Πίνακας περιεχομένων[Κρύβω][Προβολή]
Στη σημερινή κοινωνία, η επιστήμη των δεδομένων είναι εξαιρετικά σημαντική!
Τόσο πολύ που ο επιστήμονας δεδομένων έχει στεφθεί ως η «Πιο σέξι δουλειά του εικοστού πρώτου αιώνα», παρόλο που κανείς δεν περίμενε ότι οι geeky δουλειές θα είναι σέξι!
Ωστόσο, λόγω της τεράστιας σημασίας των δεδομένων, η Επιστήμη Δεδομένων είναι αρκετά δημοφιλής αυτή τη στιγμή.
Η Python, με τη στατιστική ανάλυση, τη μοντελοποίηση δεδομένων και την αναγνωσιμότητά της, είναι μια από τις καλύτερες γλώσσες προγραμματισμού για την εξαγωγή αξίας από αυτά τα δεδομένα.
Η Python δεν σταματά ποτέ να εκπλήσσει τους προγραμματιστές της όταν πρόκειται να ξεπεράσει τις προκλήσεις της επιστήμης δεδομένων. Είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη, αντικειμενοστραφής, ανοιχτού κώδικα, γλώσσα προγραμματισμού υψηλής απόδοσης με μια ποικιλία πρόσθετων δυνατοτήτων.
Η Python έχει σχεδιαστεί με αξιόλογες βιβλιοθήκες για την επιστήμη δεδομένων που οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν καθημερινά για να λύσουν δυσκολίες.
Εδώ είναι οι καλύτερες βιβλιοθήκες Python που πρέπει να λάβετε υπόψη:
1. Πάντα
Το Pandas είναι ένα πακέτο που έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τους προγραμματιστές να εργάζονται με "επισημασμένα" και "σχεσιακά" δεδομένα με φυσικό τρόπο. Είναι χτισμένο σε δύο κύριες δομές δεδομένων: "Σειρά" (μονοδιάστατη, παρόμοια με μια λίστα αντικειμένων) και "Πλαίσια δεδομένων" (δισδιάστατα, όπως ένας πίνακας με πολλές στήλες).
Τα Panda υποστηρίζουν τη μετατροπή δομών δεδομένων σε αντικείμενα DataFrame, την αντιμετώπιση δεδομένων που λείπουν, την προσθήκη/διαγραφή στηλών από το DataFrame, την καταχώριση αρχείων που λείπουν και οπτικοποίηση δεδομένων χρησιμοποιώντας ιστογράμματα ή πλαίσια σχεδίων.
Παρέχει επίσης έναν αριθμό εργαλείων για την ανάγνωση και εγγραφή δεδομένων μεταξύ δομών δεδομένων στη μνήμη και πολλών μορφών αρχείων.
Με λίγα λόγια, είναι ιδανικό για γρήγορη και απλή επεξεργασία δεδομένων, συγκέντρωση δεδομένων, ανάγνωση και εγγραφή δεδομένων και οπτικοποίηση δεδομένων. Όταν δημιουργείτε ένα έργο επιστήμης δεδομένων, θα χρησιμοποιείτε πάντα τη βιβλιοθήκη θηρίων Pandas για να χειρίζεστε και να αναλύετε τα δεδομένα σας.
2. Νούμπι
Το NumPy (Αριθμητικό Python) είναι ένα φανταστικό εργαλείο για την εκτέλεση επιστημονικών υπολογισμών και βασικών και εξελιγμένων λειτουργιών πίνακα.
Η βιβλιοθήκη παρέχει μια σειρά από χρήσιμες λειτουργίες για την εργασία με n-πίνακες και πίνακες στην Python.
Διευκολύνει την επεξεργασία πινάκων που περιέχουν τιμές του ίδιου τύπου δεδομένων και την εκτέλεση αριθμητικών πράξεων σε πίνακες (συμπεριλαμβανομένης της διανυσματοποίησης). Στην πραγματικότητα, η χρήση του τύπου πίνακα NumPy για τη διανυσματοποίηση μαθηματικών πράξεων βελτιώνει την απόδοση και μειώνει τον χρόνο εκτέλεσης.
Η υποστήριξη πολυδιάστατων πινάκων για μαθηματικές και λογικές πράξεις είναι το βασικό χαρακτηριστικό της βιβλιοθήκης. Οι συναρτήσεις NumPy μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ευρετηρίαση, ταξινόμηση, αναμόρφωση και επικοινωνία οπτικών και ηχητικών κυμάτων ως πολυδιάστατη διάταξη πραγματικών αριθμών.
3. matplotlib
Στον κόσμο της Python, η Matplotlib είναι μια από τις πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες. Χρησιμοποιείται για τη δημιουργία στατικών, κινούμενων και διαδραστικών απεικονίσεων δεδομένων. Το Matplotlib έχει πολλές επιλογές χαρτογράφησης και προσαρμογής.
