10 nejlepších Pythonových knihoven pro Data Science

Python se stal dnes nejrozšířenějším programovacím jazykem a je nejlepší volbou pro řešení úloh datové vědy. Python používají datoví vědci každý den a je skvělou volbou pro amatéry i odborníky díky své snadno naučitelné povaze. Některé z dalších funkcí, díky kterým je Python tak populární pro datovou vědu, je to, že je to open source, objektově orientovaný a vysoce výkonný jazyk. 

Ale největší předností Pythonu pro datovou vědu je jeho široká škála knihoven, které mohou pomoci programátorům vyřešit řadu problémů. 

Pojďme se podívat na 10 nejlepších Pythonových knihoven pro datovou vědu: 

1. TensorFlow

Na prvním místě našeho seznamu 10 nejlepších knihoven Pythonu pro datovou vědu je TensorFlow, vyvinutý týmem Google Brain. TensorFlow je vynikající volbou pro začátečníky i profesionály a nabízí širokou škálu flexibilních nástrojů, knihoven a komunitních zdrojů. 

Knihovna je zaměřena na vysoce výkonné numerické výpočty a má kolem 35,000 1,500 komentářů a komunitu více než XNUMX XNUMX přispěvatelů. Jeho aplikace se používají napříč vědeckými obory a jeho rámec pokládá základy pro definování a provádění výpočtů, které zahrnují tenzory, což jsou částečně definované výpočetní objekty, které nakonec vytvářejí hodnotu. 

TensorFlow je zvláště užitečný pro úkoly, jako je rozpoznávání řeči a obrazu, textové aplikace, analýza časových řad a detekce videa. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow pro datovou vědu: 

• Snižuje chyby o 50 až 60 procent v neuronovém strojovém učení
• Výborná správa knihovny
• Flexibilní architektura a framework
• Běží na různých výpočetních platformách

2. SciPy

Další špičkovou knihovnou Pythonu pro datovou vědu je SciPy, což je bezplatná a open-source knihovna Pythonu používaná pro výpočty na vysoké úrovni. Stejně jako TensorFlow má SciPy velkou a aktivní komunitu čítající stovky přispěvatelů. SciPy je zvláště užitečný pro vědecké a technické výpočty a poskytuje různé uživatelsky přívětivé a efektivní rutiny pro vědecké výpočty. 

SciPy je založen na Numpy a zahrnuje všechny funkce a zároveň je mění na uživatelsky přívětivé vědecké nástroje. SciPy je vynikající při provádění vědeckých a technických výpočtů na velkých souborech dat a často se používá pro operace s vícerozměrnými obrázky, optimalizační algoritmy a lineární algebru. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí SciPy pro datovou vědu: 

• Příkazy na vysoké úrovni pro manipulaci s daty a vizualizaci
• Vestavěné funkce pro řešení diferenciálních rovnic
• Vícerozměrné zpracování obrazu
• Výpočet velkého souboru dat

3. Pandy

Další z nejrozšířenějších knihoven Pythonu pro datovou vědu je Pandas, která poskytuje nástroje pro manipulaci a analýzu dat, které lze použít k analýze dat. Knihovna obsahuje vlastní výkonné datové struktury pro manipulaci s numerickými tabulkami a analýzu časových řad. 

Dvě z hlavních funkcí knihovny Pandas jsou její Series a DataFrames, což jsou rychlé a efektivní způsoby, jak spravovat a prozkoumávat data. Ty efektivně reprezentují data a různými způsoby s nimi manipulují. 

Některé z hlavních aplikací Pandas zahrnují obecné datové spory a čištění dat, statistiky, finance, generování období, lineární regresi a mnoho dalšího. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Pandas pro datovou vědu: 

• Vytvořte si vlastní funkci a spusťte ji přes řadu dat
• Abstrakce na vysoké úrovni
• Vysokoúrovňové struktury a manipulační nástroje
• Slučování/spojování datových sad 

4. nemotorný

Numpy je knihovna Pythonu, kterou lze bezproblémově využít pro zpracování velkých vícerozměrných polí a matic. Využívá velkou sadu matematických funkcí na vysoké úrovni, díky kterým je zvláště užitečný pro efektivní základní vědecké výpočty. 

NumPy je univerzální balíček pro zpracování polí, který poskytuje vysoce výkonná pole a nástroje a řeší pomalost poskytováním vícerozměrných polí a funkcí a operátorů, které na nich efektivně pracují. 

Knihovna Python se často používá pro analýzu dat, vytváření výkonných N-rozměrných polí a tvoří základ dalších knihoven jako SciPy a scikit-learn. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí NumPy pro datovou vědu: 

• Rychlé, předkompilované funkce pro numerické rutiny
• Podporuje objektově orientovaný přístup
• Orientovaný na pole pro efektivnější výpočty
• Čištění a manipulace s daty

5. Matplotlib

Matplotlib je vykreslovací knihovna pro Python, která má komunitu více než 700 přispěvatelů. Vytváří grafy a grafy, které lze použít pro vizualizaci dat, stejně jako objektově orientované API pro vkládání grafů do aplikací. 

