U današnjem društvu, nauka o podacima je veoma važna!
Toliko da je data naučnik krunisan za „najseksi posao dvadeset prvog veka“, uprkos tome što niko nije očekivao da će geeky poslovi biti seksi!
Međutim, zbog ogromne važnosti podataka, Data Science je trenutno prilično popularna.
Python je sa svojom statističkom analizom, modeliranjem podataka i čitljivošću jedan od najboljih programski jezici za izvlačenje vrijednosti iz ovih podataka.
Python ne prestaje da zadivljuje svoje programere kada je u pitanju prevazilaženje izazova nauke o podacima. To je široko korišćen, objektno orijentisan, otvorenog koda, programski jezik visokih performansi sa nizom dodatnih funkcija.
Python je dizajniran sa izvanrednim bibliotekama za nauku o podacima koje programeri svakodnevno koriste za rješavanje poteškoća.
Evo najboljih Python biblioteka koje treba uzeti u obzir:
1. Pandas
Pandas je paket dizajniran da pomogne programerima u radu sa „označenim“ i „relacionim“ podacima na prirodan način. Izgrađen je na dvije glavne strukture podataka: “Series” (jednodimenzionalni, sličan listi objekata) i “Data Frames” (dvodimenzionalni, poput tabele sa više kolona).
Pande podržavaju pretvaranje struktura podataka u objekte DataFrame, rješavanje nedostajućih podataka, dodavanje/brisanje stupaca iz DataFramea, imputiranje datoteka koje nedostaju i vizualizacija podataka koristeći histograme ili dijagrame.
Također pruža niz alata za čitanje i pisanje podataka između struktura podataka u memoriji i nekoliko formata datoteka.
Ukratko, idealan je za brzu i jednostavnu obradu podataka, agregaciju podataka, čitanje i pisanje podataka i vizualizaciju podataka. Prilikom kreiranja projekta nauke o podacima, uvijek ćete koristiti Pandas biblioteku životinja za rukovanje i analizu vaših podataka.
2. numpy
NumPy (Numerical Python) je fantastičan alat za obavljanje naučnih proračuna i osnovnih i sofisticiranih operacija niza.
Biblioteka pruža niz korisnih funkcija za rad sa n-nizovima i matricama u Pythonu.
Olakšava obradu nizova koji sadrže vrijednosti istog tipa podataka i izvođenje aritmetičkih operacija nad nizovima (uključujući vektorizaciju). U stvari, korištenje tipa niza NumPy za vektorizaciju matematičkih operacija poboljšava performanse i smanjuje vrijeme izvršenja.
Podrška za višedimenzionalne nizove za matematičke i logičke operacije je osnovna karakteristika biblioteke. NumPy funkcije se mogu koristiti za indeksiranje, sortiranje, preoblikovanje i komunikaciju vizualnih i zvučnih valova kao višedimenzionalnog niza realnih brojeva.
3. matplotlib
U svijetu Pythona, Matplotlib je jedna od najraširenijih biblioteka. Koristi se za generiranje statičkih, animiranih i interaktivnih vizualizacija podataka. Matplotlib ima mnogo opcija za crtanje i prilagođavanje.
Koristeći histograme, programeri mogu rasipati, podešavati i uređivati grafikone. Biblioteka otvorenog koda pruža objektno orijentirani API za dodavanje dijagrama u programe.
Međutim, kada koriste ovu biblioteku za generiranje složenih vizualizacija, programeri moraju napisati više koda nego što je uobičajeno.
Vrijedi napomenuti da popularne biblioteke grafikona koegzistiraju s Matplotlibom bez problema.
Između ostalog, koristi se u Python skriptama, Python i IPython školjkama, Jupyter bilježnicama i web aplikacija serveri.
S njim se mogu kreirati dijagrami, trakasti grafikoni, tortni grafikoni, histogrami, dijagrami raspršenja, grafikoni grešaka, spektri snage, dijagrami dijagrama i bilo koja druga vrsta vizualizacijskih grafikona.
4. rođen na moru
Seaborn biblioteka je izgrađena na Matplotlibu. Seaborn se može koristiti za izradu atraktivnijih i informativnijih statističkih grafikona od Matplotliba.
