Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
A la societat actual, la ciència de dades és molt important!
Tant és així que el científic de dades ha estat coronat com la "feina més sexy del segle XXI", tot i que ningú s'esperava que les feines friki fossin sexy!
Tanmateix, a causa de l'enorme importància de les dades, la ciència de dades és força popular en aquests moments.
Python, amb la seva anàlisi estadística, modelatge de dades i llegibilitat, és un dels millors llenguatges de programació per extreure valor d'aquestes dades.
Python no deixa de sorprendre els seus programadors quan es tracta de superar els reptes de la ciència de dades. És un llenguatge de programació d'alt rendiment, de codi obert i orientat a objectes àmpliament utilitzat amb una varietat de funcions addicionals.
Python s'ha dissenyat amb biblioteques notables per a la ciència de dades que els programadors utilitzen cada dia per resoldre dificultats.
Aquestes són les millors biblioteques de Python a tenir en compte:
1. pandes
Pandas és un paquet dissenyat per ajudar els desenvolupadors a treballar amb dades "etiquetades" i "relacionals" d'una manera natural. Es basa en dues estructures de dades principals: "Sèrie" (unidimensional, semblant a una llista d'objectes) i "Marcs de dades" (bidimensionals, com una taula amb múltiples columnes).
Pandas admet la conversió d'estructures de dades a objectes DataFrame, tractar les dades que falten, afegir/suprimir columnes de DataFrame, imputar fitxers que falten i visualització de dades utilitzant histogrames o quadres de trama.
També ofereix una sèrie d'eines per llegir i escriure dades entre estructures de dades en memòria i diversos formats de fitxer.
En poques paraules, és ideal per al processament de dades ràpid i senzill, l'agregació de dades, la lectura i escriptura de dades i la visualització de dades. Quan creeu un projecte de ciència de dades, sempre utilitzareu la biblioteca de bèsties Pandas per gestionar i analitzar les vostres dades.
2. Ennuvolat
NumPy (Numerical Python) és una eina fantàstica per fer càlculs científics i operacions bàsiques i sofisticades de matrius.
La biblioteca ofereix una sèrie de funcions útils per treballar amb matrius n i matrius a Python.
Facilita el processament de matrius que contenen valors del mateix tipus de dades i la realització d'operacions aritmètiques en matrius (inclosa la vectorització). En realitat, utilitzar el tipus de matriu NumPy per vectoritzar operacions matemàtiques millora el rendiment i disminueix el temps d'execució.
El suport per a matrius multidimensionals per a operacions matemàtiques i lògiques és la característica principal de la biblioteca. Les funcions NumPy es poden utilitzar per indexar, ordenar, remodelar i comunicar ones visuals i sonores com una matriu multidimensional de nombres reals.
3. matplotlib
Al món Python, Matplotlib és una de les biblioteques més utilitzades. S'utilitza per generar visualitzacions de dades estàtiques, animades i interactives. Matplotlib té moltes opcions de personalització i gràfics.
Amb histogrames, els programadors poden dispersar, modificar i editar gràfics. La biblioteca de codi obert proporciona una API orientada a objectes per afegir trames als programes.
Quan s'utilitzen aquesta biblioteca per generar visualitzacions complexes, però, els desenvolupadors han d'escriure més codi del normal.
Val la pena assenyalar que les biblioteques de gràfics populars coexisteixen amb Matplotlib sense cap problema.
Entre altres coses, s'utilitza en scripts de Python, shells de Python i IPython, quaderns de Jupyter i aplicació web servidors.
Amb ell es poden crear gràfics, gràfics de barres, gràfics circulars, histogrames, gràfics de dispersió, gràfics d'error, espectres de potència, gràfics i qualsevol altre tipus de gràfic de visualització.
4. Nascut al mar
La biblioteca Seaborn està construïda a Matplotlib. Seaborn es pot utilitzar per fer gràfics estadístics més atractius i informatius que Matplotlib.
Seaborn inclou una API integrada orientada al conjunt de dades per investigar les interaccions entre moltes variables, a més d'un suport total per a la visualització de dades.
