Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
U današnjem društvu, znanost o podacima iznimno je važna!
Do te mjere da je taj podatkovni znanstvenik okrunjen za "najseksi posao dvadeset prvog stoljeća", unatoč tome što nitko nije očekivao da će štreberski poslovi biti seksi!
Međutim, zbog goleme važnosti podataka, Data Science je trenutno prilično popularna.
Python je sa svojom statističkom analizom, modeliranjem podataka i čitljivošću jedan od najboljih programski jezici za izvlačenje vrijednosti iz ovih podataka.
Python ne prestaje iznenađivati svoje programere kada je u pitanju prevladavanje izazova znanosti o podacima. To je naširoko korišten, objektno orijentiran, programski jezik otvorenog koda, visokih performansi s nizom dodatnih značajki.
Python je dizajniran s izvanrednim bibliotekama za znanost podataka koje programeri svakodnevno koriste za rješavanje poteškoća.
Evo najboljih Python biblioteka koje treba razmotriti:
1. pande
Pandas je paket dizajniran za pomoć programerima u radu s "označenim" i "relacijskim" podacima na prirodan način. Izgrađen je na dvije glavne strukture podataka: "Serije" (jednodimenzionalne, slične popisu objekata) i "Podatkovni okviri" (dvodimenzionalne, poput tablice s više stupaca).
Panda podržava pretvaranje podatkovnih struktura u DataFrame objekte, rješavanje podataka koji nedostaju, dodavanje/brisanje stupaca iz DataFramea, imputiranje datoteka koje nedostaju i vizualiziranje podataka pomoću histograma ili dijagrama.
Također nudi niz alata za čitanje i pisanje podataka između struktura podataka u memoriji i nekoliko formata datoteka.
Ukratko, idealan je za brzu i jednostavnu obradu podataka, agregaciju podataka, čitanje i pisanje podataka te vizualizaciju podataka. Kada stvarate projekt znanosti o podacima, uvijek ćete koristiti biblioteku zvijeri Pandas za obradu i analizu vaših podataka.
2. numpy
NumPy (Numerical Python) je fantastičan alat za izvođenje znanstvenih izračuna i osnovnih i sofisticiranih operacija nizova.
Knjižnica nudi niz korisnih značajki za rad s n-poljima i matricama u Pythonu.
Olakšava obradu nizova koji sadrže vrijednosti iste vrste podataka i izvođenje aritmetičkih operacija na nizovima (uključujući vektorizaciju). U stvari, korištenje tipa polja NumPy za vektorizaciju matematičkih operacija poboljšava izvedbu i smanjuje vrijeme izvršenja.
Podrška za višedimenzionalne nizove za matematičke i logičke operacije ključna je značajka knjižnice. NumPy funkcije mogu se koristiti za indeksiranje, sortiranje, preoblikovanje i komunikaciju vizualnih i zvučnih valova kao višedimenzionalnog niza realnih brojeva.
3. matplotlib
U svijetu Pythona, Matplotlib je jedna od najkorištenijih biblioteka. Koristi se za generiranje statičnih, animiranih i interaktivnih vizualizacija podataka. Matplotlib ima mnogo mogućnosti crtanja i prilagodbe.
Pomoću histograma programeri mogu razbacati, podešavati i uređivati grafikone. Knjižnica otvorenog koda pruža objektno orijentirani API za dodavanje crteža u programe.
Međutim, kada koriste ovu biblioteku za generiranje složenih vizualizacija, programeri moraju napisati više koda nego inače.
Vrijedno je napomenuti da popularne biblioteke za crtanje koegzistiraju s Matplotlibom bez problema.
Između ostalog, koristi se u Python skriptama, Python i IPython školjkama, Jupyter prijenosnim računalima i web aplikacija poslužiteljima.
Pomoću njega se mogu izraditi dijagrami, stupčasti dijagrami, tortni dijagrami, histogrami, dijagrami raspršenosti, dijagrami grešaka, spektri snage, stabljični dijagrami i bilo koje druge vrste grafikona vizualizacije.
4. Pomorski
Knjižnica Seaborn izgrađena je na Matplotlibu. Seaborn se može koristiti za izradu atraktivnijih i informativnijih statističkih grafikona od Matplotliba.
