V dnešní společnosti je datová věda velmi důležitá!
Natolik, že datový vědec byl korunován jako „nejsvůdnější práce XNUMX. století“, přestože nikdo neočekával, že geeky práce budou sexy!
Vzhledem k obrovskému významu dat je však Data Science právě teď docela populární.
Python je se svou statistickou analýzou, modelováním dat a čitelností jedním z nejlepších programovací jazyky pro extrakci hodnoty z těchto dat.
Python nikdy nepřestane udivovat své programátory, pokud jde o překonávání výzev v oblasti datové vědy. Je to široce používaný, objektově orientovaný, open-source, vysoce výkonný programovací jazyk s řadou dalších funkcí.
Python byl navržen s pozoruhodnými knihovnami pro datovou vědu, které programátoři používají každý den k řešení problémů.
Zde jsou nejlepší knihovny Pythonu, které je třeba zvážit:
1. Pandy
Pandas je balíček navržený tak, aby pomáhal vývojářům pracovat s „označenými“ a „relačními“ daty přirozeným způsobem. Je postaven na dvou hlavních datových strukturách: „Série“ (jednorozměrná, podobná seznamu objektů) a „Datové rámce“ (dvourozměrné, jako tabulka s více sloupci).
Pandy podporují převod datových struktur na objekty DataFrame, řešení chybějících dat, přidávání/mazání sloupců z DataFrame, imputování chybějících souborů a vizualizace dat pomocí histogramů nebo plotboxů.
Poskytuje také řadu nástrojů pro čtení a zápis dat mezi datovými strukturami v paměti a několika formáty souborů.
Stručně řečeno, je ideální pro rychlé a jednoduché zpracování dat, agregaci dat, čtení a zápis dat a vizualizaci dat. Při vytváření projektu vědy o datech budete ke zpracování a analýze dat vždy používat knihovnu zvířat Pandas.
2. nemotorný
NumPy (Numerical Python) je fantastický nástroj pro provádění vědeckých výpočtů a základních a sofistikovaných operací s poli.
Knihovna poskytuje řadu užitečných funkcí pro práci s n-polemi a maticemi v Pythonu.
Usnadňuje zpracování polí obsahujících hodnoty stejného datového typu a provádění aritmetických operací s poli (včetně vektorizace). Ve skutečnosti použití typu pole NumPy k vektorizaci matematických operací zlepšuje výkon a zkracuje dobu provádění.
Základní funkcí knihovny je podpora vícerozměrných polí pro matematické a logické operace. Funkce NumPy lze použít k indexování, třídění, přetváření a komunikaci vizuálních a zvukových vln jako vícerozměrného pole reálných čísel.
3. matplotlib
Ve světě Pythonu je Matplotlib jednou z nejrozšířenějších knihoven. Používá se ke generování statických, animovaných a interaktivních vizualizací dat. Matplotlib má spoustu možností vytváření grafů a přizpůsobení.
Pomocí histogramů mohou programátoři grafy rozptylovat, upravovat a upravovat. Knihovna s otevřeným zdrojovým kódem poskytuje objektově orientované rozhraní API pro přidávání grafů do programů.
Při použití této knihovny ke generování složitých vizualizací však musí vývojáři napsat více kódu než normálně.
Stojí za zmínku, že populární knihovny grafů koexistují s Matplotlib bez problémů.
Mimo jiné se používá ve skriptech Python, shellech Pythonu a IPythonu, noteboocích Jupyter a webové aplikace servery.
S ním lze vytvářet grafy, sloupcové grafy, koláčové grafy, histogramy, bodové grafy, chybové grafy, výkonová spektra, šablony a jakýkoli jiný druh vizualizačního grafu.
4. mořský
Knihovna Seaborn je postavena na Matplotlib. Seaborn lze použít k vytvoření atraktivnějších a informativnějších statistických grafů než Matplotlib.
