In vandag se samelewing is datawetenskap uiters belangrik!
Soveel so dat datawetenskaplike gekroon is as die "Sexiste Job van die Een-en-Twintigste Eeu", ten spyte daarvan dat niemand verwag het dat geeky jobs sexy sou wees nie!
As gevolg van die enorme belangrikheid van data, is Data Science egter tans baie gewild.
Python, met sy statistiese analise, datamodellering en leesbaarheid, is een van die beste programmeringstale om waarde uit hierdie data te onttrek.
Python hou nooit op om sy programmeerders te verstom wanneer dit kom by die oorkoming van datawetenskap-uitdagings nie. Dit is 'n wyd gebruikte, objekgeoriënteerde, oopbron, hoëprestasie-programmeertaal met 'n verskeidenheid bykomende kenmerke.
Python is ontwerp met merkwaardige biblioteke vir datawetenskap wat programmeerders elke dag gebruik om probleme op te los.
Hier is die beste Python-biblioteke om te oorweeg:
1. pandas
Pandas is 'n pakket wat ontwerp is om ontwikkelaars te help om op 'n natuurlike manier met "gemerkte" en "relasionele" data te werk. Dit is gebou op twee hoofdatastrukture: "Reeks" (eendimensioneel, soortgelyk aan 'n lys van voorwerpe) en "Datarame" (tweedimensioneel, soos 'n tabel met veelvuldige kolomme).
Pandas ondersteun die omskakeling van datastrukture na DataFrame-voorwerpe, die hantering van ontbrekende data, die byvoeging/verwydering van kolomme van DataFrame, die toerekening van ontbrekende lêers, en data te visualiseer met behulp van histogramme of plotkassies.
Dit bied ook 'n aantal gereedskap vir die lees en skryf van data tussen datastrukture in die geheue en verskeie lêerformate.
In 'n neutedop, dit is ideaal vir vinnige en eenvoudige dataverwerking, data-aggregasie, datalees en skryf, en datavisualisering. Wanneer jy 'n datawetenskapprojek skep, sal jy altyd die dierbiblioteek Pandas gebruik om jou data te hanteer en te ontleed.
2. Lomp
NumPy (Numerical Python) is 'n fantastiese hulpmiddel vir die doen van wetenskaplike berekeninge en basiese en gesofistikeerde skikking bedrywighede.
Die biblioteek bied 'n aantal nuttige kenmerke om met n-skikkings en matrikse in Python te werk.
Dit maak dit makliker om skikkings te verwerk wat waardes van dieselfde datatipe bevat en om rekenkundige bewerkings op skikkings uit te voer (insluitend vektorisering). In werklikheid, die gebruik van die NumPy-skikkingtipe om wiskundige bewerkings te vektoriseer, verbeter werkverrigting en verminder die uitvoeringstyd.
Die ondersteuning vir multidimensionele skikkings vir wiskundige en logiese bewerkings is die biblioteek se kernkenmerk. NumPy-funksies kan gebruik word om beeldmateriaal en klankgolwe te indekseer, sorteer, hervorm en te kommunikeer as 'n multidimensionele reeks reële getalle.
3. matplotlib
In die Python-wêreld is Matplotlib een van die biblioteke wat die meeste gebruik word. Dit word gebruik om statiese, geanimeerde en interaktiewe datavisualiserings te genereer. Matplotlib het baie kaart- en aanpassingsopsies.
Deur histogramme te gebruik, kan programmeerders grafieke verstrooi, aanpas en wysig. Die oopbron-biblioteek bied 'n objekgeoriënteerde API vir die byvoeging van plotte in programme.
Wanneer hierdie biblioteek gebruik word om komplekse visualiserings te genereer, moet ontwikkelaars egter meer kode as normaalweg skryf.
Dit is opmerklik dat gewilde kaartbiblioteke sonder probleme saam met Matplotlib bestaan.
Dit word onder andere gebruik in Python-skrifte, Python- en IPython-skulpe, Jupyter-notaboeke en web aansoek bedieners.
Plotte, staafdiagramme, sirkeldiagramme, histogramme, verstrooiingsdiagramme, foutgrafieke, kragspektra, stamplotte en enige ander soort visualiseringskaarte kan almal daarmee geskep word.