Matplotlib, jedna z nejoblíbenějších možností pro datovou vědu, má řadu aplikací. Může být použit pro korelační analýzu proměnných, pro vizualizaci intervalů spolehlivosti modelů a distribuci dat pro získání náhledů a pro detekci odlehlých hodnot pomocí bodového grafu. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Matplotlib pro datovou vědu: 

• Může být náhradou za MATLAB
• Zdarma a open source
• Podporuje desítky backendů a typů výstupů
• Nízká spotřeba paměti

6. Scikit-učit se

Scikit-learn je další skvělá Python knihovna pro datovou vědu. Knihovna strojového učení poskytuje řadu užitečných algoritmů strojového učení a je navržena pro interpolaci do SciPy a NumPy. 

Scikit-learn zahrnuje zesílení gradientu, DBSCAN, náhodné lesy v rámci klasifikace, regresi, metody shlukování a podpůrné vektorové stroje. 

Knihovna Python se často používá pro aplikace, jako je shlukování, klasifikace, výběr modelu, regrese a redukce rozměrů. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Scikit-learn pro datovou vědu: 

• Klasifikace a modelování dat
• Předzpracování dat
• Výběr modelu
• End-to-end algoritmy strojového učení 

7. Keras

Keras je velmi populární Python knihovna často používaná pro hluboké učení a moduly neuronových sítí, podobně jako TensorFlow. Knihovna podporuje backendy TensorFlow i Theano, což z ní dělá skvělou volbu pro ty, kteří se nechtějí příliš zapojovat do TensorFlow. 

Knihovna s otevřeným zdrojovým kódem vám poskytuje všechny nástroje potřebné ke konstrukci modelů, analýze datových sad a vizualizaci grafů a zahrnuje předem označené datové sady, které lze přímo importovat a načíst. Knihovna Keras je modulární, rozšiřitelná a flexibilní, což z ní činí uživatelsky přívětivou volbu pro začátečníky. Kromě toho nabízí také jeden z nejširších rozsahů datových typů. 

Keras je často vyhledáván pro modely hlubokého učení, které jsou k dispozici s předem trénovanými závažími, a ty lze použít k předpovědím nebo k extrakci jeho funkcí, aniž byste museli vytvářet nebo trénovat svůj vlastní model.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Keras pro datovou vědu: 

• Rozvíjení nervových vrstev
• Sdružování dat
• Aktivační a nákladové funkce
• Modely hlubokého učení a strojového učení

8. Škrábaný

Scrapy je jednou z nejznámějších knihoven Pythonu pro datovou vědu. Rychlé a open-source rámce Pythonu pro procházení webu se často používají k extrahování dat z webové stránky pomocí selektorů založených na XPath. 

Knihovna má širokou škálu aplikací, včetně použití k vytváření prolézacích programů, které získávají strukturovaná data z webu. Používá se také ke shromažďování dat z rozhraní API a umožňuje uživatelům psát univerzální kódy, které lze znovu použít pro vytváření a škálování velkých prohledávačů. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Scrapy pro datovou vědu: 

• Lehký a otevřený zdroj
• Robustní knihovna pro stírání webu
• Extrahuje data z online stránek pomocí selektorů XPath 
• Integrovaná podpora

9. PyTorch

Blíží se konec našeho seznamu PyTorch, což je další špičková knihovna Pythonu pro datovou vědu. Vědecký výpočetní balíček založený na Pythonu se spoléhá na výkon grafických procesorových jednotek a často je vybírán jako platforma pro hluboké učení s maximální flexibilitou a rychlostí. 

PyTorch, vytvořený výzkumným týmem AI na Facebooku v roce 2016, mezi nejlepší vlastnosti PyTorch patří jeho vysoká rychlost provádění, které může dosáhnout i při práci s těžkými grafy. Je vysoce flexibilní, dokáže pracovat na zjednodušených procesorech nebo CPU a GPU. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí PyTorch pro datovou vědu: 

• Kontrola nad datovými sadami
• Vysoce flexibilní a rychlé
• Vývoj modelů hlubokého učení
• Statistické rozdělení a operace

10. Krásná polévka

Náš seznam 10 nejlepších knihoven Pythonu pro datovou vědu uzavírá BeautifulSoup, která se nejčastěji používá pro procházení webu a seškrabování dat. S BeautifulSoup mohou uživatelé shromažďovat data, která jsou dostupná na webových stránkách bez správného CSV nebo API. Knihovna Python zároveň pomáhá data seškrábat a uspořádat do požadovaného formátu. 

BeautifulSoup má také zavedenou komunitu pro podporu a komplexní dokumentaci, která umožňuje snadné učení. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí BeautifulSoup pro datovou vědu: 

• Podpora Společenství
• Procházení webu a škrábání dat
• Snadné použití
• Sbírejte data bez správného CSV nebo API