Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
A mai társadalomban az adattudomány rendkívül fontos!
Olyannyira, hogy az adatkutatót a „huszonegyedik század legszexisebb munkája” címmel koronázták meg, annak ellenére, hogy senki sem várja el, hogy a geek munkák szexisek legyenek!
Az adatok óriási jelentősége miatt azonban a Data Science jelenleg meglehetősen népszerű.
A Python statisztikai elemzésével, adatmodellezésével és olvashatóságával az egyik legjobb programozási nyelvek érték kinyerésére ezekből az adatokból.
A Python soha nem szűnik meg lenyűgözni programozóit, amikor az adattudományi kihívások leküzdéséről van szó. Ez egy széles körben használt, objektumorientált, nyílt forráskódú, nagy teljesítményű programozási nyelv, számos további funkcióval.
A Python figyelemre méltó adattudományi könyvtárakkal lett megtervezve, amelyeket a programozók mindennap használnak a nehézségek megoldására.
Itt vannak a legjobb Python-könyvtárak, amelyeket figyelembe kell venni:
1. pandák
A Pandas egy olyan csomag, amelyet arra terveztek, hogy segítse a fejlesztőket a „címkézett” és „relációs” adatokkal való természetes munkavégzésben. Két fő adatstruktúrára épül: „Series” (egydimenziós, hasonló az objektumok listájához) és „Data Frames” (kétdimenziós, mint egy több oszlopos táblázat).
A Pandák támogatják az adatstruktúrák DataFrame objektumokká való konvertálását, a hiányzó adatok kezelését, oszlopok hozzáadását/törlését a DataFrame-ből, a hiányzó fájlok imputálását és adatok megjelenítése hisztogramok vagy plot boxok segítségével.
Számos eszközt biztosít a memórián belüli adatstruktúrák és számos fájlformátum közötti adatok olvasásához és írásához.
Dióhéjban: ideális gyors és egyszerű adatfeldolgozáshoz, adatösszesítéshez, adatolvasáshoz és -íráshoz, valamint adatvizualizációhoz. Adattudományi projekt létrehozásakor mindig a Beast Pandas könyvtárat fogja használni az adatok kezelésére és elemzésére.
2. Hülye
A NumPy (Numerical Python) egy fantasztikus eszköz tudományos számítások, valamint alapvető és kifinomult tömbműveletek elvégzésére.
A könyvtár számos hasznos szolgáltatást kínál az n-tömbök és mátrixok Pythonban való használatához.
Megkönnyíti az azonos adattípusú értékeket tartalmazó tömbök feldolgozását és a tömbökön végzett aritmetikai műveletek végrehajtását (beleértve a vektorizálást is). Valójában a NumPy tömbtípus használata a matematikai műveletek vektorizálására javítja a teljesítményt és csökkenti a végrehajtási időt.
A többdimenziós tömbök támogatása matematikai és logikai műveletekhez a könyvtár alapvető jellemzője. A NumPy függvények használhatók a vizuális és hanghullámok indexelésére, rendezésére, átalakítására és kommunikálására, mint valós számok többdimenziós tömbjeként.
3. matplotlib
A Python világában a Matplotlib az egyik legszélesebb körben használt könyvtár. Statikus, animált és interaktív adatvizualizációk generálására szolgál. A Matplotlib számos diagramkészítési és testreszabási lehetőséget kínál.
A hisztogramok segítségével a programozók szétszórhatják, módosíthatják és szerkeszthetik a grafikonokat. A nyílt forráskódú könyvtár objektum-orientált API-t biztosít a plot-ok programokhoz való hozzáadásához.
Ha azonban ezt a könyvtárat összetett vizualizációk generálására használják, a fejlesztőknek a szokásosnál több kódot kell írniuk.
Érdemes megjegyezni, hogy a népszerű diagramkönyvtárak gond nélkül együtt léteznek a Matplotlib-el.
Többek között Python szkriptekben, Python és IPython shellekben, Jupyter notebookokban és webalkalmazás szervereket.
Plots, oszlopdiagramok, kördiagramok, hisztogramok, szórásdiagramok, hibadiagramok, teljesítményspektrumok, sablonok és bármilyen más vizualizációs diagram egyaránt létrehozható vele.
4. Tengeren született
A Seaborn könyvtár a Matplotlibre épül. A Seaborn segítségével vonzóbb és informatívabb statisztikai grafikonok készíthetők, mint a Matplotlib.