Seaborn uključuje integrirani API orijentiran na skup podataka za istraživanje interakcija između mnogih varijabli, uz punu podršku za vizualizaciju podataka.
Seaborn nudi nevjerojatan broj opcija za vizualizaciju podataka, uključujući vizualizaciju vremenskih serija, zajedničke dijagrame, dijagrame violine i mnoge druge.
Koristi semantičko mapiranje i statističku agregaciju kako bi pružio informativne vizualizacije sa dubokim uvidima. Uključuje brojne rutine za crtanje grafikona orijentirane na skup podataka koje rade s okvirima podataka i nizovima koji uključuju cijele skupove podataka.
Njegove vizualizacije podataka mogu uključivati trakaste grafikone, tortne grafikone, histograme, dijagrame raspršenja, grafikone grešaka i druge grafike. Ova Python biblioteka za vizualizaciju podataka također uključuje alate za odabir paleta boja, koje pomažu u otkrivanju trendova u skupu podataka.
5. Naučite naučiti
Scikit-learn je najveća Python biblioteka za modeliranje podataka i procjenu modela. To je jedna od najkorisnijih Python biblioteka. Ima mnoštvo mogućnosti dizajniranih isključivo za potrebe modeliranja.
Uključuje sve nadzirane i nenadzirane algoritme mašinskog učenja, kao i potpuno definirane funkcije Ensemble Learning i Boosting Machine Learning.
Koriste ga naučnici podataka za obavljanje rutine mašinsko učenje i aktivnosti rudarenja podataka kao što su grupisanje, regresija, odabir modela, smanjenje dimenzionalnosti i klasifikacija. Takođe dolazi sa sveobuhvatnom dokumentacijom i odlično radi.
Scikit-learn se može koristiti za kreiranje niza nadziranih i nenadziranih modela mašinskog učenja kao što su klasifikacija, regresija, mašine vektora podrške, nasumične šume, najbliži susjedi, naivni Bayesovi, stabla odlučivanja, grupisanje i tako dalje.
Python biblioteka strojnog učenja uključuje niz jednostavnih, ali efikasnih alata za izvođenje zadataka analize podataka i rudarenja.
Za dalje čitanje, evo našeg vodiča Scikit-učite.
6. XGBoost
XGBoost je distribuirani set alata za podizanje gradijenta dizajniran za brzinu, fleksibilnost i prenosivost. Za razvoj ML algoritama, koristi se Gradient Boosting framework. XGBoost je brza i precizna tehnika povećanja paralelnog stabla koja može riješiti širok spektar problema nauke o podacima.
Koristeći Gradient Boosting framework, ova biblioteka se može koristiti za kreiranje algoritama za mašinsko učenje.
Uključuje paralelno pojačavanje stabla, koje pomaže timovima u rješavanju različitih problema nauke o podacima. Još jedna prednost je da programeri mogu koristiti isti kod za Hadoop, SGE i MPI.
Pouzdan je iu distribuiranim situacijama i situacijama ograničene memorijom.
7. tenzorski tok
TensorFlow je besplatna end-to-end AI platforma otvorenog koda s velikim rasponom alata, biblioteka i resursa. TensorFlow mora biti poznat svima na kojima radi projekti mašinskog učenja u Pythonu.
To je set simboličkih matematičkih alata otvorenog koda za numeričko izračunavanje koristeći grafove toka podataka koje je razvio Google. Čvorovi grafa odražavaju matematičke procese u tipičnom TensorFlow grafu toka podataka.
Rubovi grafa, s druge strane, su višedimenzionalni nizovi podataka, također poznati kao tenzori, koji teku između čvorova mreže. Omogućuje programerima da distribuiraju obradu između jednog ili više CPU-a ili GPU-a na desktopu, mobilnom uređaju ili serveru bez promjene koda.
TensorFlow je razvijen u C i C++. Uz TensorFlow, možete jednostavno dizajnirati i trenirajte mašinsko učenje modeli koji koriste API-je visokog nivoa kao što je Keras.
