Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
An der heiteger Gesellschaft ass d'Datenwëssenschaft héich wichteg!
Sou vill sou datt den Datewëssenschaftler als "Sexiest Job of the Twenty-First Century" gekréint gouf, obwuel keen erwaart datt geeky Jobs sexy sinn!
Wéi och ëmmer, wéinst der enormer Wichtegkeet vun Daten, ass Data Science elo zimlech populär.
Python, mat senger statistescher Analyse, Datemodelléierung a Liesbarkeet, ass ee vun de beschten programméiere Sproochen fir Wäert vun dësen Donnéeën ze extrahieren.
Python hält ni op seng Programméierer ze iwwerraschen wann et drëm geet Datewëssenschaft Erausfuerderungen ze iwwerwannen. Et ass eng wäit benotzt, objektorientéiert, Open-Source, héich performant Programméierungssprooch mat enger Vielfalt vun zousätzlech Funktiounen.
Python ass mat bemierkenswäerte Bibliothéike fir Datenwëssenschaft entworf ginn, déi Programméierer all Dag benotze fir Schwieregkeeten ze léisen.
Hei sinn déi bescht Python Bibliothéike fir ze berücksichtegen:
1. Pandas
Pandas ass e Package entwéckelt fir Entwéckler ze hëllefen bei der Aarbecht mat "labeléierten" a "relational" Daten op eng natierlech Manéier. Et ass op zwou grouss Datestrukture gebaut: "Serie" (eendimensional, ähnlech wéi eng Lëscht vun Objeten) an "Dateframes" (zweedimensional, wéi en Dësch mat multiple Sailen).
Pandas ënnerstëtzen d'Konvertéierung vun Datestrukturen op DataFrame Objekter, këmmeren mat fehlend Daten, addéieren / läschen Spalten aus DataFrame, imputéieren fehlend Dateien, an Donnéeën visualiséieren benotzt Histogramme oder Plotboxen.
Et bitt och eng Rei Tools fir d'Liesen an d'Schreiwe vun Daten tëscht In-Memory Datestrukturen a verschidde Dateiformate.
An enger Nossschuel ass et ideal fir séier an einfach Datenveraarbechtung, Datenaggregatioun, Daten Liesen a Schreiwen, an Datenvisualiséierung. Wann Dir en Datewëssenschaftsprojet erstellt, benotzt Dir ëmmer d'Beastbibliothéik Pandas fir Är Donnéeën ze handhaben an ze analyséieren.
2. Knaschteg
NumPy (Numerical Python) ass e fantastescht Tool fir wëssenschaftlech Berechnungen a Basis a sophistikéiert Array Operatiounen ze maachen.
D'Bibliothéik bitt eng Rei hëllefräich Funktiounen fir mat n-Arrays a Matrizen am Python ze schaffen.
Et mécht et méi einfach Arrays ze veraarbechten déi Wäerter vum selwechten Datetyp enthalen an arithmetesch Operatiounen op Arrays ausféieren (inklusiv Vektoriséierung). Tatsächlech, d'Benotzung vum NumPy Array Typ fir mathematesch Operatiounen ze vektoriséieren verbessert d'Performance a reduzéiert d'Ausféierungszäit.
D'Ënnerstëtzung fir multidimensional Arrays fir mathematesch a logesch Operatiounen ass d'Kärfunktioun vun der Bibliothéik. NumPy Funktiounen kënne benotzt ginn fir Visuals an Tounwellen ze indexéieren, sortéieren, nei formen an ze kommunizéieren als multidimensional Array vun reellen Zuelen.
3. matplotlib
An der Python Welt ass Matplotlib eng vun de meescht benotzte Bibliothéiken. Et gëtt benotzt fir statesch, animéiert an interaktiv Datenvisualiséierungen ze generéieren. Matplotlib huet vill Charting- a Personnalisatiounsoptiounen.
Mat Histogramme kënnen d'Programméierer Grafike verspreet, tweaken an änneren. D'Open-Source Bibliothéik bitt eng objektorientéiert API fir Plots a Programmer ze addéieren.
Wann Dir dës Bibliothéik benotzt fir komplex Visualiséierungen ze generéieren, mussen d'Entwéckler awer méi Code schreiwen wéi normal.
Et ass derwäert ze bemierken datt populär Chartingbibliothéike mat Matplotlib ouni Problem existéieren.
Ënner anerem gëtt et a Python Scripten, Python an IPython Shells, Jupyter Notizbicher, an Web Applikatioun Serveren.
Plots, Bar Charts, Pie Charts, Histogramme, Scatterplots, Fehler Charts, Power Spektre, Stamplots, an all aner Zort Visualiséierungsdiagramm kënnen all domat erstallt ginn.
