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In a sucetà d'oghje, a scienza di i dati hè assai impurtante!
Tantu cusì chì u scientist di dati hè statu coronatu u "U travagliu più sexy di u XXI seculu", malgradu chì nimu ùn s'aspittava chì i travaglii di geek sò sexy!
Tuttavia, per via di l'impurtanza enormosa di e dati, Data Science hè abbastanza populari avà.
Python, cù a so analisi statistica, a modellazione di dati è a leggibilità, hè unu di i migliori lingue di prugrammazione per l'estrazione di valore da queste dati.
Python ùn cessa mai di stupirà i so programatori quandu si tratta di superà e sfide di a scienza di dati. Hè una lingua di prugrammazione largamente usata, orientata à l'ughjettu, open-source, d'altu rendiment, cù una varietà di funzioni supplementari.
Python hè statu cuncepitu cù biblioteche notevuli per a scienza di dati chì i programatori utilizanu ogni ghjornu per risolve e difficultà.
Eccu i migliori librerie Python per cunsiderà:
1. Pandas
Pandas hè un pacchettu pensatu per aiutà i sviluppatori à travaglià cù dati "etichettati" è "relazionali" in modu naturali. Hè custruitu nantu à duie strutture di dati maiò: "Series" (unidimensionale, simile à una lista d'uggetti) è "Data Frames" (dui-dimensionale, cum'è una tavola cù parechje colonne).
Pandas supportanu a cunversione di strutture di dati à l'uggetti DataFrame, trattà cù dati mancanti, aghjunghje / sguassate colonne da DataFrame, imputendu i fugliali mancanti, è visualizazione di dati utilizendu istogrammi o scatuli di trama.
Hè ancu furnisce una quantità di strumenti per leghje è scrive dati trà strutture di dati in memoria è parechji formati di schedari.
In poche parole, hè ideale per un prucessu di dati rapidu è simplice, aggregazione di dati, lettura è scrittura di dati, è visualizazione di dati. Quandu creanu un prughjettu di scienza di dati, sempre aduprà a biblioteca di bestie Pandas per trattà è analizà e vostre dati.
2. Novu
NumPy (Numerical Python) hè un strumentu fantasticu per fà computazioni scientifiche è operazioni di array basi è sofisticate.
A biblioteca furnisce una quantità di funzioni utili per travaglià cù n-arrays è matrici in Python.
Hè più faciule per processà e matrici chì cuntenenu valori di u listessu tipu di dati è per fà operazioni aritmetiche nantu à arrays (cumpresa a vectorizazione). In l'attualità, aduprendu u tipu di array NumPy per vectorize l'operazioni matematiche migliurà u rendiment è diminuite u tempu di esecuzione.
U supportu per arrays multidimensionali per operazioni matematiche è logiche hè a funzione core di a biblioteca. E funzioni NumPy ponu esse aduprate per indizà, sorte, rinfurzà è cumunicà visuale è onde sonore cum'è una serie multidimensionale di numeri reali.
3. matplotlib
In u mondu Python, Matplotlib hè una di e biblioteche più usate. Hè adupratu per generà visualizazioni di dati statici, animati è interattivi. Matplotlib hà assai opzioni di charting è persunalizazione.
Utilizendu histogrammi, i programatori ponu sparghje, tweak, è edità grafici. A biblioteca open-source furnisce una API orientata à l'ughjettu per aghjunghje trame in i prugrammi.
Quandu aduprendu sta biblioteca per generà visualizazioni cumplesse, però, i sviluppatori devenu scrive più codice di u normale.
Vale a pena nutà chì e librerie di cartografi populari coexistanu cù Matplotlib senza intoppi.
Frà altre cose, hè utilizatu in script Python, shell Python è IPython, notebooks Jupyter, è applicazione web servitori.
Plots, bar charts, pie charts, histograms, scatterplots, error charts, spettri di putenza, stemplots, è qualsiasi altru tipu di graficu di visualizazione ponu esse creati cun ellu.
4. Natu di mare
A biblioteca Seaborn hè custruita nantu à Matplotlib. Seaborn pò esse usatu per fà gràfiche statistiche più attraenti è informative cà Matplotlib.
