10 parasta Python-kirjastoa tietotieteelle

Python on noussut nykypäivän eniten käytetyksi ohjelmointikieleksi, ja se on paras valinta datatieteen tehtäviin. Python on datatieteilijöiden käytössä joka ikinen päivä, ja se on helppokäyttöisen luonteensa ansiosta loistava valinta niin harrastajille kuin asiantuntijoillekin. Jotkut muut ominaisuudet, jotka tekevät Pythonista niin suositun datatieteessä, on se, että se on avoimen lähdekoodin, oliosuuntautunut ja tehokas kieli. 

Pythonin suurin myyntivaltti datatieteelle on kuitenkin sen laaja valikoima kirjastoja, jotka voivat auttaa ohjelmoijia ratkaisemaan useita ongelmia. 

Katsotaanpa 10 parasta Python-kirjastoa datatieteelle: 

1. TensorFlow

Kymmenen parhaan tietotieteen Python-kirjastomme kärjessä on Google Brain Teamin kehittämä TensorFlow. TensorFlow on erinomainen valinta sekä aloittelijoille että ammattilaisille, ja se tarjoaa laajan valikoiman joustavia työkaluja, kirjastoja ja yhteisöresursseja. 

Kirjasto on tarkoitettu korkean suorituskyvyn numeerisiin laskelmiin, ja siinä on noin 35,000 1,500 kommenttia ja yli XNUMX XNUMX kirjoittajan yhteisö. Sen sovelluksia käytetään useilla tieteenaloilla, ja sen puitteet luovat perustan laskennan määrittelylle ja suorittamiselle, joka sisältää tensorit, jotka ovat osittain määriteltyjä laskennallisia objekteja, jotka lopulta tuottavat arvon. 

TensorFlow on erityisen hyödyllinen tehtäviin, kuten puheen ja kuvan tunnistus, tekstipohjaiset sovellukset, aikasarja-analyysi ja videon havaitseminen. 

Tässä on joitain TensorFlown pääominaisuuksia datatieteessä: 

• Vähentää virheitä 50-60 prosenttia hermokoneoppimisessa
• Erinomainen kirjaston hallinta
• Joustava arkkitehtuuri ja kehys
• Toimii useilla laskenta-alustoilla

2. SciPy

Toinen tietotieteen suosituin Python-kirjasto on SciPy, joka on ilmainen ja avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, jota käytetään korkean tason laskelmiin. TensorFlow'n tavoin SciPyllä on suuri ja aktiivinen yhteisö, jossa on satoja osallistujia. SciPy on erityisen hyödyllinen tieteellisissä ja teknisissä laskelmissa, ja se tarjoaa erilaisia ​​käyttäjäystävällisiä ja tehokkaita rutiineja tieteellisiin laskelmiin. 

SciPy perustuu Numpyyn, ja se sisältää kaikki toiminnot ja tekee niistä käyttäjäystävällisiä, tieteellisiä työkaluja. SciPy on erinomainen tieteellisen ja teknisen laskennan suorittamisessa suurille tietojoukoille, ja sitä käytetään usein moniulotteisiin kuvatoimintoihin, optimointialgoritmeihin ja lineaariseen algebraan. 

Tässä on joitain SciPyn pääominaisuuksia datatieteessä: 

• Korkean tason komennot tietojen käsittelyyn ja visualisointiin
• Sisäänrakennetut funktiot differentiaaliyhtälöiden ratkaisemiseen
• Moniulotteinen kuvankäsittely
• Suuren tietojoukon laskenta

3. Panda

Toinen datatieteen laajimmin käytetyistä Python-kirjastoista on Pandas, joka tarjoaa tietojen käsittely- ja analysointityökaluja, joita voidaan käyttää tietojen analysointiin. Kirjasto sisältää omat tehokkaat tietorakenteet numeeristen taulukoiden käsittelyä ja aikasarjaanalyysiä varten. 

Kaksi Pandas-kirjaston tärkeimmistä ominaisuuksista ovat sen Series ja DataFrames, jotka ovat nopeita ja tehokkaita tapoja hallita ja tutkia tietoja. Nämä edustavat dataa tehokkaasti ja käsittelevät sitä eri tavoilla. 

