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Nella società odierna, la scienza dei dati è estremamente importante!
Tanto che lo scienziato dei dati è stato incoronato il "lavoro più sexy del ventunesimo secolo", nonostante nessuno si aspetti che i lavori da geek siano sexy!
Tuttavia, a causa dell'enorme importanza dei dati, Data Science è piuttosto popolare in questo momento.
Python, con la sua analisi statistica, modellazione dei dati e leggibilità, è uno dei migliori linguaggi di programmazione per estrarre valore da questi dati.
Python non smette mai di stupire i suoi programmatori quando si tratta di superare le sfide della scienza dei dati. È un linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato, orientato agli oggetti, open source e ad alte prestazioni con una varietà di funzionalità aggiuntive.
Python è stato progettato con straordinarie librerie per la scienza dei dati che i programmatori utilizzano ogni giorno per risolvere le difficoltà.
Ecco le migliori librerie Python da considerare:
1. Pandas
Pandas è un pacchetto progettato per aiutare gli sviluppatori a lavorare con dati "etichettati" e "relazionali" in modo naturale. È costruito su due principali strutture di dati: "Serie" (unidimensionale, simile a un elenco di oggetti) e "Frame di dati" (bidimensionali, come una tabella con più colonne).
I panda supportano la conversione di strutture di dati in oggetti DataFrame, la gestione dei dati mancanti, l'aggiunta/eliminazione di colonne da DataFrame, l'imputazione di file mancanti e visualizzazione dei dati utilizzando istogrammi o caselle di trama.
Fornisce inoltre una serie di strumenti per leggere e scrivere dati tra strutture di dati in memoria e diversi formati di file.
In poche parole, è ideale per l'elaborazione rapida e semplice dei dati, l'aggregazione dei dati, la lettura e scrittura dei dati e la visualizzazione dei dati. Quando crei un progetto di scienza dei dati, utilizzerai sempre la libreria bestiale Panda per gestire e analizzare i tuoi dati.
2. numpy
NumPy (Numerical Python) è uno strumento fantastico per eseguire calcoli scientifici e operazioni di array di base e sofisticate.
La libreria fornisce una serie di utili funzioni per lavorare con n-array e matrici in Python.
Semplifica l'elaborazione di array che contengono valori dello stesso tipo di dati e l'esecuzione di operazioni aritmetiche sugli array (inclusa la vettorizzazione). In realtà, l'utilizzo del tipo di matrice NumPy per vettorizzare le operazioni matematiche migliora le prestazioni e diminuisce il tempo di esecuzione.
Il supporto per array multidimensionali per operazioni matematiche e logiche è la caratteristica principale della libreria. Le funzioni NumPy possono essere utilizzate per indicizzare, ordinare, rimodellare e comunicare immagini e onde sonore come una matrice multidimensionale di numeri reali.
3. matplotlib
Nel mondo Python, Matplotlib è una delle librerie più utilizzate. Viene utilizzato per generare visualizzazioni di dati statiche, animate e interattive. Matplotlib ha molte opzioni di creazione di grafici e personalizzazione.
Utilizzando gli istogrammi, i programmatori possono scatter, modificare e modificare i grafici. La libreria open source fornisce un'API orientata agli oggetti per l'aggiunta di grafici nei programmi.
Quando si utilizza questa libreria per generare visualizzazioni complesse, tuttavia, gli sviluppatori devono scrivere più codice del normale.
Vale la pena notare che le librerie di grafici popolari coesistono con Matplotlib senza intoppi.
Tra le altre cose, viene utilizzato in script Python, shell Python e IPython, notebook Jupyter e web application server.
È possibile creare grafici, grafici a barre, grafici a torta, istogrammi, grafici a dispersione, grafici di errore, spettri di potenza, grafici a steli e qualsiasi altro tipo di grafico di visualizzazione.
4. Seaborn
La libreria Seaborn è basata su Matplotlib. Seaborn può essere utilizzato per creare grafici statistici più attraenti e informativi rispetto a Matplotlib.
