Šiuolaikinėje visuomenėje duomenų mokslas yra labai svarbus!
Tiek daug, kad duomenų mokslininkas buvo karūnuotas „seksualiausiu dvidešimt pirmojo amžiaus darbu“, nepaisant to, kad niekas nesitiki, kad įmantrūs darbai bus seksualūs!
Tačiau dėl didžiulės duomenų svarbos duomenų mokslas šiuo metu yra gana populiarus.
Python su savo statistine analize, duomenų modeliavimu ir skaitomumu yra vienas geriausių programavimo kalbos norėdami išgauti vertę iš šių duomenų.
Python nenustoja stebinti savo programuotojų, kai reikia įveikti duomenų mokslo iššūkius. Tai plačiai naudojama, į objektus orientuota, atvirojo kodo, didelio našumo programavimo kalba su įvairiomis papildomomis funkcijomis.
Python buvo sukurtas su nuostabiomis duomenų mokslo bibliotekomis, kurias programuotojai naudoja kiekvieną dieną, kad išspręstų sunkumus.
Čia yra geriausios Python bibliotekos, į kurias reikia atsižvelgti:
1. Pandas
Pandas yra paketas, skirtas padėti kūrėjams dirbti su „pažymėtais“ ir „santykiniais“ duomenimis natūraliai. Jis sukurtas remiantis dviem pagrindinėmis duomenų struktūromis: „Serija“ (vienmatė, panaši į objektų sąrašą) ir „Duomenų rėmeliai“ (dvimatė, kaip lentelė su keliais stulpeliais).
Pandos palaiko duomenų struktūrų konvertavimą į „DataFrame“ objektus, trūkstamų duomenų tvarkymą, stulpelių pridėjimą / ištrynimą iš „DataFrame“, trūkstamų failų priskyrimą ir vizualizuoti duomenis naudojant histogramas arba brėžinių langelius.
Jame taip pat yra daug įrankių, skirtų duomenims nuskaityti ir rašyti tarp atmintyje esančių duomenų struktūrų ir kelių failų formatų.
Trumpai tariant, jis idealiai tinka greitam ir paprastam duomenų apdorojimui, duomenų kaupimui, duomenų skaitymui ir rašymui bei duomenų vizualizavimui. Kurdami duomenų mokslo projektą, savo duomenims tvarkyti ir analizuoti visada naudosite žvėrių biblioteką Pandas.
2. Nešvankus
NumPy (Numerical Python) yra puikus įrankis moksliniams skaičiavimams ir pagrindinėms bei sudėtingoms masyvo operacijoms atlikti.
Bibliotekoje yra daug naudingų funkcijų, skirtų darbui su n-masyvais ir matricomis Python.
Tai leidžia lengviau apdoroti masyvus, kuriuose yra to paties duomenų tipo reikšmės, ir atlikti aritmetines operacijas su masyvais (įskaitant vektorizavimą). Tiesą sakant, naudojant NumPy masyvo tipą matematinėms operacijoms vektorizuoti, pagerėja našumas ir sutrumpėja vykdymo laikas.
Daugiamačių masyvų palaikymas matematinėms ir loginėms operacijoms yra pagrindinė bibliotekos funkcija. NumPy funkcijos gali būti naudojamos norint indeksuoti, rūšiuoti, pertvarkyti ir perduoti vaizdo ir garso bangas kaip daugiamatę realių skaičių masyvą.
3. matplotlib
Python pasaulyje Matplotlib yra viena plačiausiai naudojamų bibliotekų. Jis naudojamas statinių, animuotų ir interaktyvių duomenų vizualizacijų generavimui. „Matplotlib“ turi daug diagramų sudarymo ir tinkinimo parinkčių.
Naudodami histogramas, programuotojai gali išsklaidyti, koreguoti ir redaguoti grafikus. Atvirojo kodo biblioteka suteikia į objektą orientuotą API, skirtą brėžiniams į programas įtraukti.
Tačiau naudojant šią biblioteką sudėtingoms vizualizācijām kurti, kūrėjai turi parašyti daugiau kodo nei įprastai.
Verta paminėti, kad populiarios diagramų bibliotekos be kliūčių egzistuoja kartu su „Matplotlib“.
Be kita ko, jis naudojamas Python scenarijuose, Python ir IPython apvalkaluose, Jupyter užrašų knygelėse ir interneto programa serveriai.
Su juo galima sukurti brėžinius, juostines diagramas, skritulines diagramas, histogramas, sklaidos diagramas, klaidų diagramas, galios spektrus, šablonus ir bet kokias kitas vizualizacijos diagramas.
4. Seabornas
„Seaborn“ biblioteka yra sukurta „Matplotlib“. „Seaborn“ gali būti naudojamas norint sukurti patrauklesnius ir informatyvesnius statistinius grafikus nei „Matplotlib“.
„Seaborn“ apima integruotą į duomenų rinkinį orientuotą API, skirtą daugelio kintamųjų sąveikai tirti, be visiško duomenų vizualizavimo palaikymo.
Seaborn siūlo stulbinamą duomenų vizualizavimo parinkčių skaičių, įskaitant laiko eilučių vizualizavimą, jungtinius siužetus, smuiko diagramas ir daugelį kitų.
