Í samfélagi nútímans eru gagnavísindi mjög mikilvæg!
Svo mikið að gagnafræðingur hefur verið krýndur „kynþokkafyllsta starf tuttugustu og fyrstu aldarinnar,“ þrátt fyrir að enginn hafi búist við að nördastörf séu kynþokkafull!
Hins vegar, vegna gífurlegs mikilvægis gagna, er Data Science nokkuð vinsælt núna.
Python, með tölfræðilegri greiningu, gagnalíkönum og læsileika, er einn sá besti forritunarmál fyrir að draga verðmæti úr þessum gögnum.
Python hættir aldrei að koma forriturum sínum á óvart þegar kemur að því að sigrast á gagnavísindum. Það er mikið notað, hlutbundið, opinn uppspretta, afkastamikið forritunarmál með ýmsum viðbótareiginleikum.
Python hefur verið hannað með ótrúlegum bókasöfnum fyrir gagnavísindi sem forritarar nota á hverjum degi til að leysa erfiðleika.
Hér eru bestu Python bókasöfnin til að íhuga:
1. Pandas
Pandas er pakki sem er hannaður til að aðstoða forritara við að vinna með „merkt“ og „tengsla“ gögn á eðlilegan hátt. Það er byggt á tveimur helstu gagnagerðum: „Röð“ (einvídd, svipað og lista yfir hluti) og „gagnarammar“ (tvívíð, eins og tafla með mörgum dálkum).
Pöndur styðja við að umbreyta gagnaskipulagi í DataFrame hluti, takast á við gögn sem vantar, bæta við/eyða dálkum úr DataFrame, reikna skrár sem vantar og sjónræn gögn með því að nota súlurit eða söguþræði.
Það býður einnig upp á fjölda verkfæra til að lesa og skrifa gögn á milli gagnabygginga í minni og nokkurra skráarsniða.
Í hnotskurn er það tilvalið fyrir hraða og einfalda gagnavinnslu, gagnasöfnun, gagnalestur og ritun og gagnasýn. Þegar þú býrð til gagnavísindaverkefni muntu alltaf nota dýrasafnið Pandas til að meðhöndla og greina gögnin þín.
2. Óbeit
NumPy (Numerical Python) er frábært tól til að gera vísindalegar útreikningar og undirstöðu og háþróaðar fylkisaðgerðir.
Bókasafnið býður upp á fjölda gagnlegra eiginleika til að vinna með n-fylki og fylki í Python.
Það gerir það auðveldara að vinna fylki sem innihalda gildi af sömu gagnagerð og framkvæma reikniaðgerðir á fylki (þar á meðal vektormyndun). Í raun, að nota NumPy fylkisgerðina til að vektorisera stærðfræðilegar aðgerðir bætir árangur og dregur úr framkvæmdartíma.
Stuðningur við fjölvíddar fylki fyrir stærðfræðilegar og rökfræðilegar aðgerðir er kjarnaeiginleiki bókasafnsins. Hægt er að nota NumPy aðgerðir til að flokka, flokka, endurmóta og miðla myndefni og hljóðbylgjum sem margvíddar fylki rauntalna.
3. matplotlib
Í Python heiminum er Matplotlib eitt mest notaða bókasöfnin. Það er notað til að búa til kyrrstæðar, hreyfimyndir og gagnvirkar gagnamyndir. Matplotlib hefur mikið af korta- og sérstillingarmöguleikum.
Með því að nota súlurit geta forritarar dreift, fínstillt og breytt línuritum. Opinn uppspretta bókasafnið býður upp á hlutbundið API til að bæta plott inn í forrit.
Þegar þetta bókasafn er notað til að búa til flóknar sjónmyndir verða forritarar hins vegar að skrifa meiri kóða en venjulega.
Þess má geta að vinsæl kortasöfn eru samhliða Matplotlib án áfalls.
Það er meðal annars notað í Python skriftum, Python og IPython skeljum, Jupyter fartölvum og vefumsókn netþjóna.
Söguþráður, súlurit, kökurit, súlurit, dreifimyndir, villurit, kraftlitróf, stofnlínur og hvers kyns annars konar sjónrit er hægt að búa til með því.
4. Sjófæddur
Seaborn bókasafnið er byggt á Matplotlib. Hægt er að nota Seaborn til að gera meira aðlaðandi og fræðandi tölfræðirit en Matplotlib.
