Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
Yn y gymdeithas heddiw, mae gwyddor data yn hynod bwysig!
Cymaint felly fel bod y gwyddonydd data wedi’i goroni’n “Swydd Mwyaf Rhywiol yr Unfed Ganrif ar Hugain,” er nad oedd neb yn disgwyl i swyddi geeky fod yn rhywiol!
Fodd bynnag, oherwydd pwysigrwydd enfawr data, mae Gwyddor Data yn eithaf poblogaidd ar hyn o bryd.
Mae Python, gyda'i ddadansoddiad ystadegol, modelu data, a darllenadwyedd, yn un o'r goreuon ieithoedd rhaglennu ar gyfer tynnu gwerth o'r data hwn.
Nid yw Python byth yn rhyfeddu ei raglenwyr o ran goresgyn heriau gwyddor data. Mae'n iaith raglennu perfformiad uchel, ffynhonnell agored sy'n cael ei defnyddio'n eang, sy'n canolbwyntio ar wrthrychau, gydag amrywiaeth o nodweddion ychwanegol.
Mae Python wedi'i ddylunio gyda llyfrgelloedd rhyfeddol ar gyfer gwyddor data y mae rhaglenwyr yn eu defnyddio bob dydd i ddatrys anawsterau.
Dyma'r llyfrgelloedd Python gorau i'w hystyried:
1. pandas
Mae Pandas yn becyn sydd wedi'i gynllunio i gynorthwyo datblygwyr i weithio gyda data "wedi'i labelu" a "pherthynol" mewn modd naturiol. Mae wedi'i adeiladu ar ddau brif strwythur data: "Cyfres" (un-dimensiwn, tebyg i restr o wrthrychau) a "Framiau Data" (dau ddimensiwn, fel tabl gyda cholofnau lluosog).
Mae Pandas yn cefnogi trosi strwythurau data i wrthrychau DataFrame, delio â data coll, ychwanegu / dileu colofnau o DataFrame, impio ffeiliau coll, a delweddu data defnyddio histogramau neu flychau plot.
Mae hefyd yn darparu nifer o offer ar gyfer darllen ac ysgrifennu data rhwng strwythurau data cof a sawl fformat ffeil.
Yn gryno, mae'n ddelfrydol ar gyfer prosesu data cyflym a syml, cydgasglu data, darllen ac ysgrifennu data, a delweddu data. Wrth greu prosiect gwyddor data, byddwch bob amser yn defnyddio Pandas y llyfrgell bwystfilod i drin a dadansoddi eich data.
2. nympy
Mae NumPy (Python Rhifiadol) yn arf gwych ar gyfer gwneud cyfrifiannau gwyddonol a gweithrediadau arae sylfaenol a soffistigedig.
Mae'r llyfrgell yn darparu nifer o nodweddion defnyddiol ar gyfer gweithio gydag araeau n a matricsau yn Python.
Mae'n ei gwneud hi'n haws prosesu araeau sy'n cynnwys gwerthoedd o'r un math o ddata ac i berfformio gweithrediadau rhifyddol ar araeau (gan gynnwys fectoreiddio). Mewn gwirionedd, mae defnyddio'r math arae NumPy i fectoreiddio gweithrediadau mathemategol yn gwella perfformiad ac yn lleihau'r amser gweithredu.
Y gefnogaeth i araeau aml-ddimensiwn ar gyfer gweithrediadau mathemategol a rhesymegol yw nodwedd graidd y llyfrgell. Gellir defnyddio ffwythiannau NumPy i fynegeio, didoli, ail-siapio, a chyfleu delweddau a thonnau sain fel arae aml-ddimensiwn o rifau real.
3. matplotlib
Yn y byd Python, Matplotlib yw un o'r llyfrgelloedd a ddefnyddir fwyaf. Fe'i defnyddir i gynhyrchu delweddu data statig, animeiddiedig a rhyngweithiol. Mae gan Matplotlib lawer o opsiynau siartio ac addasu.
