay, ilmiy vositalarga aylantiradi. SciPy katta ma'lumotlar to'plamlarida ilmiy va texnik hisoblashni mukammal darajada bajaradi va u ko'pincha ko'p o'lchovli tasvir operatsiyalari, optimallashtirish algoritmlari va chiziqli algebra uchun qo'llaniladi. 

SciPy-ning ma'lumotlar fanining asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish va vizualizatsiya qilish uchun yuqori darajadagi buyruqlar
• Differensial tenglamalarni yechish uchun o'rnatilgan funksiyalar
• Ko'p o'lchovli tasvirni qayta ishlash
• Katta ma'lumotlar to'plamini hisoblash

3. Pandas

Ma'lumotlar fanida Python kutubxonalaridan yana biri eng keng tarqalgan bo'lib Pandas bo'lib, u ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan ma'lumotlarni boshqarish va tahlil qilish vositalarini taqdim etadi. Kutubxonada raqamli jadvallar va vaqt seriyalarini tahlil qilish uchun o'zining kuchli ma'lumotlar tuzilmalari mavjud. 

Pandalar kutubxonasining ikkita asosiy xususiyati uning Series va DataFrames boʻlib, ular maʼlumotlarni boshqarish va oʻrganishning tez va samarali usullaridir. Bu ma'lumotlarni samarali ifodalaydi va uni turli yo'llar bilan boshqaradi. 

Pandalarning asosiy ilovalaridan ba'zilari umumiy ma'lumotlar tortishuvi va ma'lumotlarni tozalash, statistika, moliya, sana oralig'ini yaratish, chiziqli regressiya va boshqalarni o'z ichiga oladi. 

Pandalarning ma'lumotlar fanining asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• O'z funktsiyangizni yarating va uni bir qator ma'lumotlar bo'ylab ishga tushiring
• Yuqori darajadagi abstraksiya
• Yuqori darajadagi tuzilmalar va manipulyatsiya vositalari
• Ma'lumotlar to'plamlarini birlashtirish/qo'shish 

4. numpy

Numpy - bu katta ko'p o'lchovli massiv va matritsalarni qayta ishlash uchun muammosiz ishlatilishi mumkin bo'lgan Python kutubxonasi. U yuqori darajadagi matematik funktsiyalarning katta to'plamidan foydalanadi, bu uni samarali fundamental ilmiy hisob-kitoblar uchun ayniqsa foydali qiladi. 

NumPy massivlarni qayta ishlash uchun umumiy maqsadli paket boʻlib, yuqori unumli massivlar va vositalarni taqdim etadi va u koʻp oʻlchovli massivlar va funksiyalar hamda ularda samarali ishlaydigan operatorlarni taqdim etish orqali sekinlikni bartaraf etadi. 

Python kutubxonasi ko'pincha ma'lumotlarni tahlil qilish, kuchli N o'lchovli massivlarni yaratish va SciPy va scikit-learn kabi boshqa kutubxonalar bazasini shakllantirish uchun qo'llaniladi. 

NumPy-ning ma'lumotlar fanlari uchun asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Raqamli tartiblar uchun tez, oldindan tuzilgan funksiyalar
• Ob'ektga yo'naltirilgan yondashuvni qo'llab-quvvatlaydi
• Samaraliroq hisoblash uchun massivga yo'naltirilgan
• Ma'lumotlarni tozalash va manipulyatsiya qilish

5. Matplotlib

Matplotlib - bu Python uchun chizmachilik kutubxonasi bo'lib, unda 700 dan ortiq ishtirokchilar hamjamiyati mavjud. U ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan grafik va chizmalarni, shuningdek, chizmalarni ilovalarga joylashtirish uchun ob'ektga yo'naltirilgan APIni ishlab chiqaradi. 

Ma'lumotlar fanining eng mashhur tanlovlaridan biri Matplotlib turli xil ilovalarga ega. U o'zgaruvchilarning korrelyatsion tahlili, modellarning ishonch oralig'ini va ma'lumotlarning taqsimlanishini tasavvur qilish uchun, shuningdek, tarqalish grafigi yordamida chetni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. 

Matplotlib-ning ma'lumotlar fanlari uchun asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• MATLAB o'rnini bosishi mumkin
• Erkin va ochiq kodli
• O'nlab orqa va chiqish turlarini qo'llab-quvvatlaydi
• Kam xotira iste'moli

6. Scikit-o'rganing

Scikit-learn - ma'lumotlar faniga oid yana bir ajoyib Python kutubxonasi. Mashinani o'rganish kutubxonasi turli xil foydali mashina o'rganish algoritmlarini taqdim etadi va u SciPy va NumPy-ga interpolyatsiya qilish uchun mo'ljallangan. 

Scikit-learn gradientni kuchaytirish, DBSCAN, tasniflash ichidagi tasodifiy o'rmonlar, regressiya, klasterlash usullari va vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlaydi. 

Python kutubxonasi ko'pincha klasterlash, tasniflash, model tanlash, regressiya va o'lchamlarni kamaytirish kabi ilovalar uchun ishlatiladi. 