4. seaborn
D'Seaborn Bibliothéik ass op Matplotlib gebaut. Seaborn ka benotzt ginn fir méi attraktiv an informativ statistesch Grafike wéi Matplotlib ze maachen.
Seaborn enthält eng integréiert Dataset-orientéiert API fir d'Interaktiounen tëscht ville Variabelen z'ënnersichen, zousätzlech zu voller Ënnerstëtzung fir Datenvisualiséierung.
Seaborn bitt eng iwwerraschend Unzuel vun Optiounen fir Datenvisualiséierung, inklusiv Zäitserievisualiséierung, gemeinsame Diagrammer, Violindiagrammer a vill anerer.
Et benotzt semantesch Mapping a statistesch Aggregatioun fir informativ Visualiséierunge mat déif Abléck ze bidden. Et enthält eng Zuel vun dataset-orientéierte Charting Routinen déi mat Dateframes an Arrays funktionnéieren déi ganz Datesets enthalen.
Seng Datevisualiséierunge kënne Bar Charts, Pie Charts, Histogramme, Streuplanzen, Fehler Charts an aner Grafiken enthalen. Dës Python Datenvisualiséierungsbibliothéik enthält och Tools fir Faarfpalette ze wielen, déi hëllefen Trends an engem Dataset z'entdecken.
5. Scikit-léieren
Scikit-learn ass déi gréisste Python-Bibliothéik fir Datemodelléierung a Modellbewäertung. Et ass eng vun den hëllefräichsten Python Bibliothéiken. Et huet eng Onmass vu Fäegkeeten entworf eleng fir den Zweck vun der Modelléierung.
Et enthält all Supervised an Unsupervised Machine Learning Algorithmen, souwéi voll definéiert Ensemble Learning a Boosting Machine Learning Funktiounen.
Et gëtt vun Datewëssenschaftler benotzt fir Routine ze maachen Maschinn léieren an Datemining Aktivitéite wéi Clustering, Regressioun, Modellauswiel, Dimensiounsreduktioun a Klassifikatioun. Et kënnt och mat ëmfaassender Dokumentatioun a mécht bewonnerbar.
Scikit-learn ka benotzt ginn fir eng Vielfalt vun iwwerwaachte an net iwwerwaachte Maschinnléiere Modeller ze kreéieren wéi Klassifikatioun, Regressioun, Support Vector Machines, Random Forests, Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Trees, Clustering, a sou weider.
D'Python Maschinnléierebibliothéik enthält eng Vielfalt vun einfachen awer effizienten Tools fir Datenanalyse a Mining Aufgaben auszeféieren.
Fir weider Liesen, hei ass eise Guide op Scikit-léieren.
6. XGBoost
XGBoost ass e verdeelt Gradient Boost Toolkit entworf fir Geschwindegkeet, Flexibilitéit a Portabilitéit. Fir ML Algorithmen z'entwéckelen, benotzt et de Gradient Boosting Kader. XGBoost ass eng séier a korrekt Parallelbaum Boost Technik déi eng breet Palette vun Datenwëssenschaftsproblemer léise kann.
Mat Hëllef vum Gradient Boosting Kader kann dës Bibliothéik benotzt ginn fir Maschinnléier Algorithmen ze kreéieren.
Et enthält parallele Bam Boost, wat Teams hëlleft bei der léisen vun enger Vielfalt vun Datenwëssenschaftsprobleemer. En anere Virdeel ass datt d'Entwéckler dee selwechte Code fir Hadoop, SGE an MPI benotze kënnen.
Et ass och zouverlässeg a béid verdeelt an Erënnerung-begrenzte Situatiounen.
7. tensor Flux
TensorFlow ass eng gratis End-to-End Open-Source AI Plattform mat enger grousser Palette vun Tools, Bibliothéiken a Ressourcen. TensorFlow muss jidderengem vertraut sinn, deen u schafft Maschinn Léieren Projeten am Python.
Et ass en Open-Source symbolescht Mathematik Toolkit fir numeresch Berechnung mat Datenflussgrafiken déi vu Google entwéckelt goufen. D'Grafiknoden reflektéieren déi mathematesch Prozesser an enger typescher TensorFlow Dateflossgrafik.
D'Grafikkanten, op der anerer Säit, sinn déi multidimensional Datearrays, och bekannt als Tensoren, déi tëscht den Netzwierkknoten fléissen. Et léisst Programméierer d'Veraarbechtung tëscht engem oder méi CPUs oder GPUs op engem Desktop, mobilen Apparat oder Server verdeelen ouni de Code z'änneren.
TensorFlow ass an C an C ++ entwéckelt. Mat TensorFlow kënnt Dir einfach designen an Zuch Machine Learning Modeller mat High-Level APIs wéi Keras.
Et huet och vill Abstraktiounsgraden, wat Iech erlaabt Iech déi bescht Léisung fir Äre Modell ze wielen. TensorFlow léisst Iech och Machine Learning Modeller op d'Wollek, e Browser oder Ären eegenen Apparat ofsetzen.