Gan ddefnyddio histogramau, gall rhaglenwyr wasgaru, tweakio a golygu graffiau. Mae'r llyfrgell ffynhonnell agored yn darparu API sy'n canolbwyntio ar wrthrychau ar gyfer ychwanegu plotiau i raglenni.
Fodd bynnag, wrth ddefnyddio'r llyfrgell hon i gynhyrchu delweddiadau cymhleth, rhaid i ddatblygwyr ysgrifennu mwy o god nag arfer.
Mae'n werth nodi bod llyfrgelloedd siartio poblogaidd yn cydfodoli â Matplotlib heb unrhyw drafferth.
Ymhlith pethau eraill, fe'i defnyddir mewn sgriptiau Python, cregyn Python ac IPython, llyfrau nodiadau Jupyter, a cymhwysiad gwe gweinyddwyr.
Gellir creu lleiniau, siartiau bar, siartiau cylch, histogramau, plotiau gwasgariad, siartiau gwall, sbectra pŵer, bonion, ac unrhyw fath arall o siart delweddu.
4. Mor-eni
Mae llyfrgell Seaborn wedi'i hadeiladu ar Matplotlib. Gellir defnyddio Seaborn i wneud graffiau ystadegol mwy deniadol ac addysgiadol na Matplotlib.
Mae Seaborn yn cynnwys API integredig sy'n canolbwyntio ar set ddata ar gyfer ymchwilio i'r rhyngweithio rhwng llawer o newidynnau, yn ogystal â chefnogaeth lawn ar gyfer delweddu data.
Mae Seaborn yn cynnig nifer syfrdanol o opsiynau ar gyfer delweddu data, gan gynnwys delweddu cyfres amser, plotiau ar y cyd, diagramau ffidil, a llawer o rai eraill.
Mae'n defnyddio mapio semantig a chydgasglu ystadegol i ddarparu delweddiadau llawn gwybodaeth gyda mewnwelediadau dwfn. Mae'n cynnwys nifer o arferion siartio sy'n canolbwyntio ar setiau data sy'n gweithio gyda fframiau data ac araeau sy'n cynnwys setiau data cyfan.
Gall ei ddelweddau data gynnwys siartiau bar, siartiau cylch, histogramau, plotiau gwasgariad, siartiau gwall, a graffeg arall. Mae'r llyfrgell delweddu data Python hon hefyd yn cynnwys offer ar gyfer dewis paletau lliw, sy'n helpu i ddatgelu tueddiadau mewn set ddata.
5. Scikit-ddysgu
Scikit-learn yw'r llyfrgell Python fwyaf ar gyfer modelu data ac asesu model. Mae'n un o'r llyfrgelloedd Python mwyaf defnyddiol. Mae ganddo lu o alluoedd sydd wedi'u cynllunio at ddiben modelu yn unig.
Mae'n cynnwys yr holl algorithmau Dysgu Peiriannau dan Oruchwyliaeth a Heb Oruchwyliaeth, yn ogystal â swyddogaethau Ensemble Learning a Hwb Dysgu Peiriannau wedi'u diffinio'n llawn.
Fe'i defnyddir gan wyddonwyr data i wneud trefn arferol dysgu peiriant a gweithgareddau cloddio data megis clystyru, atchweliad, dewis modelau, lleihau dimensioldeb, a dosbarthu. Mae hefyd yn cynnwys dogfennaeth gynhwysfawr ac yn perfformio'n rhagorol.
Gellir defnyddio Scikit-lean i greu amrywiaeth o fodelau Dysgu Peiriannau dan Oruchwyliaeth a Heb Oruchwyliaeth megis Dosbarthiad, Atchweliad, Peiriannau Fector Cefnogi, Coedwigoedd Ar Hap, Cymdogion Agosaf, Baeau Naïf, Coed Penderfynu, Clystyru, ac ati.
Mae llyfrgell dysgu peiriannau Python yn cynnwys amrywiaeth o offer syml ond effeithlon ar gyfer cyflawni tasgau dadansoddi data a chloddio.
Am ddarllen pellach, dyma ein canllaw Scikit-dysgu.