Seaborn ofereix un nombre impressionant d'opcions per a la visualització de dades, inclosa la visualització de sèries temporals, trames conjuntes, diagrames de violí i molts altres.
Utilitza mapes semàntics i agregació estadística per proporcionar visualitzacions informatives amb coneixements profunds. Inclou una sèrie de rutines de gràfics orientades a conjunts de dades que funcionen amb marcs de dades i matrius que inclouen conjunts de dades sencers.
Les seves visualitzacions de dades poden incloure gràfics de barres, gràfics circulars, histogrames, gràfics de dispersió, gràfics d'error i altres gràfics. Aquesta biblioteca de visualització de dades de Python també inclou eines per seleccionar paletes de colors, que ajuden a descobrir tendències en un conjunt de dades.
5. Scikit-aprendre
Scikit-learn és la millor biblioteca de Python per al modelatge de dades i l'avaluació de models. És una de les biblioteques de Python més útils. Té una gran quantitat de capacitats dissenyades únicament amb el propòsit de modelar.
Inclou tots els algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat i no supervisat, així com funcions d'aprenentatge automàtic d'ensamble completament definides i d'impuls de l'aprenentatge automàtic.
Els científics de dades l'utilitzen per fer rutina màquina d'aprenentatge i activitats de mineria de dades com ara agrupació, regressió, selecció de models, reducció de dimensionalitat i classificació. També inclou una documentació completa i funciona de manera admirable.
Scikit-learn es pot utilitzar per crear una varietat de models d'aprenentatge automàtic supervisat i no supervisat, com ara classificació, regressió, màquines vectorials de suport, boscos aleatoris, veïns més propers, naive Bayes, arbres de decisió, agrupació, etc.
La biblioteca d'aprenentatge automàtic de Python inclou una varietat d'eines senzilles però eficients per dur a terme tasques d'anàlisi de dades i mineria.
Per a més lectura, aquí teniu la nostra guia Scikit-aprendre.
6. XGBoost
XGBoost és un conjunt d'eines per augmentar el gradient distribuït dissenyat per a la velocitat, la flexibilitat i la portabilitat. Per desenvolupar algorismes de ML, utilitza el marc Gradient Boosting. XGBoost és una tècnica de reforç d'arbres paral·lels ràpida i precisa que pot resoldre una àmplia gamma de problemes de ciència de dades.
Mitjançant el marc Gradient Boosting, aquesta biblioteca es pot utilitzar per crear algorismes d'aprenentatge automàtic.
Inclou l'impuls d'arbres paral·lels, que ajuda els equips a resoldre una varietat de problemes de ciència de dades. Un altre avantatge és que els desenvolupadors poden utilitzar el mateix codi per a Hadoop, SGE i MPI.
També és fiable tant en situacions distribuïdes com amb limitacions de memòria.
7. Corrent de tensió
TensorFlow és una plataforma gratuïta d'IA de codi obert d'extrem a extrem amb una àmplia gamma d'eines, biblioteques i recursos. TensorFlow ha de ser familiar per a tothom que hi treballi projectes d'aprenentatge automàtic en Python.
És un conjunt d'eines matemàtiques simbòliques de codi obert per al càlcul numèric que utilitza gràfics de flux de dades desenvolupats per Google. Els nodes del gràfic reflecteixen els processos matemàtics en un gràfic de flux de dades típic de TensorFlow.
Les vores del gràfic, en canvi, són les matrius de dades multidimensionals, també conegudes com a tensors, que flueixen entre els nodes de la xarxa. Permet als programadors distribuir el processament entre una o més CPU o GPU en un escriptori, dispositiu mòbil o servidor sense canviar el codi.
TensorFlow es desenvolupa en C i C++. Amb TensorFlow, simplement podeu dissenyar i entrenar l'aprenentatge automàtic models que utilitzen API d'alt nivell com Keras.