Scikit-learn uchun ma'lumotlar fanining asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Ma'lumotlarni tasniflash va modellashtirish
• Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash
• Modelni tanlash
• Mashinani o'rganish algoritmlari 

7. Keras

Keras - bu TensorFlowga o'xshash chuqur o'rganish va neyron tarmoq modullari uchun tez-tez ishlatiladigan juda mashhur Python kutubxonasi. Kutubxona TensorFlow va Theano backendlarini qo‘llab-quvvatlaydi, bu esa uni TensorFlow bilan ortiqcha shug‘ullanishni istamaydiganlar uchun ajoyib tanlov qiladi. 

Ochiq manbali kutubxona sizga modellarni yaratish, ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish va grafiklarni vizualizatsiya qilish uchun zarur bo'lgan barcha vositalarni taqdim etadi va u to'g'ridan-to'g'ri import qilinishi va yuklanishi mumkin bo'lgan oldindan belgilangan ma'lumotlar to'plamini o'z ichiga oladi. Keras kutubxonasi modulli, kengaytiriladigan va moslashuvchan bo'lib, uni yangi boshlanuvchilar uchun qulay variant qiladi. Bundan tashqari, u ma'lumotlar turlari uchun eng keng diapazonlardan birini taklif qiladi. 

Keras ko'pincha oldindan tayyorlangan og'irliklar bilan mavjud bo'lgan chuqur o'rganish modellari uchun qidiriladi va ular o'z modelingizni yaratmasdan yoki o'rgatmasdan bashorat qilish yoki uning xususiyatlarini olish uchun ishlatilishi mumkin.

Kerasning ma'lumotlar fanining asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Neyron qatlamlarini rivojlantirish
• Ma'lumotlarni birlashtirish
• Faollashtirish va xarajat funktsiyalari
• Chuqur o'rganish va mashinani o'rganish modellari

8. Nopok

Scrapy - ma'lumotlar fanining eng mashhur Python kutubxonalaridan biri. Tez va ochiq manbali veb skanerlash Python ramkalari ko'pincha XPath-ga asoslangan selektorlar yordamida veb-sahifadan ma'lumotlarni olish uchun ishlatiladi. 

Kutubxonada keng ko'lamli ilovalar mavjud, jumladan, Internetdan tuzilgan ma'lumotlarni olish uchun skanerlash dasturlarini yaratishda foydalaniladi. Bundan tashqari, u API-lardan ma'lumotlarni yig'ish uchun ishlatiladi va foydalanuvchilarga katta brauzerlarni qurish va o'lchash uchun qayta ishlatilishi mumkin bo'lgan universal kodlarni yozish imkonini beradi. 

Ma'lumotlar fanlari uchun Scrapy-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Yengil va ochiq manba
• Kuchli veb-qirqish kutubxonasi
• XPath selektorlari yordamida onlayn sahifalardan ma'lumotlarni chiqaradi 
• O'rnatilgan qo'llab-quvvatlash

9. PyTorch

Bizning ro'yxatimizning oxiriga yaqin - PyTorch, bu ma'lumotlar fanining yana bir eng yaxshi Python kutubxonasi. Python-ga asoslangan ilmiy hisoblash to'plami grafik ishlov berish birliklarining kuchiga tayanadi va u ko'pincha maksimal moslashuvchanlik va tezlik bilan chuqur o'rganish tadqiqot platformasi sifatida tanlanadi. 

2016-yilda Facebook’ning sun’iy intellekt tadqiqot guruhi tomonidan yaratilgan PyTorch’ning eng yaxshi xususiyatlari uning yuqori tezligini o‘z ichiga oladi, u hatto og‘ir grafiklar bilan ishlashda ham erisha oladi. U juda moslashuvchan, soddalashtirilgan protsessorlar yoki protsessorlar va GPUlarda ishlashga qodir. 

PyTorch-ning ma'lumotlar fanlari uchun asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Ma'lumotlar to'plamini nazorat qilish
• Yuqori moslashuvchan va tez
• Chuqur ta'lim modellarini ishlab chiqish
• Statistik taqsimot va operatsiyalar

10. Go'zal sho'rva

Ma'lumotlar faniga oid 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalari ro'yxatini yakunlash - BeautifulSoup bo'lib, u ko'pincha veb-brauzer va ma'lumotlarni qirqish uchun ishlatiladi. BeautifulSoup yordamida foydalanuvchilar tegishli CSV yoki APIsiz veb-saytda mavjud bo'lgan ma'lumotlarni to'plashlari mumkin. Shu bilan birga, Python kutubxonasi ma'lumotlarni o'chirish va kerakli formatda tartibga solishga yordam beradi. 

BeautifulSoup shuningdek, oson o'rganish imkonini beruvchi qo'llab-quvvatlash va keng qamrovli hujjatlar uchun tashkil etilgan hamjamiyatga ega. 

Ma'lumotlar fanlari uchun BeautifulSoupning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Jamiyatni qo'llab-quvvatlash
• Veb skanerlash va ma'lumotlarni o'chirish
• foydalanish oson
• Tegishli CSV yoki APIsiz ma'lumotlarni to'plang