Seaborn inniheldur samþætt gagnasett-stillt API til að kanna víxlverkanir milli margra breyta, auk fulls stuðnings við gagnasýn.
Seaborn býður upp á ótrúlegan fjölda valkosta fyrir gagnasýn, þar á meðal tímaraðar sjónmyndir, sameiginlegar söguþræðir, fiðluskýringar og margt fleira.
Það notar merkingarfræðilega kortlagningu og tölfræðilega samansöfnun til að veita upplýsandi sjónmyndir með djúpri innsýn. Það felur í sér fjölda gagnapakkamiðaðra kortavenja sem vinna með gagnarömmum og fylki sem innihalda heil gagnasöfn.
Gagnasýn þess getur falið í sér súlurit, kökurit, súlurit, dreifingarrit, villurit og önnur grafík. Þetta Python gagnasjónasafn inniheldur einnig verkfæri til að velja litatöflur, sem hjálpa til við að afhjúpa þróun í gagnapakka.
5. Scikit-læra
Scikit-learn er besta Python bókasafnið fyrir gagnalíkön og líkanamat. Það er eitt af gagnlegustu Python bókasöfnunum. Það hefur ofgnótt af getu sem er hannaður eingöngu í þeim tilgangi að búa til líkanagerð.
Það felur í sér öll eftirlits- og eftirlitslaus reiknirit fyrir vélanám, auk fullskilgreindra aðgerða fyrir Ensemble Learning og Boosting Machine Learning.
Það er notað af gagnafræðingum til að gera rútínu vél nám og gagnavinnslustarfsemi eins og þyrping, aðhvarf, líkanaval, víddarminnkun og flokkun. Það kemur einnig með yfirgripsmikil skjöl og skilar frábærum árangri.
Hægt er að nota Scikit-learn til að búa til margs konar vélanámslíkön sem eru undir eftirliti og án eftirlits eins og flokkun, aðhvarf, stuðningsvektorvélar, handahófskennda skóga, nánustu nágranna, barnaleg Bayes, ákvörðunartré, þyrping og svo framvegis.
Python vélnámssafnið inniheldur margs konar einföld en samt skilvirk tæki til að framkvæma gagnagreiningu og námuvinnslu.
Fyrir frekari lestur, hér er leiðarvísir okkar um Scikit-læra.
6. XGBoost
XGBoost er verkfærasett fyrir dreifða halla sem er hannað fyrir hraða, sveigjanleika og flytjanleika. Til að þróa ML reiknirit notar það Gradient Boosting ramma. XGBoost er hröð og nákvæm samhliða tréuppörvunartækni sem getur leyst margs konar vandamál í gagnavísindum.
Með því að nota Gradient Boosting ramma er hægt að nota þetta bókasafn til að búa til reiknirit fyrir vélanám.
Það felur í sér samhliða tréaukningu, sem hjálpar teymum að leysa margs konar gagnavísindamál. Annar ávinningur er að forritarar geta notað sama kóða fyrir Hadoop, SGE og MPI.
Það er líka áreiðanlegt í bæði dreifðum og minnisþröngum aðstæðum.
7. Tensorflæði
TensorFlow er ókeypis end-to-end opinn gervigreindarvettvangur með mikið úrval af verkfærum, bókasöfnum og auðlindum. TensorFlow verður að vera kunnugt öllum sem vinna við vélanámsverkefni í Python.
Það er opinn uppspretta táknræn stærðfræðiverkfærasett fyrir tölulega útreikninga sem notar gagnaflæðisgraf sem voru þróuð af Google. Línuritshnúðarnir endurspegla stærðfræðilega ferla í dæmigerðu TensorFlow gagnaflæðisgrafi.
Línuritsbrúnirnar eru aftur á móti fjölvíddar gagnafylkingar, einnig þekktar sem tensorar, sem flæða á milli nethnúta. Það gerir forriturum kleift að dreifa vinnslu á einn eða fleiri örgjörva eða GPU á skjáborð, farsíma eða netþjón án þess að breyta kóða.
TensorFlow er þróað í C og C++. Með TensorFlow geturðu einfaldlega hannað og þjálfa vélanám módel sem notar API á háu stigi eins og Keras.