També té molts graus d'abstracció, que us permeten seleccionar la millor solució per al vostre model. TensorFlow també us permet implementar models d'aprenentatge automàtic al núvol, un navegador o el vostre propi dispositiu.
És l'eina més eficaç per a feines com el reconeixement d'objectes, el reconeixement de veu i moltes altres. Ajuda al desenvolupament de l'artificial xarxes neuronals que ha de tractar amb nombroses fonts de dades.
Aquí teniu la nostra guia ràpida sobre TensorFlow per llegir-ne més.
8. Keras
Keras és un programa gratuït i de codi obert Xarxa neuronal basada en Python conjunt d'eines per a activitats d'intel·ligència artificial, aprenentatge profund i ciències de dades. Les xarxes neuronals també s'utilitzen a Data Science per interpretar dades observacionals (fotos o àudio).
És una col·lecció d'eines per crear models, fer gràfics i avaluar dades. També inclou conjunts de dades preetiquetats que es poden importar i carregar ràpidament.
És fàcil d'utilitzar, versàtil i ideal per a la recerca exploratòria. A més, us permet crear xarxes neuronals completament connectades, convolucionals, agrupades, recurrents, incrustades i altres formes de xarxes neuronals.
Aquests models es poden combinar per construir una xarxa neuronal completa per a grans conjunts de dades i problemes. És una biblioteca fantàstica per modelar i crear xarxes neuronals.
És senzill d'utilitzar i ofereix als desenvolupadors molta flexibilitat. Keras és lent en comparació amb altres paquets d'aprenentatge automàtic de Python.
Això es deu al fet que primer genera un gràfic computacional utilitzant la infraestructura de fons i després l'utilitza per dur a terme operacions. Keras és increïblement expressiu i adaptable quan es tracta de fer noves investigacions.
9. PyTorch
PyTorch és un paquet Python popular per a aprenentatge profund i aprenentatge automàtic. És un programari informàtic científic de codi obert basat en Python per implementar aprenentatge profund i xarxes neuronals en grans conjunts de dades.
Facebook fa un ús extensiu d'aquest conjunt d'eines per crear xarxes neuronals que ajuden en activitats com el reconeixement facial i l'etiquetatge automàtic.
PyTorch és una plataforma per a científics de dades que desitgen completar tasques d'aprenentatge profund ràpidament. L'eina permet realitzar càlculs de tensors amb acceleració GPU.
També s'utilitza per a altres coses, com ara la construcció de xarxes computacionals dinàmiques i el càlcul automàtic de gradients.
Afortunadament, PyTorch és un paquet fantàstic que permet als desenvolupadors passar fàcilment de la teoria i la investigació a la formació i el desenvolupament quan es tracta de l'aprenentatge automàtic i la recerca d'aprenentatge profund per tal de donar la màxima flexibilitat i velocitat.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) és un paquet Python popular per als científics de dades. L'etiquetatge de text, la tokenització, el raonament semàntic i altres tasques relacionades amb el processament del llenguatge natural es poden aconseguir amb NLTK.
NLTK també es pot utilitzar per completar una IA més complexa (Intel·ligència Artificial) feines. NLTK es va crear originalment per donar suport a diferents paradigmes d'ensenyament d'IA i aprenentatge automàtic, com ara el model lingüístic i la teoria cognitiva.
Actualment està impulsant el desenvolupament d'algoritmes d'IA i models d'aprenentatge al món real. S'ha adoptat àmpliament per al seu ús com a eina d'ensenyament i com a eina d'estudi individual, a més d'utilitzar-se com a plataforma per crear prototips i desenvolupar sistemes de recerca.
S'admeten la classificació, l'anàlisi, el raonament semàntic, la derivació, l'etiquetatge i la tokenització.
Conclusió
Això conclou les deu principals biblioteques de Python per a la ciència de dades. Les biblioteques de ciència de dades de Python s'actualitzen regularment a mesura que la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic es fan més populars.
Hi ha diverses biblioteques de Python per a Data Science, i l'elecció de l'usuari depèn principalment del tipus de projecte en el qual està treballant.
Deixa un comentari