Seaborn include un'API integrata orientata ai set di dati per studiare le interazioni tra molte variabili, oltre al pieno supporto per la visualizzazione dei dati.
Seaborn offre un numero sbalorditivo di opzioni per la visualizzazione dei dati, inclusa la visualizzazione di serie temporali, grafici di giunti, diagrammi di violino e molti altri.
Utilizza la mappatura semantica e l'aggregazione statistica per fornire visualizzazioni informative con approfondimenti approfonditi. Include una serie di routine di creazione di grafici orientate al set di dati che funzionano con frame di dati e array che includono interi set di dati.
Le visualizzazioni dei dati possono includere grafici a barre, grafici a torta, istogrammi, grafici a dispersione, grafici di errore e altri elementi grafici. Questa libreria di visualizzazione dei dati Python include anche strumenti per la selezione delle tavolozze dei colori, che aiutano a scoprire le tendenze in un set di dati.
5. Scikit-learn
Scikit-learn è la migliore libreria Python per la modellazione dei dati e la valutazione del modello. È una delle librerie Python più utili. Ha una pletora di funzionalità progettate esclusivamente allo scopo di modellare.
Include tutti gli algoritmi di Machine Learning supervisionato e non supervisionato, nonché le funzioni di Ensemble Learning e Boosting Machine Learning completamente definite.
Viene utilizzato dai data scientist per eseguire routine machine learning e attività di data mining come clustering, regressione, selezione di modelli, riduzione della dimensionalità e classificazione. Inoltre viene fornito con una documentazione completa e si comporta in modo ammirevole.
Scikit-learn può essere utilizzato per creare una varietà di modelli di Machine Learning supervisionato e non supervisionato come Classificazione, Regressione, Support Vector Machines, Random Forests, Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Trees, Clustering e così via.
La libreria di apprendimento automatico Python include una varietà di strumenti semplici ma efficienti per l'esecuzione di analisi dei dati e attività di mining.
Per ulteriori letture, ecco la nostra guida su Scikit-impara.
6. XGBoost
XGBoost è un toolkit per aumentare il gradiente distribuito progettato per velocità, flessibilità e portabilità. Per sviluppare algoritmi ML, utilizza il framework Gradient Boosting. XGBoost è una tecnica di potenziamento dell'albero parallelo veloce e precisa in grado di risolvere un'ampia gamma di problemi di data science.
Utilizzando il framework Gradient Boosting, questa libreria può essere utilizzata per creare algoritmi di apprendimento automatico.
Include il potenziamento dell'albero parallelo, che aiuta i team a risolvere una varietà di problemi di scienza dei dati. Un altro vantaggio è che gli sviluppatori possono utilizzare lo stesso codice per Hadoop, SGE e MPI.
È anche affidabile sia in situazioni distribuite che con limitazioni di memoria.
7. tensorflow
TensorFlow è una piattaforma AI open source end-to-end gratuita con un'ampia gamma di strumenti, librerie e risorse. TensorFlow deve essere familiare a chiunque ci lavori progetti di machine learning in Pitone.
È un toolkit matematico simbolico open source per il calcolo numerico che utilizza grafici del flusso di dati sviluppati da Google. I nodi del grafico riflettono i processi matematici in un tipico grafico del flusso di dati TensorFlow.
I bordi del grafico, d'altra parte, sono gli array di dati multidimensionali, noti anche come tensori, che scorrono tra i nodi della rete. Consente ai programmatori di distribuire l'elaborazione tra una o più CPU o GPU su un desktop, un dispositivo mobile o un server senza modificare il codice.
TensorFlow è sviluppato in C e C++. Con TensorFlow, puoi semplicemente progettare e addestrare l'apprendimento automatico modelli che utilizzano API di alto livello come Keras.