4. Seebaard
Die Seaborn-biblioteek is gebou op Matplotlib. Seaborn kan gebruik word om meer aantreklike en insiggewende statistiese grafieke as Matplotlib te maak.
Seaborn sluit 'n geïntegreerde datastel-georiënteerde API in om die interaksies tussen baie veranderlikes te ondersoek, benewens volle ondersteuning vir datavisualisering.
Seaborn bied 'n verbysterende aantal opsies vir datavisualisering, insluitend tydreeksvisualisering, gesamentlike plotte, viooldiagramme en vele ander.
Dit gebruik semantiese kartering en statistiese samevoeging om insiggewende visualiserings met diep insigte te verskaf. Dit sluit 'n aantal datastel-georiënteerde kaartroetines in wat met datarame en skikkings werk wat hele datastelle insluit.
Die datavisualisering daarvan kan staafdiagramme, sirkeldiagramme, histogramme, spreidingsdiagramme, foutkaarte en ander grafika insluit. Hierdie Python-datavisualiseringsbiblioteek bevat ook gereedskap om kleurpalette te kies, wat help om tendense in 'n datastel te ontbloot.
5. Scikit-leer
Scikit-learn is die beste Python-biblioteek vir datamodellering en modelassessering. Dit is een van die nuttigste Python-biblioteke. Dit het 'n oorvloed van vermoëns wat uitsluitlik ontwerp is vir die doel van modellering.
Dit sluit alle algoritmes vir masjienleer onder toesig en sonder toesig, sowel as volledig gedefinieerde Ensemble-leer- en versterkende masjienleer-funksies.
Dit word deur datawetenskaplikes gebruik om roetine te doen machine learning en data-ontginningsaktiwiteite soos groepering, regressie, modelseleksie, dimensionaliteitvermindering en klassifikasie. Dit kom ook met omvattende dokumentasie en presteer uitstekend.
Scikit-learn kan gebruik word om 'n verskeidenheid masjienleermodelle onder toesig en sonder toesig te skep, soos klassifikasie, regressie, ondersteuningsvektormasjiene, ewekansige woude, naaste bure, naïewe baaie, besluitebome, groepering, ensovoorts.
Die Python-masjienleerbiblioteek bevat 'n verskeidenheid eenvoudige maar doeltreffende gereedskap om data-analise en myntake uit te voer.
Vir verdere lees, hier is ons gids oor Scikit-leer.
6. XGBoost
XGBoost is 'n verspreide gradiëntversterkende gereedskapstel wat ontwerp is vir spoed, buigsaamheid en oordraagbaarheid. Om ML-algoritmes te ontwikkel, gebruik dit die Gradient Boosting-raamwerk. XGBoost is 'n vinnige en akkurate tegniek vir parallelle boomversterking wat 'n wye reeks datawetenskapprobleme kan oplos.
Deur die Gradient Boosting-raamwerk te gebruik, kan hierdie biblioteek gebruik word om masjienleeralgoritmes te skep.
Dit sluit parallelle boomversterking in, wat spanne help om 'n verskeidenheid datawetenskapkwessies op te los. Nog 'n voordeel is dat ontwikkelaars dieselfde kode vir Hadoop, SGE en MPI kan gebruik.
Dit is ook betroubaar in beide verspreide en geheue-beperkte situasies.
7. Tensorstroom
TensorFlow is 'n gratis end-tot-end oopbron KI-platform met 'n groot verskeidenheid gereedskap, biblioteke en hulpbronne. TensorFlow moet bekend wees aan enigiemand wat aan werk masjienleerprojekte in Python.
Dit is 'n oopbron simboliese wiskundige gereedskapstel vir numeriese berekening deur gebruik te maak van datavloeigrafieke wat deur Google ontwikkel is. Die grafieknodusse weerspieël die wiskundige prosesse in 'n tipiese TensorFlow-datavloeigrafiek.
Die grafiekrande, aan die ander kant, is die multidimensionele data-skikkings, ook bekend as tensors, wat tussen die netwerknodusse vloei. Dit laat programmeerders verwerking tussen een of meer SVE's of GPU's op 'n rekenaar, mobiele toestel of bediener versprei sonder om kode te verander.
TensorFlow is ontwikkel in C en C++. Met TensorFlow kan jy eenvoudig ontwerp en lei Masjienleer op modelle wat hoëvlak API's soos Keras gebruik.