6. XGBoost
Mae XGBoost yn becyn cymorth hybu graddiant dosbarthedig sydd wedi'i gynllunio ar gyfer cyflymder, hyblygrwydd a hygludedd. Er mwyn datblygu algorithmau ML, mae'n defnyddio'r fframwaith Hybu Graddiant. Mae XGBoost yn dechneg hybu coed gyfochrog gyflym a chywir a all ddatrys ystod eang o broblemau gwyddor data.
Gan ddefnyddio'r fframwaith Hybu Graddiant, gellir defnyddio'r llyfrgell hon i greu algorithmau dysgu peirianyddol.
Mae'n cynnwys hybu coed cyfochrog, sy'n cynorthwyo timau i ddatrys amrywiaeth o faterion gwyddor data. Mantais arall yw y gall datblygwyr ddefnyddio'r un cod ar gyfer Hadoop, SGE, ac MPI.
Mae hefyd yn ddibynadwy mewn sefyllfaoedd gwasgaredig a rhai sy'n cyfyngu ar y cof.
7. Llif tensor
Mae TensorFlow yn blatfform AI ffynhonnell agored rhad ac am ddim o'r dechrau i'r diwedd gydag ystod eang o offer, llyfrgelloedd ac adnoddau. Rhaid i TensorFlow fod yn gyfarwydd i unrhyw un sy'n gweithio arno prosiectau dysgu peirianyddol yn Python.
Mae'n becyn cymorth mathemateg symbolaidd ffynhonnell agored ar gyfer cyfrifo rhifiadol gan ddefnyddio graffiau llif data a ddatblygwyd gan Google. Mae nodau'r graff yn adlewyrchu'r prosesau mathemategol mewn graff llif data nodweddiadol TensorFlow.
Ymylon y graff, ar y llaw arall, yw'r araeau data amlddimensiwn, a elwir hefyd yn densorau, sy'n llifo rhwng nodau'r rhwydwaith. Mae'n caniatáu i raglenwyr ddosbarthu prosesu ymhlith un neu fwy o CPUs neu GPUs ar bwrdd gwaith, dyfais symudol, neu weinydd heb newid cod.
Datblygir TensorFlow yn C a C++. Gyda TensorFlow, gallwch chi ddylunio a hyfforddi Dysgu Peiriannau modelau sy'n defnyddio APIs lefel uchel fel Keras.
Mae ganddo hefyd lawer o raddau o dynnu, sy'n eich galluogi i ddewis yr ateb gorau ar gyfer eich model. Mae TensorFlow hefyd yn caniatáu ichi ddefnyddio modelau Machine Learning i'r cwmwl, porwr, neu'ch dyfais eich hun.
Dyma'r offeryn mwyaf effeithiol ar gyfer swyddi fel adnabod gwrthrychau, adnabod lleferydd, a llawer o rai eraill. Mae'n helpu i ddatblygu artiffisial rhwydweithiau nefol mae'n rhaid i hynny ddelio â nifer o ffynonellau data.
Dyma ein canllaw cyflym ar TensorFlow i'w ddarllen ymhellach.
8. Keras
Mae Keras yn ffynhonnell agored am ddim Rhwydwaith niwral sy'n seiliedig ar Python pecyn cymorth ar gyfer deallusrwydd artiffisial, dysgu dwfn, a gweithgareddau gwyddor data. Defnyddir rhwydweithiau niwral hefyd mewn Gwyddor Data i ddehongli data arsylwi (ffotograffau neu sain).
Mae'n gasgliad o offer ar gyfer creu modelau, graffio data, a gwerthuso data. Mae hefyd yn cynnwys setiau data wedi'u labelu ymlaen llaw y gellir eu mewnforio a'u llwytho'n gyflym.
Mae'n hawdd ei ddefnyddio, yn amlbwrpas, ac yn ddelfrydol ar gyfer ymchwil archwiliadol. Ar ben hynny, mae'n caniatáu ichi greu Rhwydweithiau Niwral sy'n gysylltiedig yn llawn, yn ddadleuol, yn cronni, yn rheolaidd, yn ymwreiddio, a ffurfiau eraill.