Seaborn uključuje integrirani API orijentiran na skup podataka za istraživanje interakcija između mnogih varijabli, uz punu podršku za vizualizaciju podataka.
Seaborn nudi nevjerojatan broj opcija za vizualizaciju podataka, uključujući vizualizaciju vremenskih serija, zajedničke dijagrame, violinske dijagrame i mnoge druge.
Koristi semantičko mapiranje i statističku agregaciju za pružanje informativnih vizualizacija s dubokim uvidom. Uključuje niz rutina za crtanje dijagrama orijentiranih na skup podataka koje rade s podatkovnim okvirima i nizovima koji uključuju cijele skupove podataka.
Njegove vizualizacije podataka mogu uključivati stupčaste grafikone, tortne grafikone, histograme, dijagrame raspršenosti, dijagrame pogrešaka i druge grafike. Ova Python biblioteka za vizualizaciju podataka također uključuje alate za odabir paleta boja, koji pomažu u otkrivanju trendova u skupu podataka.
5. Scikit-nauči
Scikit-learn je najveća Python biblioteka za modeliranje podataka i procjenu modela. To je jedna od najkorisnijih Python biblioteka. Ima mnoštvo mogućnosti dizajniranih isključivo u svrhu modeliranja.
Uključuje sve nadzirane i nenadzirane algoritme strojnog učenja, kao i potpuno definirane funkcije Ensemble Learning i Boosting Machine Learning funkcije.
Koriste ga znanstvenici podataka za obavljanje rutine stroj za učenje i aktivnosti rudarenja podataka kao što su klasteriranje, regresija, odabir modela, smanjenje dimenzionalnosti i klasifikacija. Također dolazi s opsežnom dokumentacijom i izvrsne je izvedbe.
Scikit-learn se može koristiti za stvaranje različitih modela nadziranog i nenadziranog strojnog učenja kao što su klasifikacija, regresija, strojevi za vektore podrške, slučajne šume, najbliži susjedi, naivni Bayes, stabla odlučivanja, grupiranje itd.
Knjižnica za strojno učenje Python uključuje razne jednostavne, ali učinkovite alate za izvođenje analiza podataka i zadataka rudarenja.
Za daljnje čitanje, ovdje je naš vodič Scikit-nauči.
6. XGBoost
XGBoost je alat za povećanje distribuiranog gradijenta dizajniran za brzinu, fleksibilnost i prenosivost. Za razvoj ML algoritama koristi okvir Gradient Boosting. XGBoost je brza i precizna tehnika povećanja paralelnog stabla koja može riješiti širok raspon problema znanosti o podacima.
Pomoću okvira Gradient Boosting ova se biblioteka može koristiti za stvaranje algoritama strojnog učenja.
Uključuje paralelno poticanje stabla, što pomaže timovima u rješavanju raznih problema u znanosti o podacima. Još jedna prednost je da programeri mogu koristiti isti kod za Hadoop, SGE i MPI.
Također je pouzdan u situacijama distribuirane i ograničene memorije.
7. Tenzor protok
TensorFlow je besplatna end-to-end AI platforma otvorenog koda s velikim rasponom alata, biblioteka i resursa. TensorFlow mora biti poznat svima koji rade na njemu projekti strojnog učenja u Pythonu.
To je skup simboličkih matematičkih alata otvorenog koda za numeričke izračune koji koriste grafove protoka podataka koje je razvio Google. Čvorovi grafikona odražavaju matematičke procese u tipičnom TensorFlow grafu protoka podataka.
Rubovi grafa su, s druge strane, višedimenzionalni nizovi podataka, također poznati kao tenzori, koji teku između mrežnih čvorova. Programerima omogućuje distribuciju obrade između jednog ili više CPU-a ili GPU-a na radnoj površini, mobilnom uređaju ili poslužitelju bez mijenjanja koda.
TensorFlow je razvijen u C i C++. Uz TensorFlow možete jednostavno dizajnirati i trenirati strojno učenje modeli koji koriste API-je visoke razine poput Kerasa.
