Այսօրվա հասարակության մեջ տվյալների գիտությունը շատ կարևոր է:
Այնքան շատ, որ տվյալների գիտնականը ճանաչվել է «Քսանմեկերորդ դարի ամենասեքսուալ աշխատանքը», չնայած ոչ ոք չէր ակնկալում, որ գեյկի աշխատանքները սեքսուալ կլինեն:
Այնուամենայնիվ, տվյալների հսկայական կարևորության պատճառով տվյալների գիտությունը բավականին տարածված է հենց հիմա:
Python-ն իր վիճակագրական վերլուծությամբ, տվյալների մոդելավորումով և ընթեռնելիությամբ լավագույններից մեկն է ծրագրավորման լեզուները այս տվյալներից արժեք հանելու համար:
Python-ը երբեք չի դադարում զարմացնել իր ծրագրավորողներին, երբ խոսքը վերաբերում է տվյալների գիտության մարտահրավերների հաղթահարմանը: Այն լայնորեն կիրառվող, օբյեկտի վրա հիմնված, բաց կոդով, բարձր արդյունավետությամբ ծրագրավորման լեզու է՝ մի շարք լրացուցիչ հնարավորություններով:
Python-ը նախագծվել է տվյալների գիտության համար ուշագրավ գրադարաններով, որոնք ծրագրավորողները օգտագործում են ամեն օր դժվարությունները լուծելու համար:
Ահա Python-ի լավագույն գրադարանները, որոնք պետք է հաշվի առնել.
1. Պանդա
Pandas-ը փաթեթ է, որը նախատեսված է օգնելու ծրագրավորողներին աշխատել «պիտակավորված» և «հարաբերական» տվյալների հետ բնական ձևով: Այն կառուցված է տվյալների երկու հիմնական կառուցվածքների վրա՝ «Սերիա» (միաչափ, նման է օբյեկտների ցանկին) և «Տվյալների շրջանակներ» (երկչափ, ինչպես մի քանի սյունակներով աղյուսակ):
Պանդաներն աջակցում են տվյալների կառուցվածքների փոխակերպումը DataFrame օբյեկտների, անհայտ կորած տվյալների հետ գործ ունենալու, DataFrame-ից սյունակներ ավելացնելու/ջնջելու, բացակայող ֆայլերի վերագրմանը և տվյալների պատկերացում օգտագործելով հիստոգրամներ կամ սյուժետային տուփեր:
Այն նաև տրամադրում է մի շարք գործիքներ՝ հիշողության տվյալների կառուցվածքների և ֆայլերի մի քանի ձևաչափերի միջև տվյալների ընթերցման և գրելու համար:
Մի խոսքով, այն իդեալական է արագ և պարզ տվյալների մշակման, տվյալների համախմբման, տվյալների ընթերցման և գրելու և տվյալների վիզուալիզացիայի համար: Տվյալների գիտության նախագիծ ստեղծելիս դուք միշտ կօգտագործեք կենդանիների գրադարան Pandas՝ ձեր տվյալները մշակելու և վերլուծելու համար:
2. Չարաճճի
NumPy-ը (Թվային Python) ֆանտաստիկ գործիք է գիտական հաշվարկներ և զանգվածային հիմնական և բարդ գործողություններ կատարելու համար:
Գրադարանը տրամադրում է մի շարք օգտակար գործառույթներ Python-ում n-զանգվածների և մատրիցների հետ աշխատելու համար:
Այն հեշտացնում է նույն տվյալների տիպի արժեքներ պարունակող զանգվածների մշակումը և զանգվածների վրա թվաբանական գործողություններ կատարելը (ներառյալ վեկտորացումը): Իրականում, օգտագործելով NumPy զանգվածի տեսակը մաթեմատիկական գործողություններ վեկտորացնելու համար, բարելավում է կատարողականությունը և նվազեցնում կատարման ժամանակը:
Մաթեմատիկական և տրամաբանական գործողությունների համար բազմաչափ զանգվածների աջակցությունը գրադարանի հիմնական առանձնահատկությունն է: NumPy ֆունկցիաները կարող են օգտագործվել ինդեքսավորելու, տեսակավորելու, ձևափոխելու և փոխանցելու վիզուալները և ձայնային ալիքները՝ որպես իրական թվերի բազմաչափ զանգված:
3. Մատպլոտլիբ
Python աշխարհում Matplotlib-ը ամենաշատ օգտագործվող գրադարաններից մեկն է: Այն օգտագործվում է ստատիկ, անիմացիոն և ինտերակտիվ տվյալների վիզուալիզացիաներ ստեղծելու համար: Matplotlib-ն ունի գծապատկերների և հարմարեցման բազմաթիվ տարբերակներ:
Օգտագործելով հիստոգրամներ՝ ծրագրավորողները կարող են ցրել, կսմթել և խմբագրել գրաֆիկները: Բաց կոդով գրադարանն ապահովում է օբյեկտի վրա հիմնված API ծրագրերում սյուժեներ ավելացնելու համար:
Այնուամենայնիվ, երբ այս գրադարանն օգտագործում են բարդ վիզուալիզացիաներ ստեղծելու համար, մշակողները պետք է սովորականից ավելի շատ կոդ գրեն:
Հարկ է նշել, որ հանրաճանաչ գծապատկերային գրադարանները գոյակցում են Matplotlib-ի հետ առանց որևէ խոչընդոտի:
Ի թիվս այլ բաների, այն օգտագործվում է Python սկրիպտներում, Python և IPython կեղևներում, Jupyter նոթատետրերում և վեբ հավելված սերվերներ:
Դրանով կարող են ստեղծվել սյուժեներ, գծապատկերներ, կարկանդակ գծապատկերներ, հիստոգրամներ, ցրված գծապատկերներ, սխալների գծապատկերներ, հզորության սպեկտրներ, ցողունային գծապատկերներ և ցանկացած այլ տեսակի վիզուալիզացիոն գծապատկեր:
4. Ծովային
Seaborn գրադարանը կառուցված է Մատպլոտլիբում։ Seaborn-ը կարող է օգտագործվել ավելի գրավիչ և տեղեկատվական վիճակագրական գրաֆիկներ կազմելու համար, քան Matplotlib-ը:
Seaborn-ը ներառում է տվյալների հավաքածուի վրա հիմնված ինտեգրված API՝ բազմաթիվ փոփոխականների միջև փոխազդեցությունների հետազոտման համար, ի լրումն տվյալների վիզուալիզացիայի լիարժեք աջակցության:
Seaborn-ն առաջարկում է տվյալների վիզուալիզացիայի ապշեցուցիչ թվով տարբերակներ, ներառյալ ժամանակային շարքերի արտացոլումը, համատեղ սյուժեները, ջութակի դիագրամները և շատ ուրիշներ:
Այն օգտագործում է իմաստային քարտեզագրում և վիճակագրական ագրեգացիա՝ խորը պատկերացումներով տեղեկատվական վիզուալիզացիաներ ապահովելու համար: Այն ներառում է տվյալների բազայի վրա հիմնված մի շարք գծապատկերներ, որոնք աշխատում են տվյալների շրջանակների և զանգվածների հետ, որոնք ներառում են տվյալների ամբողջական հավաքածուներ:
Դրա տվյալների վիզուալիզացիաները կարող են ներառել գծապատկերներ, կարկանդակ գծապատկերներ, հիստոգրամներ, ցրված գծապատկերներ, սխալների գծապատկերներ և այլ գրաֆիկա: Python-ի տվյալների վիզուալիզացիայի այս գրադարանը ներառում է նաև գունային գունապնակներ ընտրելու գործիքներ, որոնք օգնում են բացահայտելու միտումները տվյալների բազայում:
5. Scikit- սովորել
Scikit-learn-ը Python-ի ամենամեծ գրադարանն է տվյալների մոդելավորման և մոդելների գնահատման համար: Այն Python-ի ամենաօգտակար գրադարաններից մեկն է: Այն ունի բազմաթիվ հնարավորություններ, որոնք նախատեսված են բացառապես մոդելավորման նպատակով:
Այն ներառում է վերահսկվող և չվերահսկվող մեքենայական ուսուցման բոլոր ալգորիթմները, ինչպես նաև ամբողջությամբ սահմանված համույթի ուսուցման և մեքենայական ուսուցման խթանման գործառույթները:
Այն օգտագործվում է տվյալների գիտնականների կողմից՝ առօրյան կատարելու համար Machine Learning և տվյալների արդյունահանման գործողություններ, ինչպիսիք են կլաստերավորումը, ռեգրեսիան, մոդելի ընտրությունը, ծավալների կրճատումը և դասակարգումը: Այն նաև գալիս է համապարփակ փաստաթղթերով և հիանալի է կատարում:
Scikit-learn-ը կարող է օգտագործվել վերահսկվող և չվերահսկվող մեքենայական ուսուցման մի շարք մոդելներ ստեղծելու համար, ինչպիսիք են դասակարգումը, ռեգրեսիան, աջակցող վեկտորային մեքենաները, պատահական անտառները, մոտակա հարևանները, միամիտ բեյերը, որոշումների ծառերը, կլաստերավորումը և այլն:
Python մեքենայական ուսուցման գրադարանը ներառում է մի շարք պարզ, բայց արդյունավետ գործիքներ տվյալների վերլուծության և հանքարդյունաբերության առաջադրանքներ կատարելու համար:
Հետագա ընթերցման համար ահա մեր ուղեցույցը Scikit-սովորել.
