En la nuna socio, datuma scienco estas tre grava!
Tiom, ke datuma sciencisto estis kronita la "Plej Seksa Laboro de la Dudek-Unua Jarcento", malgraŭ ke neniu atendas ke geekaj laboroj estu seksecaj!
Tamen, pro la grandega graveco de datumoj, Datuma Scienco estas sufiĉe populara nun.
Python, kun sia statistika analizo, datuma modelado kaj legeblo, estas unu el la plej bonaj programlingvoj por ĉerpi valoron el ĉi tiuj datumoj.
Python neniam ĉesas miri siajn programistojn kiam temas pri venki datumsciencajn defiojn. Ĝi estas vaste uzata, objekt-orientita, malfermfonta, alt-efikeca programlingvo kun diversaj kromaj funkcioj.
Python estis desegnita kun rimarkindaj bibliotekoj por datumscienco, kiujn programistoj uzas ĉiutage por solvi malfacilaĵojn.
Jen la plej bonaj Python-bibliotekoj por konsideri:
1. Pandoj
Pandas estas pako dizajnita por helpi programistojn labori kun "etikeditaj" kaj "rilataj" datumoj en natura maniero. Ĝi estas konstruita sur du ĉefaj datumstrukturoj: "Serio" (unudimensia, simila al listo de objektoj) kaj "Datumaj Kadroj" (dudimensiaj, kiel tabelo kun pluraj kolumnoj).
Pandoj subtenas konverti datumstrukturojn al DataFrame-objektoj, traktante mankantajn datumojn, aldonante/forigante kolumnojn de DataFrame, imputante mankantajn dosierojn, kaj bildigado de datumoj uzante histogramojn aŭ intriketojn.
Ĝi ankaŭ disponigas kelkajn ilojn por legi kaj skribi datumojn inter en-memoraj datumstrukturoj kaj pluraj dosierformatoj.
Resume, ĝi estas ideala por rapida kaj simpla datumtraktado, datum-agregado, datumlegado kaj skribo kaj datuma bildigo. Kreante datuman sciencan projekton, vi ĉiam uzos la bestan bibliotekon Pandas por manipuli kaj analizi viajn datumojn.
2. Numba
NumPy (Numerical Python) estas mirinda ilo por fari sciencajn komputojn kaj bazajn kaj kompleksajn tabelajn operaciojn.
La biblioteko disponigas kelkajn helpemajn funkciojn por labori kun n-aroj kaj matricoj en Python.
Ĝi faciligas prilabori tabelojn kiuj enhavas valorojn de la sama datumtipo kaj fari aritmetikajn operaciojn sur tabeloj (inkluzive de vektorizado). Fakte, uzi la tabelan tipon NumPy por vektorigi matematikajn operaciojn plibonigas rendimenton kaj malpliigas la ekzekuttempon.
La subteno por plurdimensiaj tabeloj por matematikaj kaj logikaj operacioj estas la kerntrajto de la biblioteko. NumPy-funkcioj povas esti uzataj por indeksi, ordigi, transformi kaj komuniki bildojn kaj sonondojn kiel multdimensia aro de realaj nombroj.
3. matplotlib
En la Python-mondo, Matplotlib estas unu el la plej vaste uzataj bibliotekoj. Ĝi estas uzata por generi senmovajn, viglajn kaj interagajn datumajn bildigojn. Matplotlib havas multajn grafikajn kaj personigajn elektojn.
Uzante histogramojn, programistoj povas disigi, ĝustigi kaj redakti grafikaĵojn. La malfermfonta biblioteko disponigas objektorientitan API por aldoni intrigojn en programojn.
Kiam oni uzas ĉi tiun bibliotekon por generi kompleksajn bildigojn, programistoj devas skribi pli da kodo ol normale.
Indas noti, ke popularaj kartoj-bibliotekoj kunekzistas sen problemo kun Matplotlib.
Interalie, ĝi estas uzata en Python-skriptoj, Python kaj IPython-ŝeloj, Jupyter-kajeroj kaj TTT-aplikaĵo serviloj.
Intrigoj, strekleteroj, tortdiagramoj, histogramoj, disaj diagramoj, eraraj diagramoj, potencospektroj, stemplotoj kaj ajna alia speco de bildigaj diagramoj povas ĉiuj esti kreitaj per ĝi.
4. Marnaskita
La Seaborn-biblioteko estas konstruita sur Matplotlib. Seaborn povas esti uzata por fari pli allogajn kaj informajn statistikajn grafikaĵojn ol Matplotlib.