A Seaborn integrált adatkészlet-orientált API-t tartalmaz számos változó közötti interakciók vizsgálatához, az adatvizualizáció teljes támogatása mellett.
A Seaborn megdöbbentő számú lehetőséget kínál az adatok megjelenítésére, ideértve az idősoros megjelenítést, a közös cselekményeket, a hegedűdiagramokat és sok mást.
Szemantikus leképezést és statisztikai aggregációt használ, hogy mély betekintést nyújtó informatív vizualizációkat biztosítson. Számos adatkészlet-orientált diagramkészítési rutint tartalmaz, amelyek teljes adatkészleteket tartalmazó adatkeretekkel és tömbökkel működnek.
Adatvizualizációi tartalmazhatnak oszlopdiagramokat, kördiagramokat, hisztogramokat, szórásdiagramokat, hibadiagramokat és egyéb grafikákat. Ez a Python adatvizualizációs könyvtár a színpaletták kiválasztására szolgáló eszközöket is tartalmaz, amelyek segítenek feltárni az adatkészlet trendjeit.
5. Scikit elsajátítható
A Scikit-learn a legnagyobb Python-könyvtár adatmodellezéshez és modellértékeléshez. Ez az egyik leghasznosabb Python-könyvtár. Rengeteg olyan képességgel rendelkezik, amelyet kizárólag modellezési célra terveztek.
Tartalmazza az összes felügyelt és nem felügyelt gépi tanulási algoritmust, valamint a teljesen meghatározott Ensemble Learning és Boosting Machine Learning funkciókat.
Az adatkutatók rutinra használják gépi tanulás és adatbányászati tevékenységek, mint például klaszterezés, regresszió, modellválasztás, dimenziócsökkentés és osztályozás. Átfogó dokumentációval is rendelkezik, és csodálatosan teljesít.
A Scikit-learn segítségével számos felügyelt és nem felügyelt gépi tanulási modell hozható létre, például osztályozás, regresszió, támogató vektorgépek, véletlenszerű erdők, legközelebbi szomszédok, naiv öblök, döntési fák, klaszterezés stb.
A Python gépi tanulási könyvtár számos egyszerű, de mégis hatékony eszközt tartalmaz adatelemzési és bányászati feladatok végrehajtásához.
További olvasáshoz itt található útmutatónk Scikit-learn.
6. XGBoost
Az XGBoost egy elosztott gradiensnövelő eszközkészlet, amelyet a sebesség, a rugalmasság és a hordozhatóság érdekében terveztek. Az ML algoritmusok fejlesztéséhez a Gradient Boosting keretrendszert alkalmazza. Az XGBoost egy gyors és pontos párhuzamos faerősítő technika, amely számos adattudományi problémát képes megoldani.
A Gradient Boosting keretrendszer használatával ez a könyvtár használható gépi tanulási algoritmusok létrehozására.
Tartalmazza a párhuzamos fagyorsítást, amely segít a csapatoknak különféle adattudományi kérdések megoldásában. További előny, hogy a fejlesztők ugyanazt a kódot használhatják a Hadoop, az SGE és az MPI számára.
Megbízható elosztott és memóriakorlátos helyzetekben is.
7. tenzor áramlás
A TensorFlow egy ingyenes, teljes körű nyílt forráskódú mesterséges intelligencia platform, amely eszközök, könyvtárak és erőforrások széles választékát tartalmazza. A TensorFlow-t mindenkinek ismernie kell, aki ezen dolgozik gépi tanulási projektek Pythonban.
Ez egy nyílt forráskódú szimbolikus matematikai eszközkészlet a Google által kifejlesztett adatfolyam-grafikonok felhasználásával végzett numerikus számításokhoz. A gráf csomópontjai egy tipikus TensorFlow adatfolyam-gráf matematikai folyamatait tükrözik.
A gráf élei viszont a többdimenziós adattömbök, más néven tenzorok, amelyek a hálózati csomópontok között áramlanak. Lehetővé teszi a programozók számára, hogy a kód megváltoztatása nélkül megosszák a feldolgozást egy vagy több CPU vagy GPU között egy asztali számítógépen, mobileszközön vagy szerveren.
A TensorFlow-t C és C++ nyelven fejlesztették ki. A TensorFlow segítségével egyszerűen megtervezheti és képezze a gépi tanulást olyan magas szintű API-kat használó modellek, mint a Keras.
Ezenkívül számos absztrakciós fokozattal rendelkezik, így kiválaszthatja a legjobb megoldást a modellhez. A TensorFlow lehetővé teszi a Machine Learning modellek felhőbe, böngészőbe vagy saját eszközére történő telepítését is.