Također ima mnogo stupnjeva apstrakcije, što vam omogućuje odabir najboljeg rješenja za vaš model. TensorFlow vam također omogućuje implementaciju modela strojnog učenja u oblak, preglednik ili vaš vlastiti uređaj.
To je najučinkovitiji alat za poslove kao što su prepoznavanje predmeta, prepoznavanje govora i mnogi drugi. Pomaže u razvoju umjetnog neuronske mreže koji se mora baviti brojnim izvorima podataka.
Evo našeg kratkog vodiča za TensorFlow za daljnje čitanje.
8. Keras
Keras je besplatan i otvorenog koda Neuralna mreža temeljena na Pythonu alat za aktivnosti umjetne inteligencije, dubinskog učenja i znanosti o podacima. Neuronske mreže također se koriste u znanosti o podacima za tumačenje podataka promatranja (fotografija ili zvuka).
To je zbirka alata za stvaranje modela, grafičko prikazivanje podataka i procjenu podataka. Također uključuje unaprijed označene skupove podataka koji se mogu brzo uvesti i učitati.
Jednostavan je za korištenje, svestran i idealan za istraživačka istraživanja. Nadalje, omogućuje vam stvaranje potpuno povezanih, konvolucijskih, skupnih, rekurentnih, ugradnih i drugih oblika neuronskih mreža.
Ovi se modeli mogu spojiti kako bi se izgradila potpuna neuronska mreža za goleme skupove podataka i probleme. To je fantastična biblioteka za modeliranje i stvaranje neuronskih mreža.
Jednostavan je za korištenje i daje programerima veliku fleksibilnost. Keras je spor u usporedbi s drugim Python paketima strojnog učenja.
To je zato što prvo generira računalni grafikon koristeći pozadinsku infrastrukturu, a zatim je koristi za provođenje operacija. Keras je nevjerojatno izražajan i prilagodljiv kada je u pitanju nova istraživanja.
9. PyTorch
PyTorch je popularan Python paket za duboko učenje i strojno učenje. To je znanstveni računalni softver otvorenog koda temeljen na Pythonu za implementaciju dubokog učenja i neuronskih mreža na ogromnim skupovima podataka.
Facebook u velikoj mjeri koristi ovaj alat za stvaranje neuronskih mreža koje pomažu u aktivnostima kao što su prepoznavanje lica i automatsko označavanje.
PyTorch je platforma za podatkovne znanstvenike koji žele brzo završiti poslove dubokog učenja. Alat omogućuje izvođenje tenzorskih izračuna s GPU ubrzanjem.
Također se koristi za druge stvari, uključujući izgradnju dinamičkih računalnih mreža i automatsko izračunavanje gradijenata.
Srećom, PyTorch je fantastičan paket koji razvojnim programerima omogućuje lak prijelaz s teorije i istraživanja na obuku i razvoj kada je riječ o strojnom učenju i istraživanju dubokog učenja kako bi se postigla maksimalna fleksibilnost i brzina.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) popularan je Python paket za znanstvenike podataka. Označavanje teksta, tokenizacija, semantičko razmišljanje i drugi zadaci povezani s obradom prirodnog jezika mogu se izvršiti s NLTK-om.
NLTK se također može koristiti za dovršavanje složenije umjetne inteligencije (Umjetna inteligencija) poslovi. NLTK je izvorno stvoren za podršku različitim paradigmama učenja umjetne inteligencije i strojnog učenja, kao što su lingvistički model i kognitivna teorija.
Trenutno pokreće algoritam umjetne inteligencije i razvoj modela učenja u stvarnom svijetu. Opsežno je prihvaćen za korištenje kao alat za podučavanje i kao alat za individualno učenje, osim što se koristi kao platforma za izradu prototipova i razvoj istraživačkih sustava.
Podržani su klasifikacija, raščlanjivanje, semantičko zaključivanje, izvor, označavanje i tokenizacija.
Zaključak
To zaključuje deset najboljih Python biblioteka za znanost podataka. Python knjižnice podataka o znanosti redovito se ažuriraju kako znanost o podacima i strojno učenje postaju sve popularniji.
Postoji nekoliko Python biblioteka za Data Science, a izbor korisnika uglavnom ovisi o vrsti projekta na kojem rade.
Ostavi odgovor