Et ass dat effektivsten Tool fir Aarbechtsplaze wéi Objekterkennung, Riederkennung a vill anerer. Et hëlleft bei der Entwécklung vu kënschtlechen neural Netzwierker dat muss mat villen Datequellen ëmgoen.
Hei ass eise Schnellguide iwwer TensorFlow fir weider Liesen.
8. Keras
Keras ass eng gratis an oppe Quell Python-baséiert neural Netzwierk Toolkit fir kënschtlech Intelligenz, Deep Learning, an Datenwëssenschaftsaktivitéiten. Neural Netzwierker ginn och an Data Science benotzt fir Observatiounsdaten (Fotoen oder Audio) ze interpretéieren.
Et ass eng Sammlung vun Tools fir Modeller ze kreéieren, Daten ze graféieren an Daten ze evaluéieren. Et enthält och pre-labeléiert Datesets déi séier importéiert a geluede kënne ginn.
Et ass einfach ze benotzen, versatile, an ideal fir Explorativ Fuerschung. Ausserdeem erlaabt et Iech voll verbonnen, convolutional, pooling, recurrent, embedding an aner Forme vun Neural Netzwierker ze kreéieren.
Dës Modeller kënne fusionéiert ginn fir e vollwäertegt Neuralt Netzwierk fir enorm Datesets an Themen ze bauen. Et ass eng fantastesch Bibliothéik fir ze modelléieren an neural Netzwierker ze kreéieren.
Et ass einfach ze benotzen a gëtt Entwéckler vill Flexibilitéit. Keras ass schwaach am Verglach mat anere Python Maschinnléierpakete.
Dëst ass well et als éischt eng computational Grafik generéiert déi d'Backend Infrastruktur benotzt an se dann benotzt fir Operatiounen ze maachen. Keras ass onheemlech expressiv an adaptéierbar wann et drëm geet nei Fuerschung ze maachen.
9. PyTorch
PyTorch ass e populäre Python Package fir ze léieren a Maschinn Léieren. Et ass eng Python-baséiert Open-Source wëssenschaftlech Rechensoftware fir Deep Learning an Neural Netzwierker op enorm Datesätz ëmzesetzen.
Facebook mécht extensiv Notzung vun dësem Toolkit fir neural Netzwierker ze kreéieren déi hëllefen bei Aktivitéiten wéi Gesiichtserkennung an Auto-Tagging.
PyTorch ass eng Plattform fir Datewëssenschaftler déi Deep Learning Jobs séier wëllen ofgeschloss hunn. D'Tool erlaabt Tensor Berechnungen mat GPU Beschleunegung auszeféieren.
Et gëtt och fir aner Saache benotzt, och fir dynamesch Rechennetzwierker ze bauen an automatesch Gradienten ze berechnen.
Glécklecherweis ass PyTorch e fantastesche Package deen d'Entwéckler erlaabt einfach vun der Theorie a Fuerschung op Training an Entwécklung ze wiesselen wann et ëm Maschinnléieren an Deep Learning Fuerschung kënnt fir maximal Flexibilitéit a Geschwindegkeet ze ginn.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) ass e populäre Python Package fir Datewëssenschaftler. Text Tagging, Tokeniséierung, semantesch Begrënnung an aner Aufgaben am Zesummenhang mat der natierlecher Sproochveraarbechtung kënne mat NLTK erfëllt ginn.
NLTK kann och benotzt ginn fir méi komplex AI ze kompletéieren (Kënschtlech Intelligenz) Aarbechtsplazen. NLTK gouf ursprénglech erstallt fir verschidde AI a Maschinnléiere Léierparadigme z'ënnerstëtzen, sou wéi de sproochleche Modell a kognitiv Theorie.
Et féiert de Moment AI Algorithmus a Léiermodell Entwécklung an der aktueller Welt. Et gouf extensiv ugeholl fir d'Benotzung als Léierinstrument an als individuellt Studieinstrument, zousätzlech fir als Plattform fir Prototyping an Entwécklung vu Fuerschungssystemer benotzt ze ginn.
Klassifikatioun, Parsing, semantesch Begrënnung, Stemming, Tagging, an Tokeniséierung ginn all ënnerstëtzt.
Konklusioun
Dat schléisst déi Top Ten Python Bibliothéike fir Datewëssenschaft of. Python Datewëssenschaftsbibliothéike ginn reegelméisseg aktualiséiert well Datewëssenschaft a Maschinnléiere méi populär ginn.
Et gi verschidde Python Bibliothéike fir Data Science, an d'Wiel vum Benotzer gëtt meeschtens bestëmmt vun der Aart vum Projet un deem se schaffen.
Hannerlooss eng Äntwert