Müasir cəmiyyətdə məlumat elmi çox vacibdir!
O qədər ki, heç kimin cazibədar işlərin seksual olacağını gözləməməsinə baxmayaraq, data alimi “İyirmi birinci əsrin ən seksual işi” seçilib!
Bununla belə, məlumatların böyük əhəmiyyəti səbəbindən Data Science hazırda olduqca populyardır.
Python, statistik təhlili, verilənlərin modelləşdirilməsi və oxunaqlılığı ilə ən yaxşılarından biridir proqramlaşdırma dilləri bu məlumatdan dəyər çıxarmaq üçün.
Python, məlumat elmi ilə bağlı çətinliklərin öhdəsindən gəlməyə gəldikdə, proqramçılarını heyrətləndirməyi dayandırmır. Bu geniş istifadə olunan, obyekt yönümlü, açıq mənbəli, müxtəlif əlavə xüsusiyyətləri olan yüksək performanslı proqramlaşdırma dilidir.
Python, proqramçıların çətinlikləri həll etmək üçün hər gün istifadə etdikləri məlumat elmi üçün diqqətəlayiq kitabxanalarla dizayn edilmişdir.
Nəzərə alınacaq ən yaxşı Python kitabxanaları bunlardır:
1. Pandas
Pandas, tərtibatçılara "etiketli" və "əlaqəli" məlumatlar ilə təbii şəkildə işləməkdə kömək etmək üçün hazırlanmış bir paketdir. O, iki əsas məlumat strukturu üzərində qurulub: “Series” (bir ölçülü, obyektlərin siyahısına bənzər) və “Məlumat çərçivələri” (iki ölçülü, çoxlu sütunlu cədvəl kimi).
Pandalar məlumat strukturlarını DataFrame obyektlərinə çevirməyi, çatışmayan məlumatlarla məşğul olmağı, DataFrame-dən sütunlar əlavə etməyi/silməyi, itkin faylları hesablamaq və məlumatların vizuallaşdırılması histoqramlardan və ya süjet qutularından istifadə etməklə.
O, həmçinin yaddaşdaxili məlumat strukturları və bir neçə fayl formatı arasında məlumatların oxunması və yazılması üçün bir sıra alətlər təqdim edir.
Bir sözlə, məlumatların sürətli və sadə emalı, məlumatların toplanması, məlumatların oxunması və yazılması və məlumatların vizuallaşdırılması üçün idealdır. Məlumat elmi layihəsi yaratarkən, məlumatlarınızı idarə etmək və təhlil etmək üçün həmişə Pandas heyvan kitabxanasından istifadə edəcəksiniz.
2. Çılpaq
NumPy (Numerical Python) elmi hesablamalar və əsas və mürəkkəb massiv əməliyyatları üçün fantastik vasitədir.
Kitabxana Python-da n-massivlər və matrislərlə işləmək üçün bir sıra faydalı funksiyalar təqdim edir.
O, eyni tipli verilənləri ehtiva edən massivləri emal etməyi və massivlər üzərində hesab əməliyyatlarını yerinə yetirməyi (vektorlaşdırma daxil olmaqla) asanlaşdırır. Əslində, riyazi əməliyyatları vektorlaşdırmaq üçün NumPy massiv növündən istifadə performansı yaxşılaşdırır və icra müddətini azaldır.
Riyazi və məntiqi əməliyyatlar üçün çoxölçülü massivlərə dəstək kitabxananın əsas xüsusiyyətidir. NumPy funksiyaları real ədədlərin çoxölçülü massivi kimi vizualları və səs dalğalarını indeksləşdirmək, çeşidləmək, yenidən formalaşdırmaq və əlaqələndirmək üçün istifadə edilə bilər.
3. matplotlib
Python dünyasında Matplotlib ən çox istifadə edilən kitabxanalardan biridir. Statik, animasiyalı və interaktiv məlumat vizualizasiyaları yaratmaq üçün istifadə olunur. Matplotlib-də çoxlu diaqram və fərdiləşdirmə seçimləri var.