Það hefur líka margar gráður af abstrakt, sem gerir þér kleift að velja bestu lausnina fyrir líkanið þitt. TensorFlow gerir þér einnig kleift að senda vélanámslíkön í skýið, vafra eða þitt eigið tæki.
Það er áhrifaríkasta tækið fyrir störf eins og hlutgreiningu, talgreiningu og mörg önnur. Það hjálpar til við þróun gervi taugakerfi sem þarf að takast á við fjölda gagnagjafa.
Hér er fljótleg leiðarvísir okkar um TensorFlow til frekari lestrar.
8. Keras
Keras er ókeypis og opinn uppspretta Python-undirstaða tauganet verkfærakista fyrir gervigreind, djúpt nám og gagnavísindastarfsemi. Tauganet eru einnig notuð í gagnavísindum til að túlka athugunargögn (myndir eða hljóð).
Það er safn af verkfærum til að búa til líkön, grafa gögn og meta gögn. Það inniheldur einnig formerkt gagnasöfn sem hægt er að flytja inn og hlaða á fljótlegan hátt.
Það er auðvelt í notkun, fjölhæft og tilvalið fyrir könnunarrannsóknir. Ennfremur gerir það þér kleift að búa til fullkomlega tengda, snýrða, sameinaða, endurtekna, innfellda og annars konar tauganet.
Hægt er að sameina þessi líkön til að búa til fullbúið tauganet fyrir gríðarstór gagnasöfn og málefni. Það er frábært bókasafn til að móta og búa til taugakerfi.
Það er einfalt í notkun og gefur forriturum mikinn sveigjanleika. Keras er tregur í samanburði við aðra Python vélanámspakka.
Þetta er vegna þess að það býr fyrst til reiknirit sem notar bakendainnviðina og notar það síðan til að framkvæma aðgerðir. Keras er ótrúlega svipmikill og aðlögunarhæfur þegar kemur að því að gera nýjar rannsóknir.
9. PyTorch
PyTorch er vinsæll Python pakki fyrir djúpt nám og vélanám. Það er Python-undirstaða opinn uppspretta vísindatölvunarhugbúnaður til að innleiða djúpt nám og tauganet á risastórum gagnasöfnum.
Facebook notar þessa verkfærakistu mikið til að búa til taugakerfi sem hjálpa til við aðgerðir eins og andlitsgreiningu og sjálfvirka merkingu.
PyTorch er vettvangur fyrir gagnafræðinga sem vilja klára djúpnámsstörf fljótt. Tólið gerir kleift að framkvæma tensorútreikninga með GPU hröðun.
Það er líka notað fyrir aðra hluti, þar á meðal að smíða kraftmikið reiknikerfi og sjálfkrafa útreikninga á halla.
Sem betur fer er PyTorch frábær pakki sem gerir forriturum kleift að skipta auðveldlega frá kenningum og rannsóknum yfir í þjálfun og þróun þegar kemur að vélanámi og djúpnámsrannsóknum til að veita hámarks sveigjanleika og hraða.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) er vinsæll Python pakki fyrir gagnafræðinga. Hægt er að framkvæma textamerkingar, auðkenningu, merkingarlega rökhugsun og önnur verkefni sem tengjast náttúrulegri málvinnslu með NLTK.
NLTK er einnig hægt að nota til að klára flóknari gervigreind (Artificial Intelligence) störf. NLTK var upphaflega búið til til að styðja mismunandi gervigreind og vélanámskennsluaðferðir, svo sem tungumálalíkanið og vitræna kenninguna.
Það er nú að keyra AI reiknirit og þróun líkana til að læra í hinum raunverulega heimi. Það hefur verið mikið tekið til notkunar sem kennslutæki og sem einstaklingsnámstæki, auk þess að vera nýtt sem vettvangur fyrir frumgerð og þróun rannsóknarkerfa.
Flokkun, þáttun, merkingarfræðileg rökhugsun, stemming, merking og tákngreining eru öll studd.
Niðurstaða
Þar með lýkur topp tíu Python bókasöfnum fyrir gagnavísindi. Python gagnavísindasöfn eru uppfærð reglulega eftir því sem gagnavísindi og vélanám verða vinsælli.
Það eru nokkur Python bókasöfn fyrir Data Science og val notandans ræðst að mestu af því hvers konar verkefni þeir eru að vinna að.
Skildu eftir skilaboð