Gellir uno'r modelau hyn i adeiladu Rhwydwaith Niwral cyflawn ar gyfer setiau data a phroblemau enfawr. Mae'n llyfrgell wych ar gyfer modelu a chreu rhwydweithiau niwral.
Mae'n syml i'w ddefnyddio ac yn rhoi llawer o hyblygrwydd i ddatblygwyr. Mae Keras yn swrth o'i gymharu â phecynnau dysgu peiriant Python eraill.
Mae hyn oherwydd ei fod yn cynhyrchu graff cyfrifiannol yn gyntaf gan ddefnyddio'r seilwaith ôl-wyneb ac yna'n ei ddefnyddio i gynnal gweithrediadau. Mae Keras yn hynod fynegiannol ac yn hyblyg o ran gwneud ymchwil newydd.
9. PyTorch
Mae PyTorch yn becyn Python poblogaidd ar gyfer dysgu dwfn a dysgu peirianyddol. Mae'n feddalwedd cyfrifiadura gwyddonol ffynhonnell agored sy'n seiliedig ar Python ar gyfer gweithredu Deep Learning a Neural Networks ar setiau data enfawr.
Mae Facebook yn gwneud defnydd helaeth o'r pecyn cymorth hwn i greu rhwydweithiau niwral sy'n cynorthwyo mewn gweithgareddau fel adnabod wynebau a thagio'n awtomatig.
Mae PyTorch yn blatfform i wyddonwyr data sy'n dymuno cwblhau swyddi dysgu dwfn yn gyflym. Mae'r offeryn yn galluogi cyfrifiadau tensor i gael eu perfformio gyda chyflymiad GPU.
Fe'i defnyddir hefyd ar gyfer pethau eraill, gan gynnwys adeiladu rhwydweithiau cyfrifiannol deinamig a chyfrifo graddiannau'n awtomatig.
Yn ffodus, mae PyTorch yn becyn gwych sy'n caniatáu i ddatblygwyr drosglwyddo'n hawdd o theori ac ymchwil i hyfforddiant a datblygiad o ran dysgu peiriannau ac ymchwil dysgu dwfn er mwyn rhoi'r hyblygrwydd a'r cyflymder mwyaf posibl.
10. NLTK
Mae NLTK (Natural Language Toolkit) yn becyn Python poblogaidd ar gyfer gwyddonwyr data. Gellir cyflawni tagio testun, symboleiddio, rhesymu semantig, a thasgau eraill sy'n ymwneud â phrosesu iaith naturiol gyda NLTK.
Gellir defnyddio NLTK hefyd i gwblhau AI mwy cymhleth (Cudd-wybodaeth Artiffisial) swyddi. Crëwyd NLTK yn wreiddiol i gefnogi gwahanol baradeimau addysgu AI a dysgu peirianyddol, megis y model ieithyddol a theori wybyddol.
Ar hyn o bryd mae'n gyrru datblygiad algorithm AI a model dysgu yn y byd go iawn. Mae wedi cael ei gofleidio’n helaeth i’w ddefnyddio fel arf addysgu ac fel offeryn astudio unigol, yn ogystal â chael ei ddefnyddio fel llwyfan ar gyfer prototeipio a datblygu systemau ymchwil.
Cefnogir dosbarthu, dosrannu, rhesymu semantig, atal, tagio a thoceneiddio.
Casgliad
Mae hynny'n cloi'r deg llyfrgell Python orau ar gyfer gwyddor data. Mae llyfrgelloedd gwyddor data Python yn cael eu diweddaru'n rheolaidd wrth i wyddor data a dysgu peiriannau ddod yn fwy poblogaidd.
Mae yna nifer o lyfrgelloedd Python ar gyfer Gwyddor Data, ac mae dewis y defnyddiwr yn cael ei bennu'n bennaf gan y math o brosiect y maent yn gweithio arno.
Gadael ymateb