Histoqramlardan istifadə edərək proqramçılar qrafikləri səpə, düzəldə və redaktə edə bilərlər. Açıq mənbəli kitabxana proqramlara süjetlər əlavə etmək üçün obyekt yönümlü API təmin edir.
Mürəkkəb vizuallaşdırmalar yaratmaq üçün bu kitabxanadan istifadə edərkən, tərtibatçılar normaldan daha çox kod yazmalıdırlar.
Qeyd etmək lazımdır ki, məşhur qrafik kitabxanaları heç bir problem olmadan Matplotlib ilə birlikdə mövcuddur.
Digər şeylər arasında, Python skriptlərində, Python və IPython qabıqlarında, Jupyter noutbuklarında və veb tətbiqi serverlər.
Süjetlər, bar diaqramları, pasta diaqramları, histoqramlar, səpələnmə diaqramları, səhv diaqramları, güc spektrləri, stemplotlar və hər hansı digər vizual diaqramların hamısı onunla yaradıla bilər.
4. Dəniz doğulmuş
Seaborn kitabxanası Matplotlib üzərində qurulub. Seaborn Matplotlib-dən daha cəlbedici və informativ statistik qrafiklər hazırlamaq üçün istifadə edilə bilər.
Seaborn, verilənlərin vizuallaşdırılması üçün tam dəstəkdən əlavə, bir çox dəyişənlər arasında qarşılıqlı əlaqəni araşdırmaq üçün inteqrasiya olunmuş verilənlər toplusuna yönəlmiş API daxildir.
Seaborn, zaman seriyası vizuallaşdırması, birgə süjetlər, skripka diaqramları və bir çox başqaları daxil olmaqla, məlumatların vizuallaşdırılması üçün heyrətamiz sayda seçim təklif edir.
O, dərin anlayışlarla informativ vizuallaşdırmalar təmin etmək üçün semantik xəritəçəkmə və statistik aqreqasiyadan istifadə edir. Buraya bütün verilənlər toplusunu daxil edən məlumat çərçivələri və massivlərlə işləyən bir sıra verilənlər bazası yönümlü qrafik proqramları daxildir.
Onun məlumat vizualizasiyasına bar diaqramları, pasta diaqramları, histoqramlar, səpələnmə qrafikləri, xəta diaqramları və digər qrafiklər daxil ola bilər. Bu Python məlumat vizuallaşdırma kitabxanasına həmçinin verilənlər bazasında meylləri aşkar etməyə kömək edən rəng palitralarının seçilməsi üçün alətlər daxildir.
5. Scikit-öyrən
Scikit-learn verilənlərin modelləşdirilməsi və modelin qiymətləndirilməsi üçün ən böyük Python kitabxanasıdır. Bu, ən faydalı Python kitabxanalarından biridir. Yalnız modelləşdirmə məqsədi ilə hazırlanmış çoxlu imkanlara malikdir.
Buraya bütün Nəzarət olunan və Nəzarət olunmayan Maşın Öyrənmə alqoritmləri, eləcə də tam müəyyən edilmiş Ansambl Öyrənmə və Maşın Öyrənməni Təkmilləşdirmə funksiyaları daxildir.
Məlumat alimləri tərəfindən rutin işlər görmək üçün istifadə olunur maşın təlim və klasterləşdirmə, reqressiya, model seçimi, ölçülərin azaldılması və təsnifat kimi məlumatların çıxarılması fəaliyyətləri. O, həmçinin hərtərəfli sənədlərlə gəlir və heyranedici şəkildə işləyir.