Seaborn inkluzivas integran datuman aro-orientitan API por esplori la interagojn inter multaj variabloj, krom plena subteno por datuma bildigo.
Seaborn ofertas mirigan nombron da opcioj por datumbildigo, inkluzive de tempo-seriobildigo, komunaj intrigoj, violondiagramoj kaj multaj aliaj.
Ĝi uzas semantikan mapadon kaj statistikan agregadon por provizi informajn bildigojn kun profundaj komprenoj. Ĝi inkluzivas kelkajn datumserio-orientitajn mapajn rutinojn, kiuj funkcias kun datumkadroj kaj tabeloj, kiuj inkluzivas tutajn datumajn arojn.
Ĝiaj datenbildigoj povas inkluzivi strekleterojn, kuk-diagramojn, histogramojn, disvastigojn, erarajn diagramojn kaj aliajn grafikaĵojn. Ĉi tiu biblioteko de bildigo de datumoj de Python ankaŭ inkluzivas ilojn por elekti kolorajn paletojn, kiuj helpas malkovri tendencojn en datumaro.
5. Scikit-lerni
Scikit-learn estas la plej granda Python-biblioteko por datuma modelado kaj modela taksado. Ĝi estas unu el la plej helpemaj Python-bibliotekoj. Ĝi havas multajn kapablojn dizajnitajn sole por la celo de modeligado.
Ĝi inkluzivas ĉiujn algoritmojn de Kontrolita kaj Nekontrolita Maŝinlernado, same kiel plene difinitajn funkciojn de Ensemblo-Lernado kaj Akcelado de Maŝinlernado.
Ĝi estas uzata de datumsciencistoj por fari rutinon maŝinlernado kaj datenminadaj agadoj kiel ekzemple amasigado, regreso, modelelekto, dimensiecredukto, kaj klasifiko. Ĝi ankaŭ venas kun ampleksa dokumentaro kaj funkcias admirinde.
Scikit-learn povas esti uzata por krei diversajn modelojn de Kontrolitaj kaj Nekontrolitaj Maŝinlernado kiel Klasifikado, Regreso, Subtenaj Vektoraj Maŝinoj, Hazardaj Arbaroj, Plej Proksimaj Najbaroj, Naive Bayes, Decidaj Arboj, Clustering, ktp.
La biblioteko de maŝinlernado de Python inkluzivas diversajn simplajn tamen efikajn ilojn por plenumi datumajn analizojn kaj minindustriajn taskojn.
Por plia legado, jen nia gvidilo pri tio Scikit-lernu.
6. XGBoost
XGBoost estas distribuita gradienta plifortiga ilaro dizajnita por rapideco, fleksebleco kaj porteblo. Por evoluigi ML-algoritmojn, ĝi utiligas la kadron Gradient Boosting. XGBoost estas rapida kaj preciza tekniko de plifortigo de paralela arbo, kiu povas solvi ampleksan gamon de datumsciencaj problemoj.
Uzante la kadron Gradient Boosting, ĉi tiu biblioteko povas esti uzata por krei maŝinlernajn algoritmojn.
Ĝi inkluzivas paralelan arban akcelon, kiu helpas teamojn solvi diversajn datumajn problemojn. Alia avantaĝo estas, ke programistoj povas uzi la saman kodon por Hadoop, SGE kaj MPI.
Ĝi ankaŭ estas fidinda en ambaŭ distribuitaj kaj memor-limigitaj situacioj.
7. Tensorfluo
TensorFlow estas senpaga fin-al-fina malfermfonta AI-platformo kun granda gamo da iloj, bibliotekoj kaj rimedoj. TensorFlow devas esti konata al iu ajn, kiu laboras maŝinlernadaj projektoj en Python.
Ĝi estas malfermfonta simbola matematika ilaro por nombra kalkulo utiligante datenfluajn grafikojn kiuj estis evoluigitaj fare de Guglo. La grafeodoj reflektas la matematikajn procezojn en tipa TensorFlow-datumfluografo.
La grafeaj randoj, aliflanke, estas la plurdimensiaj datenaroj, ankaŭ konataj kiel tensoroj, kiuj fluas inter la retaj nodoj. Ĝi ebligas al programistoj distribui pretigon inter unu aŭ pluraj CPUoj aŭ GPUoj sur labortablo, movebla aparato aŭ servilo sen ŝanĝi kodon.
TensorFlow estas evoluigita en C kaj C++. Kun TensorFlow, vi povas simple desegni kaj trejni Maŝinlernadon modeloj uzante altnivelajn APIojn kiel Keras.