Takođe ima mnogo stupnjeva apstrakcije, što vam omogućava da odaberete najbolje rješenje za vaš model. TensorFlow vam takođe omogućava da primenite modele mašinskog učenja u oblak, pretraživač ili sopstveni uređaj.
To je najefikasniji alat za poslove kao što su prepoznavanje objekata, prepoznavanje govora i mnoge druge. Pomaže u razvoju vještačkog neuronske mreže koji se mora baviti brojnim izvorima podataka.
Evo našeg kratkog vodiča za TensorFlow za dalje čitanje.
8. Keras
Keras je besplatan i otvorenog koda Neuralna mreža zasnovana na Pythonu komplet alata za aktivnosti umjetne inteligencije, dubokog učenja i nauke o podacima. Neuronske mreže se također koriste u nauci o podacima za tumačenje opservacijskih podataka (fotografije ili audio).
To je kolekcija alata za kreiranje modela, crtanje podataka i evaluaciju podataka. Takođe uključuje prethodno označene skupove podataka koji se mogu brzo uvesti i učitati.
Jednostavan je za upotrebu, svestran i idealan za istraživačka istraživanja. Osim toga, omogućava vam da kreirate potpuno povezane, konvolutivne, objedinjavajuće, rekurentne, ugrađivanje i druge oblike neuronskih mreža.
Ovi modeli se mogu spojiti kako bi se konstruirala potpuna neuronska mreža za ogromne skupove podataka i probleme. To je fantastična biblioteka za modeliranje i kreiranje neuronskih mreža.
Jednostavan je za korištenje i daje programerima veliku fleksibilnost. Keras je spor u poređenju sa drugim Python paketima za mašinsko učenje.
To je zato što prvo generiše računski graf koristeći pozadinsku infrastrukturu, a zatim ga koristi za obavljanje operacija. Keras je nevjerovatno izražajan i prilagodljiv kada je u pitanju nova istraživanja.
9. PyTorch
PyTorch je popularan Python paket za duboko učenje i mašinsko učenje. Riječ je o naučnom računarskom softveru otvorenog koda zasnovanom na Python-u za implementaciju dubokog učenja i neuronskih mreža na ogromnim skupovima podataka.
Facebook u velikoj mjeri koristi ovaj komplet alata za stvaranje neuronskih mreža koje pomažu u aktivnostima kao što su prepoznavanje lica i automatsko označavanje.
PyTorch je platforma za naučnike koji žele brzo da završe poslove dubokog učenja. Alat omogućava izvođenje izračunavanja tenzora uz GPU ubrzanje.
Koristi se i za druge stvari, uključujući konstruisanje dinamičkih računarskih mreža i automatsko izračunavanje nagiba.
Srećom, PyTorch je fantastičan paket koji omogućava programerima da lako pređu sa teorije i istraživanja na obuku i razvoj kada je u pitanju mašinsko učenje i istraživanje dubokog učenja kako bi se pružila maksimalna fleksibilnost i brzina.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) je popularan Python paket za naučnike podataka. Označavanje teksta, tokenizacija, semantičko rezonovanje i drugi zadaci koji se odnose na obradu prirodnog jezika mogu se postići pomoću NLTK-a.
NLTK se također može koristiti za dovršavanje složenije AI (Umjetna inteligencija) poslovi. NLTK je prvobitno kreiran da podrži različite paradigme učenja AI i mašinskog učenja, kao što su lingvistički model i kognitivna teorija.
Trenutno pokreće razvoj AI algoritma i modela učenja u stvarnom svijetu. Široko je prihvaćen za upotrebu kao nastavno sredstvo i kao individualno sredstvo za učenje, pored toga što se koristi kao platforma za izradu prototipa i razvoj istraživačkih sistema.
Podržana je klasifikacija, raščlanjivanje, semantičko rezonovanje, stavljanje u korijen, označavanje i tokenizacija.
zaključak
Ovo zaključuje deset najboljih Python biblioteka za nauku o podacima. Python biblioteke za nauku o podacima se redovno ažuriraju kako nauka o podacima i mašinsko učenje postaju sve popularniji.
Postoji nekoliko Python biblioteka za nauku o podacima, a izbor korisnika je uglavnom određen tipom projekta na kojem rade.
Ostavite odgovor