Scikit-learn Təsnifat, Reqressiya, Dəstək Vektor Maşınları, Təsadüfi Meşələr, Ən Yaxın Qonşular, Naive Bayes, Qərar Ağacları, Klasterləşdirmə və s. kimi müxtəlif Nəzarət olunan və Nəzarətsiz Maşın Öyrənmə modellərini yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
Python maşın öyrənmə kitabxanası məlumatların təhlili və mədən işlərini yerinə yetirmək üçün müxtəlif sadə, lakin səmərəli alətləri ehtiva edir.
Əlavə oxumaq üçün bələdçimiz buradadır Scikit-öyrən.
6. XGBoost
XGBoost sürət, çeviklik və daşınma üçün nəzərdə tutulmuş paylanmış gradient gücləndirici alətlər dəstidir. ML alqoritmlərini inkişaf etdirmək üçün o, Gradient Boosting çərçivəsini istifadə edir. XGBoost, məlumat elminin geniş spektrini həll edə bilən sürətli və dəqiq paralel ağac gücləndirici texnikadır.
Gradient Boosting çərçivəsindən istifadə edərək, bu kitabxana maşın öyrənmə alqoritmləri yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
Buraya müxtəlif məlumat elmi məsələlərinin həllində komandalara kömək edən paralel ağac gücləndirilməsi daxildir. Digər bir üstünlük, tərtibatçıların Hadoop, SGE və MPI üçün eyni kodu istifadə edə bilmələridir.
Həm paylanmış, həm də yaddaş məhdud vəziyyətlərdə də etibarlıdır.
7. Tensor axını
TensorFlow, geniş alətlər, kitabxanalar və resurslara malik pulsuz uçdan-uca açıq mənbəli AI platformasıdır. TensorFlow üzərində işləyən hər kəs tanış olmalıdır maşın öyrənmə layihələri Pythonda.
Bu, Google tərəfindən hazırlanmış məlumat axını qrafiklərindən istifadə edərək ədədi hesablamalar üçün açıq mənbəli simvolik riyaziyyat alətləri dəstidir. Qrafik qovşaqları tipik TensorFlow məlumat axını qrafikində riyazi prosesləri əks etdirir.
Qrafik kənarları, əksinə, şəbəkə qovşaqları arasında axan, tensorlar kimi tanınan çoxölçülü məlumat massivləridir. O, proqramçılara kodu dəyişdirmədən iş masası, mobil cihaz və ya serverdə bir və ya daha çox CPU və ya GPU arasında emal paylamağa imkan verir.
TensorFlow C və C++ dillərində işlənib hazırlanmışdır. TensorFlow ilə siz sadəcə dizayn edə bilərsiniz və Maşın Öyrənməsini öyrət Keras kimi yüksək səviyyəli API istifadə edən modellər.
O, həmçinin modeliniz üçün ən yaxşı həlli seçməyə imkan verən bir çox abstraksiya dərəcəsinə malikdir. TensorFlow həmçinin Maşın Öyrənmə modellərini buludda, brauzerdə və ya öz cihazınıza yerləşdirməyə imkan verir.
O, obyektin tanınması, nitqin tanınması və bir çox başqa işlər üçün ən təsirli vasitədir. Süni inkişafa kömək edir sinir şəbəkələri çoxlu məlumat mənbələri ilə məşğul olmalıdır.
Əlavə oxumaq üçün TensorFlow-da sürətli bələdçimizdir.
8. Keras
Keras pulsuz və açıq mənbədir Python əsaslı neyron şəbəkəsi süni intellekt, dərin öyrənmə və məlumat elmi fəaliyyətləri üçün alətlər dəsti. Neyron şəbəkələri müşahidə məlumatlarını (şəkillər və ya audiolar) şərh etmək üçün Data Science-da da istifadə olunur.
Bu, modellər yaratmaq, məlumatların qrafikini çəkmək və məlumatların qiymətləndirilməsi üçün alətlər toplusudur. O, həmçinin tez idxal və yüklənə bilən əvvəlcədən etiketlənmiş məlumat dəstlərini ehtiva edir.