Ĝi ankaŭ havas multajn gradojn de abstraktado, permesante al vi elekti la plej bonan solvon por via modelo. TensorFlow ankaŭ ebligas al vi deploji Maŝinlernajn modelojn al la nubo, retumilo aŭ via propra aparato.
Ĝi estas la plej efika ilo por laboroj kiel objektorekono, parolrekono kaj multaj aliaj. Ĝi helpas en la disvolviĝo de artefarita Neŭraj retoj tio devas trakti multajn datumfontojn.
Jen nia rapida gvidilo pri TensorFlow por plia legado.
8. Keras
Keras estas senpaga kaj malfermfonta Python-bazita neŭrala reto ilaro por artefarita inteligenteco, profunda lernado kaj datumscienco-agadoj. Neŭralaj retoj ankaŭ estas utiligitaj en Datenscienco por interpreti observajn datenojn (fotoj aŭ aŭdio).
Ĝi estas kolekto de iloj por krei modelojn, grafiki datumojn kaj taksi datumojn. Ĝi ankaŭ inkluzivas antaŭ-etikeditajn datumajn arojn, kiuj povas esti rapide importitaj kaj ŝarĝitaj.
Ĝi estas facile uzebla, diverstalenta kaj ideala por esplora esplorado. Krome, ĝi ebligas al vi krei plene konektitajn, konvoluciajn, kunigajn, ripetiĝantajn, enkonstruajn kaj aliajn formojn de Neŭralaj Retoj.
Ĉi tiuj modeloj povas esti kunfanditaj por konstrui plenkreskan Neŭralan Reton por enormaj datumserioj kaj temoj. Ĝi estas mirinda biblioteko por modelado kaj kreado de neŭralaj retoj.
Ĝi estas simpla uzebla kaj donas al programistoj multan flekseblecon. Keras estas malvigla kompare al aliaj Python maŝinlernado-pakaĵoj.
Ĉi tio estas ĉar ĝi unue generas komputilan grafeon utiligantan la malantaŭan infrastrukturon kaj poste uzas ĝin por fari operaciojn. Keras estas nekredeble esprimplena kaj adaptebla kiam temas pri nova esplorado.
9. PyTorch
PyTorch estas populara Python-pakaĵo por profunda lernado kaj maŝinlernado. Ĝi estas Python-bazita malfermfonta scienca komputika programaro por efektivigi Profundan Lernadon kaj Neŭralaj Retoj sur grandegaj datumaroj.
Facebook multe uzas ĉi tiun ilaron por krei neŭralajn retojn, kiuj helpas en agadoj kiel vizaĝrekono kaj aŭtomata etikedado.
PyTorch estas platformo por datumsciencistoj, kiuj deziras rapide plenumi profundajn lernajn laborojn. La ilo ebligas tensorajn kalkulojn esti faritaj kun GPU-akcelo.
Ĝi ankaŭ estas uzata por aliaj aferoj, inkluzive de konstruado de dinamikaj komputilaj retoj kaj aŭtomate kalkulado de gradientoj.
Feliĉe, PyTorch estas mirinda pakaĵo, kiu permesas al programistoj facile transiri de teorio kaj esplorado al trejnado kaj evoluo se temas pri maŝinlernado kaj profunda lernado-esplorado por doni maksimuman flekseblecon kaj rapidecon.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) estas populara Python-pakaĵo por datumsciencistoj. Tekstaj markoj, tokenigo, semantika rezonado kaj aliaj taskoj rilataj al naturlingva prilaborado povas esti plenumitaj per NLTK.
NLTK ankaŭ povas esti uzata por kompletigi pli kompleksan AI (Artefarita inteligento) laborpostenoj. NLTK estis origine kreita por subteni malsamajn AI kaj maŝinlernajn instruadparadigmojn, kiel ekzemple la lingva modelo kaj kogna teorio.
Ĝi nuntempe stiras AI-algoritmon kaj lernan modelon disvolviĝon en la fakta mondo. Ĝi estis vaste akceptita por uzo kiel instruilo kaj kiel individua studilo, krom esti utiligita kiel platformo por prototipado kaj evoluigado de esplorsistemoj.
Klasifiko, analizado, semantika rezonado, deveno, etikedado kaj tokenigo estas ĉiuj subtenataj.
konkludo
Tio finas la plej bonajn dek Python-bibliotekojn por datumscienco. Python-datumsciencobibliotekoj estas ĝisdatigitaj regule kiam datumscienco kaj maŝinlernado fariĝas pli popularaj.
Estas pluraj Python-bibliotekoj por Data Science, kaj la elekto de la uzanto plejparte estas determinita de la speco de projekto, pri kiu ili laboras.
Lasi Respondon