У сучасным грамадстве навука аб дадзеных вельмі важная!
Настолькі, што навуковец па дадзеных быў названы «самай сэксуальнай працай дваццаць першага стагоддзя», нягледзячы на тое, што ніхто не чакаў, што вакансіі для вылюдкаў будуць сэксуальнымі!
Аднак з-за велізарнай важнасці даных Data Science зараз вельмі папулярная.
Python з яго статыстычным аналізам, мадэляваннем даных і зручнасцю чытання з'яўляецца адным з лепшых мовы праграмавання для атрымання каштоўнасці з гэтых даных.
Python не перастае здзіўляць сваіх праграмістаў, калі справа даходзіць да пераадолення праблем навукі аб дадзеных. Гэта шырока распаўсюджаная, аб'ектна-арыентаваная, высокапрадукцыйная мова праграмавання з адкрытым зыходным кодам і мноствам дадатковых функцый.
Python быў распрацаваны з выдатнымі бібліятэкамі для навукі аб дадзеных, якія праграмісты выкарыстоўваюць кожны дзень для вырашэння цяжкасцей.
Вось лепшыя бібліятэкі Python для разгляду:
1. Панды
Pandas - гэта пакет, прызначаны для дапамогі распрацоўшчыкам у натуральнай працы з «пазначанымі» і «рэляцыйнымі» дадзенымі. Ён пабудаваны на дзвюх асноўных структурах даных: «Серыі» (аднамерныя, падобныя на спіс аб'ектаў) і «Фреймы даных» (двухмерныя, як табліца з некалькімі слупкамі).
Pandas падтрымлівае пераўтварэнне структур дадзеных у аб'екты DataFrame, апрацоўку адсутных даных, даданне/выдаленне слупкоў з DataFrame, увядзенне адсутных файлаў і візуалізацыя дадзеных выкарыстоўваючы гістаграмы або графікі.
Ён таксама забяспечвае шэраг інструментаў для чытання і запісу дадзеных паміж структурамі дадзеных у памяці і некалькімі фарматамі файлаў.
У двух словах, ён ідэальна падыходзіць для хуткай і простай апрацоўкі даных, агрэгацыі даных, чытання і запісу даных і візуалізацыі даных. Ствараючы праект навукі аб дадзеных, вы заўсёды будзеце выкарыстоўваць бібліятэку жывёл Pandas для апрацоўкі і аналізу вашых даных.
2. Нумпі
NumPy (Numerical Python) - гэта фантастычны інструмент для правядзення навуковых вылічэнняў і асноўных і складаных аперацый з масівамі.
Бібліятэка забяспечвае шэраг карысных функцый для працы з n-масіўамі і матрыцамі ў Python.
Гэта палягчае апрацоўку масіваў, якія змяшчаюць значэнні аднаго тыпу даных, і выкананне арыфметычных аперацый над масівамі (у тым ліку вектарызацыю). На самай справе выкарыстанне тыпу масіва NumPy для вектарызацыі матэматычных аперацый павышае прадукцыйнасць і памяншае час выканання.
Падтрымка шматмерных масіваў для матэматычных і лагічных аперацый з'яўляецца асноўнай функцыяй бібліятэкі. Функцыі NumPy можна выкарыстоўваць для індэксацыі, сартавання, змены формы і перадачы візуальных і гукавых хваль у выглядзе шматмернага масіва рэчаісных лікаў.
3. matplotlib
У свеце Python Matplotlib з'яўляецца адной з найбольш часта выкарыстоўваюцца бібліятэк. Ён выкарыстоўваецца для стварэння статычных, аніміраваных і інтэрактыўных візуалізацый даных. Matplotlib мае мноства варыянтаў для стварэння дыяграм і наладкі.
Выкарыстоўваючы гістаграмы, праграмісты могуць раскідваць, наладжваць і рэдагаваць графікі. Бібліятэка з адкрытым зыходным кодам забяспечвае аб'ектна-арыентаваны API для дадання графікаў у праграмы.
Аднак пры выкарыстанні гэтай бібліятэкі для стварэння складаных візуалізацый распрацоўшчыкі павінны напісаць больш кода, чым звычайна.
Варта адзначыць, што папулярныя бібліятэкі дыяграм без праблем суіснуюць з Matplotlib.
Сярод іншага, ён выкарыстоўваецца ў скрыптах Python, абалонках Python і IPython, наўтбуках Jupyter і вэб-прыкладанне сервера.
З яго дапамогай можна ствараць графікі, слупковыя дыяграмы, кругавыя дыяграмы, гістаграмы, дыяграмы рассеяння, дыяграмы памылак, спектры магутнасці, ступенчатыя дыяграмы і любыя іншыя дыяграмы візуалізацыі.
4. Марскі народ
Бібліятэка Seaborn пабудавана на Matplotlib. Seaborn можна выкарыстоўваць для стварэння больш прывабных і інфарматыўных статыстычных графікаў, чым Matplotlib.