İstifadəsi asandır, çox yönlüdür və kəşfiyyat tədqiqatları üçün idealdır. Bundan əlavə, o, tam əlaqəli, konvolyusiya, hovuz, təkrarlanan, daxiletmə və digər Neyron Şəbəkə formalarını yaratmağa imkan verir.
Bu modellər böyük məlumat dəstləri və problemlər üçün tam hüquqlu Neyron Şəbəkəsi yaratmaq üçün birləşdirilə bilər. Bu neyron şəbəkələrin modelləşdirilməsi və yaradılması üçün fantastik kitabxanadır.
İstifadəsi sadədir və tərtibatçılara çox rahatlıq verir. Keras digər Python maşın öyrənmə paketləri ilə müqayisədə ləngdir.
Bunun səbəbi odur ki, o, əvvəlcə arxa plan infrastrukturundan istifadə edərək hesablama qrafiki yaradır və sonra əməliyyatları həyata keçirmək üçün ondan istifadə edir. Keras yeni tədqiqatlar aparmağa gəldikdə inanılmaz dərəcədə ifadəli və uyğunlaşa bilir.
9. PyTorch
PyTorch məşhur Python paketidir dərin öyrənmə və maşın öyrənməsi. Bu, nəhəng verilənlər bazasında Dərin Öyrənmə və Neyron Şəbəkələri həyata keçirmək üçün Python əsaslı açıq mənbəli elmi hesablama proqramıdır.
Facebook sifətin tanınması və avtomatik etiketləmə kimi fəaliyyətlərə kömək edən neyron şəbəkələri yaratmaq üçün bu alət dəstindən geniş istifadə edir.
PyTorch dərin öyrənmə işlərini tez başa çatdırmaq istəyən məlumat alimləri üçün platformadır. Alət tensor hesablamalarını GPU sürətləndirilməsi ilə həyata keçirməyə imkan verir.
O, həmçinin dinamik hesablama şəbəkələrinin qurulması və qradiyentlərin avtomatik hesablanması daxil olmaqla, başqa şeylər üçün də istifadə olunur.
Xoşbəxtlikdən, PyTorch, maksimum çeviklik və sürət vermək üçün maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə tədqiqatlarına gəldikdə tərtibatçılara asanlıqla nəzəriyyə və tədqiqatdan təlim və inkişafa keçməyə imkan verən fantastik bir paketdir.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolbar) məlumat alimləri üçün məşhur Python paketidir. NLTK ilə mətn etiketləmə, tokenləşdirmə, semantik əsaslandırma və təbii dil emalı ilə bağlı digər tapşırıqlar yerinə yetirilə bilər.
NLTK daha mürəkkəb AI-ni tamamlamaq üçün də istifadə edilə bilər (Süni İntellekt) iş. NLTK əvvəlcə linqvistik model və idrak nəzəriyyəsi kimi müxtəlif süni intellekt və maşın öyrənmə tədris paradiqmalarını dəstəkləmək üçün yaradılmışdır.
Hal-hazırda o, AI alqoritmini idarə edir və faktiki dünyada model inkişafını öyrənir. Tədqiqat sistemlərinin prototipləşdirilməsi və inkişafı üçün platforma kimi istifadə olunmaqla yanaşı, tədris vasitəsi və fərdi öyrənmə vasitəsi kimi istifadə üçün geniş şəkildə əhatə olunmuşdur.
Təsnifat, təhlil, semantik əsaslandırma, köklənmə, etiketləmə və tokenləşdirmə hamısı dəstəklənir.
Nəticə
Bu, məlumat elmi üçün ilk on Python kitabxanasını yekunlaşdırır. Məlumat elmi və maşın öyrənməsi daha populyarlaşdıqca Python məlumat elmi kitabxanaları müntəzəm olaraq yenilənir.
Data Science üçün bir neçə Python kitabxanası var və istifadəçinin seçimi əsasən onların üzərində işlədiyi layihənin növü ilə müəyyən edilir.
Cavab yaz