Jotkut Pandan tärkeimmistä sovelluksista ovat yleinen tietojen riitely ja tietojen puhdistaminen, tilastot, talous, ajanjakson luominen, lineaarinen regressio ja paljon muuta. 

Tässä on joitain Pandan tärkeimmistä ominaisuuksista datatieteessä: 

• Luo oma funktio ja suorita se datasarjan yli
• Korkean tason abstraktio
• Korkeatasoiset rakenteet ja manipulointityökalut
• Tietojoukkojen yhdistäminen/liittäminen 

4. nuhjuinen

Numpy on Python-kirjasto, jota voidaan käyttää saumattomasti suuren moniulotteisen taulukon ja matriisin käsittelyyn. Se käyttää suurta joukkoa korkean tason matemaattisia funktioita, jotka tekevät siitä erityisen hyödyllisen tehokkaissa tieteellisissä peruslaskelmissa. 

NumPy on yleiskäyttöinen taulukonkäsittelypaketti, joka tarjoaa korkean suorituskyvyn taulukoita ja työkaluja, ja se korjaa hitautta tarjoamalla moniulotteisia taulukoita ja toimintoja sekä operaattoreita, jotka toimivat niissä tehokkaasti. 

Python-kirjastoa käytetään usein tietojen analysointiin, tehokkaiden N-ulotteisten taulukoiden luomiseen ja muiden kirjastojen, kuten SciPyn ja scikit-learnin, perustana. 

Tässä on joitain NumPyn pääominaisuuksia datatieteessä: 

• Nopeat, esikäännetyt funktiot numeerisia rutiineja varten
• Tukee oliolähtöistä lähestymistapaa
• Joukkosuuntautunut tehokkaampaan laskentaan
• Tietojen puhdistus ja käsittely

5. Matplotlib

Matplotlib on Pythonin piirtokirjasto, jossa on yli 700 avustajan yhteisö. Se tuottaa kaavioita ja kaavioita, joita voidaan käyttää tietojen visualisointiin, sekä olio-sovellusliittymän kaavioiden upottamiseen sovelluksiin. 

Yksi suosituimmista tietotieteen valinnoista, Matplotlibilla on useita sovelluksia. Sitä voidaan käyttää muuttujien korrelaatioanalyysiin, mallien luottamusvälien visualisointiin ja datan jakautumiseen oivallusten saamiseksi sekä poikkeavien havaitsemiseen sirontadiagrammin avulla. 

Tässä on joitain Matplotlibin pääominaisuuksia datatieteessä: 

• Voi olla MATLAB-korvaus
• Vapaan ja avoimen lähdekoodin
• Tukee kymmeniä taustaohjelmia ja tulostyyppejä
• Alhainen muistin kulutus

6. Scikit opittava

Scikit-learn on toinen loistava Python-kirjasto datatieteelle. Koneoppimiskirjasto tarjoaa useita hyödyllisiä koneoppimisalgoritmeja, ja se on suunniteltu interpoloitavaksi SciPyyn ja NumPyyn. 

Scikit-learn sisältää gradientin tehostuksen, DBSCANin, luokituksen satunnaiset metsät, regression, klusterointimenetelmät ja tukivektorikoneet. 

Python-kirjastoa käytetään usein sovelluksissa, kuten klusterointi, luokittelu, mallin valinta, regressio ja ulottuvuuden vähentäminen. 

Tässä on joitain Scikit-learn for data science -ohjelman pääominaisuuksia: 

• Tietojen luokittelu ja mallintaminen
• Tietojen esikäsittely
• Malli valinta
• Päästä päähän koneoppimisalgoritmit 

7. Keras

Keras on erittäin suosittu Python-kirjasto, jota käytetään usein syväoppimiseen ja hermoverkkomoduuleihin, kuten TensorFlow. Kirjasto tukee sekä TensorFlow- että Theano-taustaohjelmia, mikä tekee siitä loistavan valinnan niille, jotka eivät halua olla liian tekemisissä TensorFlow'n kanssa. 