Χρησιμοποιώντας ιστογράμματα, οι προγραμματιστές μπορούν να διασκορπίσουν, να τροποποιήσουν και να επεξεργαστούν γραφήματα. Η βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα παρέχει ένα αντικειμενοστραφή API για την προσθήκη γραφημάτων σε προγράμματα.
Ωστόσο, όταν χρησιμοποιείται αυτή η βιβλιοθήκη για τη δημιουργία σύνθετων απεικονίσεων, οι προγραμματιστές πρέπει να γράφουν περισσότερο κώδικα από το κανονικό.
Αξίζει να σημειωθεί ότι οι δημοφιλείς βιβλιοθήκες χαρτογράφησης συνυπάρχουν με το Matplotlib χωρίς πρόβλημα.
Μεταξύ άλλων, χρησιμοποιείται σε σενάρια Python, κελύφη Python και IPython, σημειωματάρια Jupyter και εφαρμογή ιστού διακομιστές.
Μπορούν να δημιουργηθούν με αυτό γραφήματα, γραφήματα ράβδων, γραφήματα πίτας, ιστογράμματα, διαγράμματα διασποράς, γραφήματα σφαλμάτων, φάσματα ισχύος, αρχέτυπα και οποιοδήποτε άλλο είδος γραφήματος οπτικοποίησης.
4. Θαλασσοπόρος
Η βιβλιοθήκη Seaborn είναι χτισμένη στο Matplotlib. Το Seaborn μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πιο ελκυστικών και ενημερωτικών στατιστικών γραφημάτων από το Matplotlib.
Το Seaborn περιλαμβάνει ένα ολοκληρωμένο API προσανατολισμένο σε σύνολο δεδομένων για τη διερεύνηση των αλληλεπιδράσεων μεταξύ πολλών μεταβλητών, εκτός από την πλήρη υποστήριξη για οπτικοποίηση δεδομένων.
Το Seaborn προσφέρει έναν εκπληκτικό αριθμό επιλογών για οπτικοποίηση δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της απεικόνισης χρονοσειρών, κοινών πλοκών, διαγραμμάτων βιολιού και πολλών άλλων.
Χρησιμοποιεί σημασιολογική χαρτογράφηση και στατιστική συγκέντρωση για να παρέχει ενημερωτικές απεικονίσεις με βαθιές ιδέες. Περιλαμβάνει μια σειρά από ρουτίνες γραφημάτων προσανατολισμένες σε δεδομένα που λειτουργούν με πλαίσια δεδομένων και πίνακες που περιλαμβάνουν ολόκληρα σύνολα δεδομένων.
Οι οπτικοποιήσεις δεδομένων του μπορεί να περιλαμβάνουν γραφήματα ράβδων, γραφήματα πίτας, ιστογράμματα, διαγράμματα διασποράς, γραφήματα σφαλμάτων και άλλα γραφικά. Αυτή η βιβλιοθήκη οπτικοποίησης δεδομένων Python περιλαμβάνει επίσης εργαλεία για την επιλογή παλετών χρωμάτων, τα οποία βοηθούν στην αποκάλυψη τάσεων σε ένα σύνολο δεδομένων.
5. Scikit-μάθετε
Η Scikit-learn είναι η μεγαλύτερη βιβλιοθήκη Python για μοντελοποίηση δεδομένων και αξιολόγηση μοντέλων. Είναι μια από τις πιο χρήσιμες βιβλιοθήκες Python. Διαθέτει μια πληθώρα δυνατοτήτων που έχουν σχεδιαστεί αποκλειστικά για σκοπούς μοντελοποίησης.
Περιλαμβάνει όλους τους εποπτευόμενους και μη εποπτευόμενους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, καθώς και πλήρως καθορισμένες λειτουργίες εκμάθησης συνόλου και ενίσχυσης μηχανικής μάθησης.
Χρησιμοποιείται από επιστήμονες δεδομένων για να κάνει ρουτίνα μάθηση μηχανής και δραστηριότητες εξόρυξης δεδομένων όπως ομαδοποίηση, παλινδρόμηση, επιλογή μοντέλου, μείωση διαστάσεων και ταξινόμηση. Έρχεται επίσης με πλήρη τεκμηρίωση και αποδίδει θαυμάσια.
Το Scikit-learn μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία μιας ποικιλίας εποπτευόμενων και μη εποπτευόμενων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, όπως ταξινόμηση, παλινδρόμηση, μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων, τυχαία δάση, πλησιέστεροι γείτονες, αφελείς κόλποι, δέντρα αποφάσεων, ομαδοποίηση κ.λπ.
Η βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης Python περιλαμβάνει μια ποικιλία από απλά αλλά αποτελεσματικά εργαλεία για την εκτέλεση εργασιών ανάλυσης δεδομένων και εξόρυξης.
