Indholdsfortegnelse[Skjule][At vise]
I dagens samfund er datavidenskab meget vigtig!
Så meget, at dataforsker er blevet kåret til "det mest sexede job i det XNUMX. århundrede", på trods af at ingen forventer, at nørdede job er sexede!
Men på grund af den enorme betydning af data er Data Science ret populær lige nu.
Python er med sin statistiske analyse, datamodellering og læsbarhed en af de bedste programmeringssprog for at udtrække værdi fra disse data.
Python holder aldrig op med at forbløffe sine programmører, når det kommer til at overvinde datavidenskabelige udfordringer. Det er et meget brugt, objektorienteret, open source, højtydende programmeringssprog med en række ekstra funktioner.
Python er designet med bemærkelsesværdige biblioteker til datavidenskab, som programmører bruger hver dag til at løse problemer.
Her er de bedste Python-biblioteker at overveje:
1. pandas
Pandas er en pakke designet til at hjælpe udviklere med at arbejde med "mærkede" og "relationelle" data på en naturlig måde. Den er bygget på to store datastrukturer: "Serie" (en-dimensionel, svarende til en liste over objekter) og "Datarammer" (to-dimensionel, som en tabel med flere kolonner).
Pandaer understøtter konvertering af datastrukturer til DataFrame-objekter, håndtering af manglende data, tilføjelse/sletning af kolonner fra DataFrame, imputering af manglende filer og visualisering af data ved hjælp af histogrammer eller plotbokse.
Det giver også en række værktøjer til at læse og skrive data mellem datastrukturer i hukommelsen og flere filformater.
I en nøddeskal er den ideel til hurtig og enkel databehandling, dataaggregering, datalæsning og -skrivning og datavisualisering. Når du opretter et datavidenskabsprojekt, vil du altid bruge dyrebiblioteket Pandas til at håndtere og analysere dine data.
2. numpy
NumPy (Numerical Python) er et fantastisk værktøj til at udføre videnskabelige beregninger og grundlæggende og sofistikerede array-operationer.
Biblioteket indeholder en række nyttige funktioner til at arbejde med n-arrays og matricer i Python.
Det gør det lettere at behandle arrays, der indeholder værdier af samme datatype, og at udføre aritmetiske operationer på arrays (inklusive vektorisering). I virkeligheden forbedrer brugen af NumPy-arraytypen til at vektorisere matematiske operationer ydeevnen og reducerer udførelsestiden.
Understøttelsen af multidimensionelle arrays til matematiske og logiske operationer er bibliotekets kerneegenskab. NumPy-funktioner kan bruges til at indeksere, sortere, omforme og kommunikere visuals og lydbølger som en multidimensionel række af reelle tal.
3. Matplotlib
I Python-verdenen er Matplotlib et af de mest brugte biblioteker. Det bruges til at generere statiske, animerede og interaktive datavisualiseringer. Matplotlib har en masse diagram- og tilpasningsmuligheder.
Ved hjælp af histogrammer kan programmører sprede, justere og redigere grafer. Open source-biblioteket giver en objektorienteret API til at tilføje plots til programmer.
Når man bruger dette bibliotek til at generere komplekse visualiseringer, skal udviklere dog skrive mere kode end normalt.
Det er værd at bemærke, at populære kortbiblioteker sameksisterer med Matplotlib uden problemer.
Det bruges blandt andet i Python-scripts, Python- og IPython-skaller, Jupyter-notebooks og webapplikation servere.
Plot, søjlediagrammer, cirkeldiagrammer, histogrammer, scatterplots, fejldiagrammer, effektspektre, stamplots og enhver anden form for visualiseringsdiagram kan alle oprettes med det.
4. Søfødt
Seaborn-biblioteket er bygget på Matplotlib. Seaborn kan bruges til at lave mere attraktive og informative statistiske grafer end Matplotlib.
Seaborn inkluderer en integreret datasæt-orienteret API til at undersøge interaktionerne mellem mange variabler, foruden fuld understøttelse af datavisualisering.
Seaborn tilbyder et svimlende antal muligheder for datavisualisering, herunder tidsserievisualisering, fælles plots, violindiagrammer og mange andre.
Den bruger semantisk kortlægning og statistisk aggregering til at give informative visualiseringer med dyb indsigt. Det inkluderer en række datasæt-orienterede diagramrutiner, der arbejder med datarammer og arrays, der inkluderer hele datasæt.
Dens datavisualiseringer kan omfatte søjlediagrammer, cirkeldiagrammer, histogrammer, punktplot, fejldiagrammer og anden grafik. Dette Python-datavisualiseringsbibliotek indeholder også værktøjer til at vælge farvepaletter, som hjælper med at afdække trends i et datasæt.
5. Scikit-lære
Scikit-learn er det største Python-bibliotek til datamodellering og modelvurdering. Det er et af de mest nyttige Python-biblioteker. Den har et væld af muligheder designet udelukkende med det formål at modellere.
Det inkluderer alle overvågede og ikke-overvågede maskinlæringsalgoritmer samt fuldt definerede Ensemble Learning- og Boosting Machine Learning-funktioner.
Det bruges af dataforskere til at lave rutiner machine learning og datamining-aktiviteter såsom clustering, regression, modelvalg, dimensionsreduktion og klassificering. Den leveres også med omfattende dokumentation og yder beundringsværdigt.
Scikit-learn kan bruges til at skabe en række overvågede og ikke-overvågede maskinlæringsmodeller såsom klassificering, regression, støttevektormaskiner, tilfældige skove, nærmeste naboer, naive Bayes, beslutningstræer, klyngedannelse og så videre.