Avoimen lähdekoodin kirjasto tarjoaa sinulle kaikki työkalut, joita tarvitaan mallien rakentamiseen, tietojoukkojen analysointiin ja kaavioiden visualisointiin, ja se sisältää valmiiksi merkittyjä tietojoukkoja, jotka voidaan suoraan tuoda ja ladata. Keras-kirjasto on modulaarinen, laajennettava ja joustava, joten se on käyttäjäystävällinen vaihtoehto aloittelijoille. Tämän lisäksi se tarjoaa myös yhden laajimmista tietotyypeistä. 

Kerasta haetaan usein esikoulutetuilla painoilla saataviin syväoppimismalleihin, joiden avulla voidaan tehdä ennusteita tai poimia sen ominaisuuksia luomatta tai harjoittelematta omaa mallia.

Tässä on joitain Kerasin pääominaisuuksia datatieteessä: 

• Hermokerrosten kehittäminen
• Tietojen yhdistäminen
• Aktivointi- ja kustannustoiminnot
• Syväoppimis- ja koneoppimismallit

8. Scrapy

Scrapy on yksi tunnetuimmista tietotieteen Python-kirjastoista. Nopeita ja avoimen lähdekoodin verkkoindeksoivia Python-kehyksiä käytetään usein tietojen poimimiseen verkkosivulta XPath-pohjaisten valitsimien avulla. 

Kirjastossa on laaja valikoima sovelluksia, mukaan lukien sitä käytetään indeksointiohjelmien rakentamiseen, jotka hakevat strukturoitua tietoa verkosta. Sitä käytetään myös tietojen keräämiseen API-liittymistä, ja sen avulla käyttäjät voivat kirjoittaa yleisiä koodeja, joita voidaan käyttää uudelleen suurten indeksointirobottien rakentamiseen ja skaalaamiseen. 

Tässä on joitain Scrapy for data science -sovelluksen pääominaisuuksia: 

• Kevyt ja avoin lähdekoodi
• Vankka verkkokaappauskirjasto
• Poimii tiedot online-sivuilta XPath-valitsimilla 
• Sisäänrakennettu tuki

9. PyTorch

Listamme loppua lähestyy PyTorch, joka on jälleen yksi top Python-kirjasto datatieteen alalla. Python-pohjainen tieteellinen laskentapaketti nojaa grafiikan prosessointiyksiköiden tehoon, ja se valitaan usein syväoppimisen tutkimusalustaksi mahdollisimman joustavasti ja nopeasti. 

Facebookin AI-tutkimustiimin vuonna 2016 luoman PyTorchin parhaita ominaisuuksia ovat sen suuri suoritusnopeus, jonka se pystyy saavuttamaan myös raskaita kaavioita käsiteltäessä. Se on erittäin joustava ja pystyy toimimaan yksinkertaistetuilla prosessoreilla tai prosessoreilla ja GPU:illa. 

Tässä on joitain PyTorchin pääominaisuuksia datatieteessä: 

• Hallitse tietojoukkoja
• Erittäin joustava ja nopea
• Syväoppimismallien kehittäminen
• Tilastollinen jakautuminen ja toiminta

10. Kaunis keitto

10 parhaan tietotieteen Python-kirjaston luettelomme päättää BeautifulSoup, jota käytetään useimmiten verkkoindeksointiin ja tietojen kaappaamiseen. BeautifulSoupin avulla käyttäjät voivat kerätä tietoja, jotka ovat saatavilla verkkosivustolla ilman asianmukaista CSV- tai API:ta. Samalla Python-kirjasto auttaa raapumaan tiedot ja järjestämään ne vaadittuun muotoon. 

BeautifulSoupilla on myös vakiintunut yhteisö tukea ja kattavaa dokumentaatiota varten, joka mahdollistaa helpon oppimisen. 

Tässä on joitakin BeautifulSoupin pääominaisuuksia datatieteessä: 

• Yhteisön tuki
• Verkkoindeksointi ja tietojen kaapiminen
• Helppo käyttää
• Kerää tietoja ilman asianmukaista CSV:tä tai API:ta