Ez a leghatékonyabb eszköz olyan munkákhoz, mint a tárgyfelismerés, beszédfelismerés és sok más. Segíti a mesterséges neurális hálózatok amelyeknek számos adatforrással kell foglalkozniuk.
Itt található a TensorFlow-ról szóló gyors útmutatónk további olvasáshoz.
8. Keras
A Keras ingyenes és nyílt forráskódú Python alapú neurális hálózat eszköztár a mesterséges intelligencia, a mély tanulás és az adattudományi tevékenységekhez. A neurális hálózatokat a Data Science is használja a megfigyelési adatok (fotók vagy hang) értelmezésére.
Ez a modellek létrehozására, az adatok ábrázolására és az adatok kiértékelésére szolgáló eszközök gyűjteménye. Előre felcímkézett adatkészleteket is tartalmaz, amelyek gyorsan importálhatók és betölthetők.
Könnyen használható, sokoldalú, és ideális felfedező jellegű kutatásokhoz. Ezenkívül lehetővé teszi a teljesen összekapcsolt, konvolúciós, pooling, ismétlődő, beágyazott és egyéb neurális hálózatok létrehozását.
Ezek a modellek összevonhatók egy teljes értékű Neurális Hálózat létrehozása érdekében hatalmas adatkészletek és problémák kezelésére. Ez egy fantasztikus könyvtár a neurális hálózatok modellezéséhez és létrehozásához.
Használata egyszerű, és nagy rugalmasságot biztosít a fejlesztőknek. A Keras lomha a többi Python gépi tanulási csomaghoz képest.
Ennek az az oka, hogy először egy számítási gráfot generál a háttér-infrastruktúra felhasználásával, majd azt használja műveletek végrehajtására. A Keras hihetetlenül kifejező és alkalmazkodóképes, ha új kutatásokról van szó.
9. PyTorch
A PyTorch egy népszerű Python-csomag mély tanulás és a gépi tanulás. Ez egy Python-alapú, nyílt forráskódú tudományos számítástechnikai szoftver a Deep Learning és a Neurális hálózatok megvalósításához hatalmas adatkészleteken.
A Facebook széles körben használja ezt az eszközkészletet olyan neurális hálózatok létrehozására, amelyek segítik az olyan tevékenységeket, mint az arcfelismerés és az automatikus címkézés.
A PyTorch olyan adattudósok számára készült platform, akik gyorsan szeretnék elvégezni a mély tanulási feladatokat. Az eszköz lehetővé teszi a tenzorszámítások elvégzését GPU-gyorsítással.
Más dolgokra is használják, beleértve a dinamikus számítási hálózatok létrehozását és a színátmenetek automatikus kiszámítását.
Szerencsére a PyTorch egy fantasztikus csomag, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyedén áttérjenek az elméletről és a kutatásról a képzésre és fejlesztésre, amikor a gépi tanulásról és a mély tanulási kutatásról van szó a maximális rugalmasság és sebesség biztosítása érdekében.
10. NLTK
Az NLTK (Natural Language Toolkit) egy népszerű Python-csomag adattudósok számára. Szövegcímkézés, tokenizálás, szemantikai érvelés és a természetes nyelvi feldolgozással kapcsolatos egyéb feladatok elvégezhetők az NLTK-val.
Az NLTK bonyolultabb mesterséges intelligencia elvégzésére is használható (Mesterséges Intelligencia) munkahelyek. Az NLTK-t eredetileg azért hozták létre, hogy támogassa a különböző mesterséges intelligencia és gépi tanulás tanítási paradigmáit, például a nyelvi modellt és a kognitív elméletet.
Jelenleg ez hajtja az AI algoritmus és a tanulási modell fejlesztését a való világban. Széles körben elterjedt oktatási eszközként és egyéni tanulmányi eszközként, valamint prototípusok készítésének és kutatási rendszerek fejlesztésének platformjaként.
Az osztályozás, az elemzés, a szemantikai érvelés, a törzsképzés, a címkézés és a tokenizálás egyaránt támogatott.
Következtetés
Ezzel össze is zártuk a tíz legjobb Python-könyvtárat az adattudományban. A Python adattudományi könyvtárait rendszeresen frissítik, ahogy az adattudomány és a gépi tanulás egyre népszerűbb.
A Data Science számára számos Python-könyvtár létezik, és a felhasználó választását leginkább az határozza meg, hogy milyen projekten dolgoznak.
Hagy egy Válaszol