Seaborn obsahuje integrované API orientované na datové sady pro zkoumání interakcí mezi mnoha proměnnými, navíc s plnou podporou vizualizace dat.
Seaborn nabízí ohromující množství možností pro vizualizaci dat, včetně vizualizace časových řad, společných grafů, houslových diagramů a mnoha dalších.
Využívá sémantické mapování a statistickou agregaci k poskytování informativních vizualizací s hlubokými náhledy. Zahrnuje řadu mapovacích rutin orientovaných na datové sady, které pracují s datovými rámci a poli, které zahrnují celé datové sady.
Jeho vizualizace dat mohou zahrnovat sloupcové grafy, koláčové grafy, histogramy, bodové grafy, chybové grafy a další grafiku. Tato knihovna Python pro vizualizaci dat také obsahuje nástroje pro výběr barevných palet, které pomáhají při odhalování trendů v datové sadě.
5. Scikit-učit se
Scikit-learn je největší knihovna Pythonu pro datové modelování a hodnocení modelů. Je to jedna z nejužitečnějších knihoven Pythonu. Má nepřeberné množství schopností navržených výhradně pro účely modelování.
Zahrnuje všechny algoritmy strojového učení pod dohledem a bez dozoru, stejně jako plně definované funkce Ensemble Learning a Boosting Machine Learning.
Používají jej datoví vědci k provádění rutiny strojové učení a činnosti dolování dat, jako je shlukování, regrese, výběr modelu, redukce rozměrů a klasifikace. Dodává se také s komplexní dokumentací a funguje obdivuhodně.
Scikit-learn lze použít k vytvoření různých modelů strojového učení pod dohledem a bez dozoru, jako jsou klasifikace, regrese, podpůrné vektorové stroje, náhodné lesy, nejbližší sousedé, naivní zátoky, rozhodovací stromy, seskupování a tak dále.
Knihovna strojového učení Pythonu obsahuje řadu jednoduchých, ale účinných nástrojů pro provádění analýz dat a dolování.
Pro další čtení je zde náš průvodce Scikit-učte se.
6. XGBoost
XGBoost je distribuovaná sada nástrojů pro zvýšení gradientu navržená pro rychlost, flexibilitu a přenositelnost. K vývoji algoritmů ML využívá rámec Gradient Boosting. XGBoost je rychlá a přesná technika zesilování paralelního stromu, která dokáže vyřešit širokou škálu problémů v oblasti datové vědy.
Pomocí rámce Gradient Boosting lze tuto knihovnu použít k vytvoření algoritmů strojového učení.
Zahrnuje paralelní posilování stromu, které pomáhá týmům při řešení různých problémů datové vědy. Další výhodou je, že vývojáři mohou používat stejný kód pro Hadoop, SGE a MPI.
Je také spolehlivý v distribuovaných situacích i situacích s omezenou pamětí.
7. tenzorový tok
TensorFlow je bezplatná end-to-end open-source platforma umělé inteligence s velkým množstvím nástrojů, knihoven a zdrojů. TensorFlow musí znát každý, kdo na něm pracuje projekty strojového učení v Pythonu.
Jedná se o open-source symbolickou matematickou sadu nástrojů pro numerické výpočty využívající grafy toku dat, které byly vyvinuty společností Google. Uzly grafu odrážejí matematické procesy v typickém grafu toku dat TensorFlow.
Hrany grafu jsou na druhé straně vícerozměrná datová pole, známá také jako tenzory, která proudí mezi uzly sítě. Umožňuje programátorům distribuovat zpracování mezi jeden nebo více CPU nebo GPU na stolním počítači, mobilním zařízení nebo serveru bez změny kódu.
TensorFlow je vyvinut v C a C++. S TensorFlow můžete jednoduše navrhnout a trénovat strojové učení modely využívající API na vysoké úrovni, jako je Keras.
Má také mnoho stupňů abstrakce, což vám umožňuje vybrat nejlepší řešení pro váš model. TensorFlow vám také umožňuje nasadit modely strojového učení do cloudu, prohlížeče nebo vašeho vlastního zařízení.