Ha anche molti gradi di astrazione, consentendoti di selezionare la soluzione migliore per il tuo modello. TensorFlow ti consente anche di distribuire modelli di Machine Learning nel cloud, in un browser o nel tuo dispositivo.
È lo strumento più efficace per lavori come il riconoscimento di oggetti, il riconoscimento vocale e molti altri. Aiuta nello sviluppo di artificiale reti neurali che deve gestire numerose fonti di dati.
Ecco la nostra guida rapida su TensorFlow per ulteriori letture.
8. Keras
Keras è un programma gratuito e open source Rete neurale basata su Python toolkit per attività di intelligenza artificiale, deep learning e scienza dei dati. Le reti neurali sono utilizzate anche nella scienza dei dati per interpretare i dati osservativi (foto o audio).
È una raccolta di strumenti per la creazione di modelli, la rappresentazione grafica dei dati e la valutazione dei dati. Include anche set di dati pre-etichettati che possono essere importati e caricati rapidamente.
È facile da usare, versatile e ideale per la ricerca esplorativa. Inoltre, consente di creare reti neurali completamente connesse, convoluzionali, di pooling, ricorrenti, di incorporamento e di altro tipo.
Questi modelli possono essere uniti per costruire una rete neurale a tutti gli effetti per enormi set di dati e problemi. È una fantastica libreria per la modellazione e la creazione di reti neurali.
È semplice da usare e offre agli sviluppatori molta flessibilità. Keras è lento rispetto ad altri pacchetti di apprendimento automatico Python.
Questo perché prima genera un grafico computazionale utilizzando l'infrastruttura di back-end e quindi lo utilizza per condurre operazioni. Keras è incredibilmente espressivo e adattabile quando si tratta di fare nuove ricerche.
9. PyTorch
PyTorch è un popolare pacchetto Python per apprendimento profondo e apprendimento automatico. È un software di calcolo scientifico open source basato su Python per l'implementazione di Deep Learning e Reti Neurali su enormi set di dati.
Facebook fa ampio uso di questo toolkit per creare reti neurali che aiutano in attività come il riconoscimento facciale e l'auto-tagging.
PyTorch è una piattaforma per data scientist che desiderano completare rapidamente lavori di deep learning. Lo strumento consente di eseguire calcoli tensoriali con l'accelerazione GPU.
Viene utilizzato anche per altre cose, inclusa la costruzione di reti computazionali dinamiche e il calcolo automatico dei gradienti.
Fortunatamente, PyTorch è un pacchetto fantastico che consente agli sviluppatori di passare facilmente dalla teoria e dalla ricerca alla formazione e allo sviluppo quando si tratta di machine learning e deep learning, al fine di offrire la massima flessibilità e velocità.
10 NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) è un popolare pacchetto Python per i data scientist. La codifica del testo, la tokenizzazione, il ragionamento semantico e altre attività relative all'elaborazione del linguaggio naturale possono essere eseguite con NLTK.
NLTK può essere utilizzato anche per completare un'IA più complessa (Intelligenza Artificiale) lavori. NLTK è stato originariamente creato per supportare diversi paradigmi di insegnamento dell'IA e dell'apprendimento automatico, come il modello linguistico e la teoria cognitiva.
Attualmente sta guidando l'algoritmo di intelligenza artificiale e lo sviluppo di modelli di apprendimento nel mondo reale. È stato ampiamente adottato per l'utilizzo come strumento di insegnamento e come strumento di studio individuale, oltre ad essere utilizzato come piattaforma per la prototipazione e lo sviluppo di sistemi di ricerca.
Classificazione, analisi, ragionamento semantico, stemming, tagging e tokenizzazione sono tutti supportati.
Conclusione
Questo conclude la top ten delle librerie Python per la scienza dei dati. Le librerie di data science Python vengono aggiornate regolarmente man mano che data science e machine learning diventano più popolari.
Esistono diverse librerie Python per Data Science e la scelta dell'utente è determinata principalmente dal tipo di progetto su cui sta lavorando.
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