Seaborn include una API integrata orientata à un set di dati per investigà l'interazzione trà parechje variabili, in più di un supportu tutale per a visualizazione di dati.
Seaborn offre un numeru stupente di opzioni per a visualizazione di dati, cumprese a visualizazione di serie di u tempu, trame cumune, diagrammi di viulinu è assai altri.
Utilizà a mappa semantica è l'agregazione statistica per furnisce visualizazioni informative cù insights profondi. Include una quantità di rutine di cartografi orientati à dataset chì travaglianu cù frames di dati è array chì includenu datasets sanu.
E so visualizazioni di dati ponu include grafici a barre, grafici a torta, histogrammi, scatterplots, grafici d'errore è altri grafici. Questa biblioteca di visualizazione di dati Python include ancu strumenti per selezziunà palette di culori, chì aiutanu à scopre e tendenze in un set di dati.
5. Scikit-amparà
Scikit-learn hè a più grande libreria Python per a modellazione di dati è a valutazione di mudelli. Hè una di e librerie Python più utili. Hà una pletora di capacità pensate solu per u scopu di mudellu.
Include tutti l'algoritmi d'Apprendimentu Machine Supervisatu è Unsupervised, è ancu funzioni cumpletamente definite di Apprendimentu di l'Ensemble è Boosting Machine Learning.
Hè utilizatu da i scientisti di dati per fà a rutina machine learning è attività di data mining cum'è clustering, regressione, selezzione di mudelli, riduzzione di dimensionalità è classificazione. Veni ancu cù una documentazione cumpleta è eseguisce admirabilmente.
Scikit-learn pò esse usatu per creà una varietà di mudelli d'Apprendimentu Machine Supervised è Unsupervised cum'è Classificazione, Regressione, Support Vector Machines, Random Forests, Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Trees, Clustering, etc.
A biblioteca di l'apprendimentu automaticu di Python include una varietà di strumenti simplici ma efficienti per eseguisce l'analisi di dati è e attività minerarie.
Per più lettura, eccu a nostra guida nantu Scikit-ampara.
6. XGBoost
XGBoost hè un kit di strumenti di spinta di gradiente distribuitu pensatu per a velocità, a flessibilità è a portabilità. Per sviluppà algoritmi ML, impiega u framework Gradient Boosting. XGBoost hè una tecnica di spinta d'arburu parallela rapida è precisa chì pò risolve una larga gamma di prublemi di scienza di dati.
Utilizendu u framework Gradient Boosting, sta biblioteca pò esse aduprata per creà algoritmi di apprendimentu automaticu.
Include l'aumentu di l'arburu parallelu, chì aiuta i squadre à risolve una varietà di prublemi di scienza di dati. Un altru benefiziu hè chì i sviluppatori ponu utilizà u listessu codice per Hadoop, SGE è MPI.
Hè ancu affidabile sia in situazioni distribuite sia in situazioni limitate di memoria.
7. flussu tensoru
TensorFlow hè una piattaforma AI open-source end-to-end gratuita cù una larga gamma di arnesi, biblioteche è risorse. TensorFlow deve esse familiar à qualchissia chì travaglia prughjetti di machine learning in Python.
Hè un toolkit di matematica simbolica open-source per u calculu numericu utilizendu grafici di flussu di dati chì sò stati sviluppati da Google. I nodi di u graficu riflettenu i prucessi matematichi in un graficu tipicu di u flussu di dati TensorFlow.
I bordi di u graficu, invece, sò l'arrays di dati multidimensionali, cunnisciuti ancu com'è tensori, chì scorri trà i nodi di a rete. Permette à i programatori di distribuisce u processu trà una o più CPU o GPU nantu à un desktop, un dispositivu mobile o un servitore senza cambià u codice.
TensorFlow hè sviluppatu in C è C++. Cù TensorFlow, pudete solu cuncepisce è trenu Machine Learning mudelli chì utilizanu API d'altu livellu cum'è Keras.
Hà ancu parechji gradi di astrazione, chì vi permettenu di selezziunà a megliu suluzione per u vostru mudellu. TensorFlow permette ancu di implementà mudelli di Machine Learning in u nuvulu, un navigatore o u vostru propiu dispositivu.