Για περαιτέρω ανάγνωση, εδώ είναι ο οδηγός μας Scikit-learn.
6. XGBoost
Το XGBoost είναι ένα κατανεμημένο κιτ εργαλείων ενίσχυσης κλίσης σχεδιασμένο για ταχύτητα, ευελιξία και φορητότητα. Για την ανάπτυξη αλγορίθμων ML, χρησιμοποιεί το πλαίσιο ενίσχυσης κλίσης. Το XGBoost είναι μια γρήγορη και ακριβής τεχνική ενίσχυσης παράλληλων δέντρων που μπορεί να λύσει ένα ευρύ φάσμα προβλημάτων επιστήμης δεδομένων.
Χρησιμοποιώντας το πλαίσιο ενίσχυσης κλίσης, αυτή η βιβλιοθήκη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης.
Περιλαμβάνει παράλληλη ενίσχυση δέντρων, η οποία βοηθά τις ομάδες να λύσουν μια ποικιλία ζητημάτων επιστήμης δεδομένων. Ένα άλλο πλεονέκτημα είναι ότι οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιούν τον ίδιο κώδικα για Hadoop, SGE και MPI.
Είναι επίσης αξιόπιστο τόσο σε κατανεμημένες καταστάσεις όσο και σε καταστάσεις περιορισμένης μνήμης.
7. Τάση ροής
Το TensorFlow είναι μια δωρεάν πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα AI από άκρο σε άκρο με μεγάλη γκάμα εργαλείων, βιβλιοθηκών και πόρων. Το TensorFlow πρέπει να είναι γνωστό σε οποιονδήποτε εργάζεται έργα μηχανικής μάθησης στο Python.
Είναι μια εργαλειοθήκη συμβολικών μαθηματικών ανοιχτού κώδικα για αριθμητικούς υπολογισμούς χρησιμοποιώντας γραφήματα ροής δεδομένων που αναπτύχθηκαν από την Google. Οι κόμβοι του γραφήματος αντικατοπτρίζουν τις μαθηματικές διαδικασίες σε ένα τυπικό γράφημα ροής δεδομένων TensorFlow.
Οι άκρες του γραφήματος, από την άλλη πλευρά, είναι οι πολυδιάστατοι πίνακες δεδομένων, γνωστοί και ως τανυστές, που ρέουν μεταξύ των κόμβων του δικτύου. Επιτρέπει στους προγραμματιστές να διανέμουν την επεξεργασία μεταξύ μιας ή περισσότερων CPU ή GPU σε επιτραπέζιο υπολογιστή, κινητή συσκευή ή διακομιστή χωρίς αλλαγή κώδικα.
Το TensorFlow έχει αναπτυχθεί σε C και C++. Με το TensorFlow, μπορείτε απλά να σχεδιάσετε και τρένο Μηχανικής Μάθησης μοντέλα που χρησιμοποιούν API υψηλού επιπέδου όπως το Keras.
Έχει επίσης πολλούς βαθμούς αφαίρεσης, επιτρέποντάς σας να επιλέξετε την καλύτερη λύση για το μοντέλο σας. Το TensorFlow σάς επιτρέπει επίσης να αναπτύξετε μοντέλα Machine Learning στο cloud, σε ένα πρόγραμμα περιήγησης ή στη δική σας συσκευή.
Είναι το πιο αποτελεσματικό εργαλείο για εργασίες όπως η αναγνώριση αντικειμένων, η αναγνώριση ομιλίας και πολλές άλλες. Βοηθά στην ανάπτυξη τεχνητών νευρωνικά δίκτυα που πρέπει να ασχολείται με πολλές πηγές δεδομένων.
Εδώ είναι ο γρήγορος οδηγός μας για το TensorFlow για περαιτέρω ανάγνωση.
8. Keras
Το Keras είναι δωρεάν και ανοιχτού κώδικα Βασισμένο σε Python νευρωνικό δίκτυο εργαλειοθήκη για δραστηριότητες τεχνητής νοημοσύνης, βαθιάς μάθησης και επιστήμης δεδομένων. Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται επίσης στην Επιστήμη Δεδομένων για την ερμηνεία των δεδομένων παρατήρησης (φωτογραφίες ή ήχος).
Είναι μια συλλογή εργαλείων για τη δημιουργία μοντέλων, τη δημιουργία γραφικών δεδομένων και την αξιολόγηση δεδομένων. Περιλαμβάνει επίσης προεπισημασμένα σύνολα δεδομένων που μπορούν να εισαχθούν και να φορτωθούν γρήγορα.
Είναι εύκολο στη χρήση, ευέλικτο και ιδανικό για διερευνητική έρευνα. Επιπλέον, σας επιτρέπει να δημιουργείτε πλήρως συνδεδεμένα, συνελικτικά, ομαδικά, επαναλαμβανόμενα, ενσωματωμένα και άλλες μορφές νευρωνικών δικτύων.