Python maskinlæringsbiblioteket indeholder en række enkle, men effektive værktøjer til at udføre dataanalyse og minedrift.
For yderligere læsning, her er vores guide om Scikit-lær.
6. XGBoost
XGBoost er et distribueret gradientboostende værktøjssæt designet til hastighed, fleksibilitet og bærbarhed. For at udvikle ML-algoritmer anvender den Gradient Boosting-rammen. XGBoost er en hurtig og præcis parallel træforstærkningsteknik, der kan løse en lang række datavidenskabelige problemer.
Ved at bruge Gradient Boosting-rammen kan dette bibliotek bruges til at skabe maskinlæringsalgoritmer.
Det inkluderer parallel træboosting, som hjælper teams med at løse en række datavidenskabelige problemer. En anden fordel er, at udviklere kan bruge den samme kode til Hadoop, SGE og MPI.
Den er også pålidelig i både distribuerede og hukommelsesbegrænsede situationer.
7. Tensorflow
TensorFlow er en gratis end-to-end open source AI-platform med en lang række værktøjer, biblioteker og ressourcer. TensorFlow skal være bekendt for alle, der arbejder på maskinlæringsprojekter i Python.
Det er et open source symbolsk matematisk værktøjssæt til numerisk beregning ved hjælp af dataflowgrafer, der er udviklet af Google. Grafknudepunkterne afspejler de matematiske processer i en typisk TensorFlow-dataflowgraf.
Grafkanterne er på den anden side de multidimensionelle dataarrays, også kendt som tensorer, der flyder mellem netværksknuderne. Det lader programmører distribuere behandling mellem en eller flere CPU'er eller GPU'er på en desktop, mobilenhed eller server uden at ændre kode.
TensorFlow er udviklet i C og C++. Med TensorFlow kan du blot designe og træne Machine Learning modeller, der bruger API'er på højt niveau som Keras.
Den har også mange abstraktionsgrader, så du kan vælge den bedste løsning til din model. TensorFlow lader dig også implementere Machine Learning-modeller til skyen, en browser eller din egen enhed.
Det er det mest effektive værktøj til job som objektgenkendelse, talegenkendelse og mange andre. Det hjælper med udviklingen af kunstige neurale netværk der skal håndtere adskillige datakilder.
Her er vores hurtige guide om TensorFlow for yderligere læsning.
8. Keras
Keras er en gratis og open source Python-baseret neurale netværk værktøjssæt til kunstig intelligens, deep learning og datavidenskabelige aktiviteter. Neurale netværk bruges også i Data Science til at fortolke observationsdata (fotos eller lyd).
Det er en samling værktøjer til at skabe modeller, tegne grafiske data og evaluere data. Det inkluderer også præ-mærkede datasæt, der hurtigt kan importeres og indlæses.
Den er nem at bruge, alsidig og ideel til sonderende forskning. Desuden giver det dig mulighed for at skabe fuldt forbundne, foldende, pooling, tilbagevendende, indlejrede og andre former for neurale netværk.
Disse modeller kan slås sammen for at konstruere et fuldgyldigt neuralt netværk til enorme datasæt og problemer. Det er et fantastisk bibliotek til modellering og skabelse af neurale netværk.
Det er nemt at bruge og giver udviklere en masse fleksibilitet. Keras er træg i forhold til andre Python maskinlæringspakker.
Dette skyldes, at den først genererer en beregningsgraf ved at bruge backend-infrastrukturen og derefter bruger den til at udføre operationer. Keras er utroligt udtryksfuld og tilpasningsdygtig, når det kommer til at lave ny forskning.
9. PyTorch
PyTorch er en populær Python-pakke til dyb læring og maskinlæring. Det er en Python-baseret open source videnskabelig computersoftware til implementering af Deep Learning og Neurale netværk på enorme datasæt.
Facebook gør udstrakt brug af dette værktøjssæt til at skabe neurale netværk, der hjælper med aktiviteter såsom ansigtsgenkendelse og auto-tagging.
PyTorch er en platform for dataforskere, der ønsker at udføre deep learning-job hurtigt. Værktøjet gør det muligt at udføre tensorberegninger med GPU-acceleration.
Det bruges også til andre ting, herunder konstruktion af dynamiske beregningsnetværk og automatisk beregning af gradienter.
Heldigvis er PyTorch en fantastisk pakke, der giver udviklere mulighed for nemt at gå fra teori og forskning til træning og udvikling, når det kommer til machine learning og deep learning forskning for at give maksimal fleksibilitet og hastighed.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) er en populær Python-pakke for datavidenskabsfolk. Teksttagging, tokenisering, semantisk ræsonnement og andre opgaver relateret til naturlig sprogbehandling kan udføres med NLTK.
NLTK kan også bruges til at færdiggøre mere kompleks AI (Kunstig intelligens) job. NLTK blev oprindeligt skabt til at understøtte forskellige AI- og maskinlærings-undervisningsparadigmer, såsom den sproglige model og kognitiv teori.
Det driver i øjeblikket AI-algoritme og læringsmodeludvikling i den faktiske verden. Det er i vid udstrækning blevet omfavnet til brug som et undervisningsværktøj og som et individuelt studieværktøj, ud over at blive brugt som en platform for prototyping og udvikling af forskningssystemer.
Klassificering, parsing, semantisk ræsonnement, stemming, tagging og tokenisering er alle understøttet.
Konklusion
Det afslutter de ti bedste Python-biblioteker for datavidenskab. Python datavidenskabsbiblioteker opdateres regelmæssigt, efterhånden som datavidenskab og maskinlæring bliver mere populært.
Der er flere Python-biblioteker til Data Science, og brugerens valg bestemmes for det meste af den type projekt, de arbejder på.
Giv en kommentar