Hè l'uttellu più efficau per i travaglii cum'è u ricunniscenza di l'ughjettu, u ricunniscenza di parlà è assai altri. Aiuta à u sviluppu di l'artificiali Redes neuronali chì deve trattà cù numerosi fonti di dati.
Eccu a nostra guida rapida nantu à TensorFlow per più lettura.
8. Keras
Keras hè una fonte libera è aperta Rete neurale basata in Python Toolkit per l'intelligenza artificiale, l'apprendimentu profondu è l'attività di scienza di dati. E rete neurali sò ancu utilizzate in Data Science per interpretà e dati d'osservazione (foto o audio).
Hè una cullizzioni di arnesi per creà mudelli, dati grafichi è evaluà e dati. Include ancu datasets pre-etichettati chì ponu esse importati è caricati rapidamente.
Hè faciule d'utilizà, versatile è ideale per a ricerca esplorativa. In più, vi permette di creà cumplettamente cunnessi, cunvolutional, pooling, recurrent, embedding, è altre forme di Neural Networks.
Questi mudelli ponu esse uniti per custruisce una Rete Neurale cumpleta per enormi seti di dati è prublemi. Hè una biblioteca fantastica per u mudellu è a creazione di rete neurali.
Hè simplice d'utilizà è dà à i sviluppatori assai flessibilità. Keras hè lento in paragunà à l'altri pacchetti di apprendimentu automaticu Python.
Questu hè perchè prima genera un graficu computazionale utilizendu l'infrastruttura backend è poi l'utiliza per fà operazioni. Keras hè incredibbilmente espressivu è adattabile quandu si tratta di fà una nova ricerca.
9. PyTorch
PyTorch hè un pacchettu Python populari per studiu prufunnu è machine learning. Hè un software di computing scientificu open-source basatu in Python per l'implementazione di Deep Learning and Neural Networks in enormi datasets.
Facebook faci un usu estensivu di stu toolkit per creà rete neurali chì aiutanu in attività cum'è a ricunniscenza faciale è l'auto-tagging.
PyTorch hè una piattaforma per i scientifichi di dati chì volenu compie rapidamente i travaglii di apprendimentu profondu. L'uttellu permette di fà i calculi di tensori cù l'accelerazione GPU.
Hè ancu utilizatu per altre cose, cumprese a custruzzione di rete di computazione dinamica è u calculu automaticamente gradienti.
Fortunatamente, PyTorch hè un pacchettu fantasticu chì permette à i sviluppatori di passà facilmente da a teoria è a ricerca à a furmazione è u sviluppu quandu si tratta di l'apprendimentu automaticu è di a ricerca profonda per dà a massima flessibilità è velocità.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) hè un pacchettu Python populari per i scientifichi di dati. L'etichettatura di testu, a tokenizazione, u ragiunamentu semanticu è altre attività ligati à u processu di a lingua naturale ponu esse realizati cù NLTK.
NLTK pò ancu esse usatu per cumpiendu AI più cumplessi (Intelligence Artificial) impieghi. NLTK hè statu originariamente creatu per sustene diversi paradigmi d'insignamentu di l'IA è l'apprendimentu automaticu, cum'è u mudellu linguisticu è a teoria cognitiva.
Attualmente conduce l'algoritmu AI è u sviluppu di mudelli di apprendimentu in u mondu attuale. Hè stata largamente abbracciata per l'utilizazione cum'è strumentu d'insignamentu è cum'è strumentu di studiu individuale, in più di esse aduprata cum'è una piattaforma per u prototipu è u sviluppu di sistemi di ricerca.
Classificazione, parsing, ragiunamentu semanticu, stemming, tagging, è tokenization sò tutti supportati.
cunchiusioni
Chì cuncludi i primi dieci librerie Python per a scienza di dati. E biblioteche di scienza di dati di Python sò aghjurnate regularmente cum'è a scienza di i dati è l'apprendimentu automaticu diventanu più populari.
Ci hè parechje biblioteche Python per Data Science, è a scelta di l'utilizatori hè soprattuttu determinata da u tipu di prughjettu chì travaglianu.
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