Αυτά τα μοντέλα μπορούν να συγχωνευθούν για να δημιουργήσουν ένα πλήρες νευρωνικό δίκτυο για τεράστια σύνολα δεδομένων και ζητήματα. Είναι μια φανταστική βιβλιοθήκη για μοντελοποίηση και δημιουργία νευρωνικών δικτύων.
Είναι απλό στη χρήση και δίνει στους προγραμματιστές μεγάλη ευελιξία. Το Keras είναι υποτονικό σε σύγκριση με άλλα πακέτα μηχανικής εκμάθησης Python.
Αυτό συμβαίνει επειδή αρχικά δημιουργεί ένα υπολογιστικό γράφημα χρησιμοποιώντας την υποδομή υποστήριξης και στη συνέχεια το χρησιμοποιεί για τη διεξαγωγή λειτουργιών. Ο Keras είναι απίστευτα εκφραστικός και προσαρμόσιμος όταν πρόκειται να κάνει νέα έρευνα.
9. PyTorch
Το PyTorch είναι ένα δημοφιλές πακέτο Python για βαθιά μάθηση και μηχανική μάθηση. Είναι ένα επιστημονικό υπολογιστικό λογισμικό ανοιχτού κώδικα που βασίζεται στην Python για την υλοποίηση Deep Learning και Νευρωνικών Δικτύων σε τεράστια σύνολα δεδομένων.
Το Facebook κάνει εκτενή χρήση αυτού του κιτ εργαλείων για τη δημιουργία νευρωνικών δικτύων που βοηθούν σε δραστηριότητες όπως η αναγνώριση προσώπου και η αυτόματη προσθήκη ετικετών.
Το PyTorch είναι μια πλατφόρμα για επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να ολοκληρώσουν γρήγορα εργασίες βαθιάς μάθησης. Το εργαλείο επιτρέπει την εκτέλεση υπολογισμών τανυστή με επιτάχυνση GPU.
Χρησιμοποιείται επίσης για άλλα πράγματα, όπως η κατασκευή δυναμικών υπολογιστικών δικτύων και ο αυτόματος υπολογισμός κλίσεων.
Ευτυχώς, το PyTorch είναι ένα φανταστικό πακέτο που επιτρέπει στους προγραμματιστές να μεταβαίνουν εύκολα από τη θεωρία και την έρευνα στην εκπαίδευση και την ανάπτυξη όσον αφορά τη μηχανική μάθηση και την έρευνα βαθιάς μάθησης, προκειμένου να προσφέρουν μέγιστη ευελιξία και ταχύτητα.
10. NLTK
Το NLTK (Natural Language Toolkit) είναι ένα δημοφιλές πακέτο Python για επιστήμονες δεδομένων. Η προσθήκη ετικετών κειμένου, η δημιουργία διακριτικών, ο σημασιολογικός συλλογισμός και άλλες εργασίες που σχετίζονται με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας μπορούν να πραγματοποιηθούν με το NLTK.
Το NLTK μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την ολοκλήρωση πιο πολύπλοκης τεχνητής νοημοσύνης (Τεχνητή νοημοσύνη) θέσεις εργασίας. Το NLTK δημιουργήθηκε αρχικά για να υποστηρίξει διαφορετικά παραδείγματα διδασκαλίας AI και μηχανικής μάθησης, όπως το γλωσσικό μοντέλο και η γνωστική θεωρία.
Αυτήν τη στιγμή οδηγεί την ανάπτυξη αλγορίθμου τεχνητής νοημοσύνης και μαθησιακών μοντέλων στον πραγματικό κόσμο. Έχει υιοθετηθεί εκτενώς για χρήση ως εργαλείο διδασκαλίας και ως μεμονωμένο εργαλείο μελέτης, εκτός από το ότι χρησιμοποιείται ως πλατφόρμα για τη δημιουργία πρωτοτύπων και την ανάπτυξη ερευνητικών συστημάτων.
Ταξινόμηση, ανάλυση, σημασιολογική συλλογιστική, απορρέουσα βάση, προσθήκη ετικετών και συμβολική υποστηρίζονται.
Συμπέρασμα
Αυτό ολοκληρώνει τις δέκα κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη δεδομένων. Οι βιβλιοθήκες επιστήμης δεδομένων Python ενημερώνονται σε τακτική βάση καθώς η επιστήμη των δεδομένων και η μηχανική μάθηση γίνονται πιο δημοφιλή.
Υπάρχουν πολλές βιβλιοθήκες Python για την Επιστήμη Δεδομένων και η επιλογή του χρήστη καθορίζεται κυρίως από τον τύπο του έργου στο οποίο εργάζεται.
Αφήστε μια απάντηση