Dit het ook baie grade van abstraksie, wat jou toelaat om die beste oplossing vir jou model te kies. TensorFlow laat jou ook toe om Masjienleer-modelle na die wolk, 'n blaaier of jou eie toestel te ontplooi.
Dit is die doeltreffendste hulpmiddel vir werke soos objekherkenning, spraakherkenning en vele ander. Dit help met die ontwikkeling van kunsmatige neurale netwerke wat met talle databronne moet handel.
Hier is ons vinnige gids oor TensorFlow vir verdere lees.
8. Keras
Keras is 'n gratis en oopbron Python-gebaseerde neurale netwerk gereedskapstel vir kunsmatige intelligensie, diep leer en datawetenskapaktiwiteite. Neurale netwerke word ook in Data Science gebruik om waarnemingsdata (foto's of oudio) te interpreteer.
Dit is 'n versameling gereedskap vir die skep van modelle, grafiese data en evaluering van data. Dit sluit ook vooraf-benoemde datastelle in wat vinnig ingevoer en gelaai kan word.
Dit is maklik om te gebruik, veelsydig en ideaal vir verkennende navorsing. Verder laat dit jou toe om ten volle gekoppelde, konvolusionêre, poel-, herhalende, inbedding- en ander vorme van neurale netwerke te skep.
Hierdie modelle kan saamgevoeg word om 'n volwaardige neurale netwerk vir enorme datastelle en kwessies te bou. Dit is 'n fantastiese biblioteek vir modellering en skep van neurale netwerke.
Dit is maklik om te gebruik en gee ontwikkelaars baie buigsaamheid. Keras is traag in vergelyking met ander Python-masjienleerpakkette.
Dit is omdat dit eers 'n berekeningsgrafiek genereer deur die backend-infrastruktuur te gebruik en dit dan gebruik om bedrywighede uit te voer. Keras is ongelooflik ekspressief en aanpasbaar wanneer dit kom by die doen van nuwe navorsing.
9. PyTorch
PyTorch is 'n gewilde Python-pakket vir diep leer en masjienleer. Dit is 'n Python-gebaseerde oopbron wetenskaplike rekenaarsagteware vir die implementering van Deep Learning en Neurale Netwerke op groot datastelle.
Facebook maak uitgebreide gebruik van hierdie gereedskapstel om neurale netwerke te skep wat help met aktiwiteite soos gesigsherkenning en outo-tagging.
PyTorch is 'n platform vir datawetenskaplikes wat diep leertake vinnig wil voltooi. Die instrument maak dit moontlik om tensorberekeninge met GPU-versnelling uit te voer.
Dit word ook vir ander dinge gebruik, insluitend die bou van dinamiese rekenaarnetwerke en die outomatiese berekening van gradiënte.
Gelukkig is PyTorch 'n fantastiese pakket wat ontwikkelaars in staat stel om maklik oor te skakel van teorie en navorsing na opleiding en ontwikkeling wanneer dit kom by masjienleer en diepleernavorsing om maksimum buigsaamheid en spoed te gee.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) is 'n gewilde Python-pakket vir datawetenskaplikes. Teksetikettering, tokenisering, semantiese redenering en ander take wat verband hou met natuurlike taalverwerking kan met NLTK bewerkstellig word.
NLTK kan ook gebruik word om meer komplekse AI (Kunsmatige Intelligensie) werksgeleenthede. NLTK is oorspronklik geskep om verskillende KI- en masjienleer-onderrigparadigmas te ondersteun, soos die linguistiese model en kognitiewe teorie.
Dit dryf tans KI-algoritme en leermodelontwikkeling in die werklike wêreld aan. Dit is omvattend omhels vir gebruik as 'n onderriginstrument en as 'n individuele studiehulpmiddel, benewens dat dit gebruik word as 'n platform vir prototipering en ontwikkeling van navorsingstelsels.
Klassifikasie, ontleding, semantiese redenering, stemming, tagging en tokenisering word almal ondersteun.
Gevolgtrekking
Dit sluit die top tien Python-biblioteke vir datawetenskap af. Python-datawetenskapbiblioteke word gereeld opgedateer namate datawetenskap en masjienleer gewilder word.
Daar is verskeie Python-biblioteke vir Data Science, en die gebruiker se keuse word meestal bepaal deur die tipe projek waaraan hulle werk.
Lewer Kommentaar