Seaborn уключае інтэграваны API, арыентаваны на набор даных, для даследавання ўзаемадзеяння паміж многімі зменнымі, у дадатак да поўнай падтрымкі візуалізацыі даных.
Seaborn прапануе ашаламляльную колькасць варыянтаў візуалізацыі даных, уключаючы візуалізацыю часовых шэрагаў, сумесныя графікі, скрыпічныя дыяграмы і многія іншыя.
Ён выкарыстоўвае семантычнае адлюстраванне і статыстычнае агрэгаванне, каб забяспечыць інфарматыўную візуалізацыю з глыбокім разуменнем. Ён уключае шэраг працэдур пабудовы дыяграм, арыентаваных на набор даных, якія працуюць з кадрамі і масівамі даных, якія ўключаюць цэлыя наборы даных.
Яго візуалізацыя даных можа ўключаць гістаграмы, кругавыя дыяграмы, гістаграмы, дыяграмы рассеяння, дыяграмы памылак і іншую графіку. Гэтая бібліятэка візуалізацыі даных Python таксама ўключае інструменты для выбару каляровых палітраў, якія дапамагаюць выявіць тэндэнцыі ў наборы даных.
5. Scikit-вучыся
Scikit-learn - найвялікшая бібліятэка Python для мадэлявання даных і ацэнкі мадэляў. Гэта адна з самых карысных бібліятэк Python. Ён мае мноства магчымасцяў, прызначаных выключна для мадэлявання.
Ён уключае ўсе алгарытмы машыннага навучання пад кантролем і без яго, а таксама цалкам вызначаныя функцыі ансамблевага навучання і ўзмацнення машыннага навучання.
Ён выкарыстоўваецца навукоўцамі для выканання руцінных задач навучанне з дапамогай машыны і інтэлектуальны аналіз дадзеных, такія як кластэрызацыя, рэгрэсія, выбар мадэлі, памяншэнне памернасці і класіфікацыя. Ён таксама пастаўляецца з поўнай дакументацыяй і працуе цудоўна.
Scikit-learn можна выкарыстоўваць для стварэння розных мадэляў машыннага навучання пад наглядам і без нагляду, такіх як класіфікацыя, рэгрэсія, машыны апорных вектараў, выпадковыя лясы, бліжэйшыя суседзі, наіўны Байес, дрэвы рашэнняў, кластэрызацыя і гэтак далей.
Бібліятэка машыннага навучання Python уключае мноства простых, але эфектыўных інструментаў для выканання задач аналізу даных і майнинга.
Для далейшага чытання вось наша кіраўніцтва па Scikit-вучыцца.
6. XGBoost
XGBoost - гэта размеркаваны набор інструментаў для павышэння градыенту, распрацаваны для хуткасці, гнуткасці і мабільнасці. Для распрацоўкі алгарытмаў ML выкарыстоўваецца структура Gradient Boosting. XGBoost - гэта хуткі і дакладны метад павышэння ўзроўню паралельнага дрэва, які можа вырашыць шырокі спектр праблем навукі аб даных.
Выкарыстоўваючы структуру Gradient Boosting, гэтую бібліятэку можна выкарыстоўваць для стварэння алгарытмаў машыннага навучання.
Ён уключае паралельнае ўзмацненне дрэва, якое дапамагае камандам вырашаць розныя праблемы навукі аб даных. Яшчэ адна перавага заключаецца ў тым, што распрацоўшчыкі могуць выкарыстоўваць адзін і той жа код для Hadoop, SGE і MPI.
Ён таксама надзейны як у сітуацыях размеркаванай памяці, так і ў сітуацыях з абмежаванай памяццю.
7. Тэнзорны паток
TensorFlow - гэта бясплатная скразная платформа штучнага інтэлекту з адкрытым зыходным кодам з шырокім наборам інструментаў, бібліятэк і рэсурсаў. TensorFlow павінен быць знаёмы ўсім, хто над ім працуе праекты машыннага навучання у Python.
Гэта сімвалічны матэматычны інструментар з адкрытым зыходным кодам для лікавых вылічэнняў з выкарыстаннем графікаў патоку даных, распрацаваных Google. Вузлы графа адлюстроўваюць матэматычныя працэсы ў тыповым графе патоку даных TensorFlow.
З іншага боку, краю графа - гэта шматмерныя масівы даных, таксама вядомыя як тэнзары, якія перацякаюць паміж вузламі сеткі. Гэта дазваляе праграмістам размеркаваць апрацоўку паміж адным або некалькімі працэсарамі або графічнымі працэсарамі на працоўным стале, мабільнай прыладзе або серверы без змены кода.
TensorFlow распрацаваны на C і C++. З TensorFlow вы можаце проста распрацоўваць і навучанне машыннага навучання мадэлі з выкарыстаннем высокаўзроўневых API, такіх як Keras.
Ён таксама мае мноства ступеняў абстракцыі, што дазваляе выбраць лепшае рашэнне для вашай мадэлі. TensorFlow таксама дазваляе разгортваць мадэлі машыннага навучання ў воблаку, браўзеры або на вашай ўласнай прыладзе.