Je to nejúčinnější nástroj pro úlohy, jako je rozpoznávání objektů, rozpoznávání řeči a mnoho dalších. Pomáhá při vývoji umělých neuronové sítě který musí pracovat s mnoha zdroji dat.
Zde je náš rychlý průvodce TensorFlow pro další čtení.
8. Keras
Keras je bezplatný a otevřený zdroj Neuronová síť založená na Pythonu sada nástrojů pro aktivity v oblasti umělé inteligence, hlubokého učení a datové vědy. Neuronové sítě jsou také využívány v Data Science k interpretaci pozorovacích dat (fotografie nebo zvuk).
Jedná se o soubor nástrojů pro vytváření modelů, vytváření grafů dat a vyhodnocování dat. Zahrnuje také předem označené datové sady, které lze rychle importovat a načíst.
Snadno se používá, je všestranný a ideální pro průzkumný výzkum. Kromě toho vám umožňuje vytvářet plně propojené, konvoluční, sdružovací, opakující se, vkládání a další formy neuronových sítí.
Tyto modely lze sloučit a vytvořit tak plnohodnotnou neuronovou síť pro obrovské soubory dat a problémy. Je to fantastická knihovna pro modelování a vytváření neuronových sítí.
Je jednoduchý na používání a poskytuje vývojářům velkou flexibilitu. Keras je ve srovnání s jinými balíčky strojového učení Pythonu pomalý.
Je to proto, že nejprve vygeneruje výpočetní graf využívající backendovou infrastrukturu a poté jej použije k provádění operací. Keras je neuvěřitelně expresivní a přizpůsobivý, pokud jde o provádění nového výzkumu.
9. PyTorch
PyTorch je oblíbený balíček Pythonu hluboké učení a strojové učení. Jedná se o open-source vědecký výpočetní software založený na Pythonu pro implementaci Deep Learning a neuronových sítí na obrovských datových sadách.
Facebook tuto sadu nástrojů široce využívá k vytváření neuronových sítí, které pomáhají při činnostech, jako je rozpoznávání obličeje a automatické značkování.
PyTorch je platforma pro datové vědce, kteří chtějí rychle dokončit hluboké učení. Nástroj umožňuje provádět výpočty tenzorů s akcelerací GPU.
Používá se také pro jiné věci, včetně vytváření dynamických výpočetních sítí a automatického výpočtu gradientů.
Naštěstí je PyTorch fantastický balíček, který vývojářům umožňuje snadný přechod od teorie a výzkumu k školení a vývoji, pokud jde o strojové učení a výzkum hlubokého učení, aby byla zajištěna maximální flexibilita a rychlost.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) je oblíbený balíček Pythonu pro datové vědce. Pomocí NLTK lze provádět značkování textu, tokenizaci, sémantické uvažování a další úkoly související se zpracováním přirozeného jazyka.
NLTK lze také použít k dokončení složitější AI (Umělá inteligence) pracovní místa. NLTK byl původně vytvořen na podporu různých paradigmat AI a strojového učení, jako je lingvistický model a kognitivní teorie.
V současné době řídí vývoj algoritmů AI a modelu učení ve skutečném světě. Byl široce přijímán pro použití jako výukový nástroj a jako individuální studijní nástroj, kromě toho, že je využíván jako platforma pro prototypování a vývoj výzkumných systémů.
Klasifikace, analýza, sémantické uvažování, stemming, značkování a tokenizace jsou podporovány.
Proč investovat do čističky vzduchu?
To uzavírá deset nejlepších knihoven Pythonu pro datovou vědu. Knihovny vědy o datech Pythonu jsou pravidelně aktualizovány, protože věda o datech a strojové učení jsou stále populárnější.
Existuje několik knihoven Python pro Data Science a výběr uživatele je většinou určen typem projektu, na kterém pracují.
Napsat komentář