6. XGBoost
XGBoost-ը բաշխված գրադիենտ խթանող գործիքակազմ է, որը նախատեսված է արագության, ճկունության և շարժականության համար: ML ալգորիթմներ մշակելու համար այն օգտագործում է Gradient Boosting շրջանակը: XGBoost-ը զուգահեռ ծառերի ուժեղացման արագ և ճշգրիտ տեխնիկա է, որը կարող է լուծել տվյալների գիտության խնդիրների լայն շրջանակ:
Օգտագործելով Gradient Boosting շրջանակը, այս գրադարանը կարող է օգտագործվել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ ստեղծելու համար:
Այն ներառում է զուգահեռ ծառերի խթանում, որն օգնում է թիմերին տվյալների գիտության մի շարք խնդիրների լուծման գործում: Մեկ այլ առավելություն այն է, որ մշակողները կարող են օգտագործել նույն կոդը Hadoop-ի, SGE-ի և MPI-ի համար:
Այն նաև հուսալի է ինչպես բաշխված, այնպես էլ հիշողության սահմանափակված իրավիճակներում:
7. Թենսորհոսք
TensorFlow-ը անվճար վերջից մինչև վերջ բաց կոդով AI հարթակ է՝ գործիքների, գրադարանների և ռեսուրսների մեծ տեսականիով: TensorFlow-ը պետք է ծանոթ լինի բոլորին, ում վրա աշխատում է մեքենայական ուսուցման նախագծեր Python-ում։
Դա բաց կոդով սիմվոլիկ մաթեմատիկական գործիքակազմ է՝ թվային հաշվարկների համար՝ օգտագործելով տվյալների հոսքի գրաֆիկները, որոնք մշակվել են Google-ի կողմից: Գրաֆիկական հանգույցները արտացոլում են մաթեմատիկական գործընթացները TensorFlow տվյալների հոսքի տիպիկ գրաֆիկում:
Գրաֆիկի եզրերը, մյուս կողմից, տվյալների բազմաչափ զանգվածներ են, որոնք նաև հայտնի են որպես թենսորներ, որոնք հոսում են ցանցի հանգույցների միջև: Այն թույլ է տալիս ծրագրավորողներին մշակումը բաշխել մեկ կամ մի քանի պրոցեսորների կամ պրոցեսորների միջև աշխատասեղանի, շարժական սարքի կամ սերվերի վրա՝ առանց կոդը փոխելու:
TensorFlow-ը մշակված է C և C++ լեզուներով: TensorFlow-ի միջոցով դուք կարող եք պարզապես նախագծել և գնացք մեքենայական ուսուցում մոդելներ, որոնք օգտագործում են բարձր մակարդակի API-ներ, ինչպիսիք են Keras-ը:
Այն նաև ունի աբստրակցիայի բազմաթիվ աստիճաններ, ինչը թույլ է տալիս ընտրել լավագույն լուծումը ձեր մոդելի համար: TensorFlow-ը նաև թույլ է տալիս տեղակայել Machine Learning մոդելները ամպի, դիտարկիչի կամ ձեր սեփական սարքի վրա:
Այն ամենաարդյունավետ գործիքն է այնպիսի աշխատանքների համար, ինչպիսիք են օբյեկտների ճանաչումը, խոսքի ճանաչումը և շատ ուրիշներ: Այն օգնում է զարգացնել արհեստական նյարդային ցանցեր որը պետք է գործ ունենա բազմաթիվ տվյալների աղբյուրների հետ:
Ահա TensorFlow-ի մեր արագ ուղեցույցը՝ հետագա ընթերցման համար:
8. Կերաս
Keras-ը անվճար և բաց կոդով է Պիթոնի վրա հիմնված նեյրոնային ցանց գործիքակազմ արհեստական ինտելեկտի, խորը ուսուցման և տվյալների գիտության գործունեության համար: Նյարդային ցանցերը օգտագործվում են նաև տվյալների գիտության մեջ՝ դիտորդական տվյալները (լուսանկարներ կամ աուդիո) մեկնաբանելու համար:
Սա մոդելներ ստեղծելու, գրաֆիկական տվյալների և տվյալների գնահատման գործիքների հավաքածու է: Այն նաև ներառում է նախապես պիտակավորված տվյալների հավաքածուներ, որոնք կարող են արագ ներմուծվել և բեռնվել:
Այն հեշտ է օգտագործել, բազմակողմանի է և իդեալական հետախուզական հետազոտությունների համար: Ավելին, այն թույլ է տալիս ստեղծել նեյրոնային ցանցերի լիովին միացված, համակցված, համախմբված, կրկնվող, ներկառուցված և այլ ձևեր:
Այս մոդելները կարող են միավորվել՝ ստեղծելու լիարժեք նեյրոնային ցանց՝ հսկայական տվյալների հավաքածուների և խնդիրների համար: Դա ֆանտաստիկ գրադարան է նեյրոնային ցանցերի մոդելավորման և ստեղծման համար:
Այն հեշտ է օգտագործել և ծրագրավորողներին տալիս է մեծ ճկունություն: Keras-ը դանդաղ է Python մեքենայական ուսուցման այլ փաթեթների համեմատ:
Դա պայմանավորված է նրանով, որ այն սկզբում ստեղծում է հաշվողական գրաֆիկ՝ օգտագործելով հետին ենթակառուցվածքը, այնուհետև այն օգտագործում է գործողություններ իրականացնելու համար: Կերասը աներևակայելի արտահայտիչ և հարմարվողական է, երբ խոսքը վերաբերում է նոր հետազոտություններ կատարելուն:
9. PyTorch- ը
PyTorch-ը Python-ի հայտնի փաթեթ է խորը ուսուցում և մեքենայական ուսուցում: Այն Python-ի վրա հիմնված բաց կոդով գիտական հաշվողական ծրագրային ապահովում է՝ Խորը ուսուցման և նեյրոնային ցանցերի հսկայական տվյալների հավաքածուների վրա իրականացնելու համար:
Facebook-ը լայնորեն օգտագործում է այս գործիքակազմը՝ ստեղծելու նեյրոնային ցանցեր, որոնք օգնում են այնպիսի գործողություններին, ինչպիսիք են դեմքի ճանաչումը և ավտոմատ հատկորոշումը:
PyTorch-ը հարթակ է տվյալների գիտնականների համար, ովքեր ցանկանում են արագ ավարտել խորը ուսուցման աշխատանքները: Գործիքը հնարավորություն է տալիս տենզորի հաշվարկները կատարել GPU-ի արագացմամբ:
Այն նաև օգտագործվում է այլ բաների համար, ներառյալ դինամիկ հաշվողական ցանցերի կառուցումը և գրադիենտների ավտոմատ հաշվարկը:
Բարեբախտաբար, PyTorch-ը ֆանտաստիկ փաթեթ է, որը թույլ է տալիս ծրագրավորողներին հեշտությամբ անցնել տեսությունից և հետազոտությունից դեպի վերապատրաստում և զարգացում, երբ խոսքը գնում է մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման հետազոտության մասին՝ առավելագույն ճկունություն և արագություն տալու համար:
10: NLTK
NLTK-ը (Natural Language Toolkit) Python-ի հայտնի փաթեթ է տվյալների գիտնականների համար: Տեքստի պիտակավորումը, նշանավորումը, իմաստային հիմնավորումը և բնական լեզվի մշակման հետ կապված այլ առաջադրանքներ կարող են իրականացվել NLTK-ի միջոցով:
NLTK-ն կարող է օգտագործվել նաև ավելի բարդ AI-ն ավարտելու համար (Արհեստական բանականություն) աշխատատեղեր. NLTK-ն ի սկզբանե ստեղծվել է AI-ի և մեքենայական ուսուցման ուսուցման տարբեր պարադիգմներին աջակցելու համար, ինչպիսիք են լեզվական մոդելը և ճանաչողական տեսությունը:
Այն ներկայումս ղեկավարում է AI ալգորիթմը և ուսուցման մոդելի զարգացումը իրական աշխարհում: Այն լայնորեն ընդունվել է որպես ուսուցման գործիք և որպես անհատական ուսումնասիրության գործիք օգտագործելու համար, բացի այն, որ այն օգտագործվում է որպես նախատիպի և հետազոտական համակարգերի մշակման հարթակ:
Դասակարգումը, վերլուծությունը, իմաստային պատճառաբանությունը, բխում, հատկորոշումը և նշանավորումը բոլորն ապահովված են:
Եզրափակում
Դա եզրափակում է տվյալների գիտության համար Python գրադարանների լավագույն տասնյակը: Python տվյալների գիտական գրադարանները կանոնավոր կերպով թարմացվում են, քանի որ տվյալների գիտությունը և մեքենայական ուսուցումը դառնում են ավելի տարածված:
Կան մի քանի Python գրադարաններ Data Science-ի համար, և օգտագործողի ընտրությունը հիմնականում որոշվում է նախագծի տեսակից, որի վրա նրանք աշխատում են:
Թողնել գրառում