Гэта найбольш эфектыўны інструмент для такіх работ, як распазнаванне аб'ектаў, распазнаванне маўлення і многіх іншых. Гэта дапамагае ў развіцці штучнага нейронавыя сеткі якія павінны мець справу са шматлікімі крыніцамі дадзеных.
Вось наша кароткае кіраўніцтва па TensorFlow для далейшага чытання.
8. Керас
Keras - бясплатная праграма з адкрытым зыходным кодам Нейрасетка на аснове Python набор інструментаў для дзейнасці ў галіне штучнага інтэлекту, глыбокага навучання і навукі аб дадзеных. Нейронавыя сеткі таксама выкарыстоўваюцца ў Data Science для інтэрпрэтацыі даных назіранняў (фота ці аўдыя).
Гэта набор інструментаў для стварэння мадэляў, графікаў даных і ацэнкі даных. Ён таксама ўключае папярэдне пазначаныя наборы даных, якія можна хутка імпартаваць і загружаць.
Ён просты ў выкарыстанні, універсальны і ідэальна падыходзіць для пошукавых даследаванняў. Акрамя таго, гэта дазваляе ствараць цалкам звязаныя, згорткавыя, аб'ядноўваючыя, рэкурэнтныя, убудаваныя і іншыя формы нейронавых сетак.
Гэтыя мадэлі можна аб'яднаць для стварэння паўнавартаснай нейронавай сеткі для велізарных набораў даных і праблем. Гэта фантастычная бібліятэка для мадэлявання і стварэння нейронавых сетак.
Ён просты ў выкарыстанні і дае распрацоўшчыкам вялікую гнуткасць. Keras млявы ў параўнанні з іншымі пакетамі машыннага навучання Python.
Гэта таму, што ён спачатку стварае вылічальны графік з выкарыстаннем бэкэнд-інфраструктуры, а затым выкарыстоўвае яго для правядзення аперацый. Керас неверагодна экспрэсіўны і адаптыўны, калі справа даходзіць да новых даследаванняў.
9. PyTorch
PyTorch - гэта папулярны пакет Python для глыбокае вывучэнне і машыннае навучанне. Гэта навуковае вылічальнае праграмнае забеспячэнне з адкрытым зыходным кодам на аснове Python для ўкаранення глыбокага навучання і нейронавых сетак на велізарных наборах даных.
Facebook шырока выкарыстоўвае гэты набор інструментаў для стварэння нейронавых сетак, якія дапамагаюць у такіх дзеяннях, як распазнаванне твараў і аўтаматычнае пазначэнне.
PyTorch - гэта платформа для навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных, якія жадаюць хутка выконваць задачы паглыбленага навучання. Інструмент дазваляе выконваць тэнзарныя разлікі з паскарэннем GPU.
Ён таксама выкарыстоўваецца для іншых рэчаў, у тым ліку для пабудовы дынамічных вылічальных сетак і аўтаматычнага разліку градыентаў.
На шчасце, PyTorch - гэта фантастычны пакет, які дазваляе распрацоўшчыкам лёгка пераходзіць ад тэорыі і даследаванняў да навучання і распрацоўкі, калі гаворка ідзе пра машыннае навучанне і даследаванні глыбокага навучання, каб забяспечыць максімальную гнуткасць і хуткасць.
10. НЛТК
NLTK (Natural Language Toolkit) - папулярны пакет Python для навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных. Тэкставыя тэгі, токенізацыя, семантычныя разважанні і іншыя задачы, звязаныя з апрацоўкай натуральнай мовы, могуць быць выкананы з дапамогай NLTK.
NLTK таксама можна выкарыстоўваць для завяршэння больш складанага штучнага інтэлекту (Штучны Інтэлект) працоўныя месцы. Першапачаткова NLTK быў створаны для падтрымкі розных парадыгм навучання ІІ і машыннага навучання, такіх як лінгвістычная мадэль і кагнітыўная тэорыя.
У цяперашні час ён кіруе алгарытмам штучнага інтэлекту і распрацоўкай мадэлі навучання ў рэальным свеце. Яго шырока выкарыстоўваюць у якасці навучальнага дапаможніка і індывідуальнага дапаможніка, акрамя таго, што ён выкарыстоўваецца ў якасці платформы для стварэння прататыпаў і распрацоўкі даследчых сістэм.
Падтрымліваюцца класіфікацыя, сінтаксічны разбор, семантычнае разуменне, вызначэнне плыні, пазначэнне тэгаў і токенізацыя.
заключэнне
На гэтым дзесятка лепшых бібліятэк Python для навукі аб дадзеных завяршаецца. Бібліятэкі навукі аб дадзеных Python рэгулярна абнаўляюцца па меры таго, як навука аб дадзеных і машыннае навучанне становяцца ўсё больш папулярнымі.
Ёсць некалькі бібліятэк Python для Data Science, і выбар карыстальніка ў асноўным вызначаецца тыпам праекта, над якім яны працуюць.
Пакінуць каментар