Jis naudoja semantinį atvaizdavimą ir statistinį agregavimą, kad pateiktų informatyvias vizualizacijas su giliomis įžvalgomis. Tai apima daugybę į duomenų rinkinius orientuotų diagramų sudarymo procedūrų, kurios veikia su duomenų rėmeliais ir masyvais, apimančiais visus duomenų rinkinius.
Jo duomenų vizualizacijos gali apimti juostines diagramas, skritulines diagramas, histogramas, sklaidos diagramas, klaidų diagramas ir kitą grafiką. Šioje Python duomenų vizualizavimo bibliotekoje taip pat yra įrankių, skirtų spalvų paletėms pasirinkti, kurie padeda atskleisti duomenų rinkinio tendencijas.
5. Scikit-mokykis
Scikit-learn yra didžiausia Python biblioteka, skirta duomenų modeliavimui ir modelių vertinimui. Tai viena naudingiausių Python bibliotekų. Jis turi daugybę galimybių, skirtų tik modeliavimui.
Tai apima visus prižiūrimo ir neprižiūrimo mašininio mokymosi algoritmus, taip pat visiškai apibrėžtas mokymosi ansamblio ir mašininio mokymosi didinimo funkcijas.
Duomenų mokslininkai jį naudoja kasdieniam darbui mašininis mokymasis ir duomenų gavybos veikla, pvz., grupavimas, regresija, modelių pasirinkimas, matmenų mažinimas ir klasifikavimas. Jis taip pat pateikiamas su išsamia dokumentacija ir puikiai veikia.
Scikit-learn gali būti naudojamas kuriant įvairius prižiūrimo ir neprižiūrimo mašininio mokymosi modelius, tokius kaip klasifikavimas, regresija, paramos vektorinės mašinos, atsitiktiniai miškai, artimiausi kaimynai, naivios įlankos, sprendimų medžiai, grupavimas ir pan.
Python mašininio mokymosi bibliotekoje yra įvairių paprastų, bet efektyvių įrankių, skirtų duomenų analizės ir gavybos užduotims atlikti.
Norėdami toliau skaityti, čia yra mūsų vadovas Scikit-mokykis.
6. XGBoost
XGBoost yra paskirstytas gradiento didinimo įrankių rinkinys, skirtas greičiui, lankstumui ir perkeliamumui. Norėdami sukurti ML algoritmus, jis naudoja gradiento didinimo sistemą. „XGBoost“ yra greita ir tiksli lygiagretaus medžio didinimo technika, galinti išspręsti daugybę duomenų mokslo problemų.
Naudojant Gradient Boosting sistemą, ši biblioteka gali būti naudojama mašininio mokymosi algoritmams kurti.
Tai apima lygiagretų medžio patobulinimą, kuris padeda komandoms išspręsti įvairius duomenų mokslo klausimus. Kitas privalumas yra tai, kad kūrėjai gali naudoti tą patį kodą Hadoop, SGE ir MPI.
Jis taip pat patikimas tiek paskirstytose, tiek atminties ribotose situacijose.
7. tenzorinis srautas
TensorFlow yra nemokama atvirojo kodo AI platforma, turinti daugybę įrankių, bibliotekų ir išteklių. TensorFlow turi būti pažįstamas visiems, kurie dirba mašininio mokymosi projektai Python.
Tai atvirojo kodo simbolinis matematikos įrankių rinkinys, skirtas skaitiniams skaičiavimams, naudojant duomenų srautų grafikus, kuriuos sukūrė „Google“. Grafiko mazgai atspindi matematinius procesus tipiškoje TensorFlow duomenų srauto diagramoje.
Kita vertus, grafiko kraštai yra daugiamačiai duomenų masyvai, taip pat žinomi kaip tenzoriai, kurie teka tarp tinklo mazgų. Tai leidžia programuotojams paskirstyti apdorojimą tarp vieno ar kelių CPU arba GPU darbalaukyje, mobiliajame įrenginyje ar serveryje nekeičiant kodo.
TensorFlow sukurtas C ir C++ kalbomis. Naudodami TensorFlow galite tiesiog kurti ir mokyti mašininį mokymąsi modeliai, naudojantys aukšto lygio API, pvz., Keras.
Jis taip pat turi daug abstrakcijos laipsnių, todėl galite pasirinkti geriausią jūsų modelio sprendimą. „TensorFlow“ taip pat leidžia įdiegti mašininio mokymosi modelius debesyje, naršyklėje arba savo įrenginyje.
Tai efektyviausias įrankis atliekant tokius darbus kaip objektų atpažinimas, kalbos atpažinimas ir daugelis kitų. Tai padeda vystytis dirbtiniams neuroniniai tinklai kurie turi būti susiję su daugybe duomenų šaltinių.
Toliau pateikiamas mūsų trumpas TensorFlow vadovas.
8. Keras
Keras yra nemokama ir atviro kodo programa Python pagrįstas neuroninis tinklas dirbtinio intelekto, gilaus mokymosi ir duomenų mokslo veiklos įrankių rinkinys. Neuroniniai tinklai taip pat naudojami duomenų moksle, kad interpretuotų stebėjimo duomenis (nuotraukas ar garsą).
Tai įrankių rinkinys, skirtas modeliams kurti, duomenims piešti ir duomenims vertinti. Jame taip pat yra iš anksto pažymėti duomenų rinkiniai, kuriuos galima greitai importuoti ir įkelti.
Jį lengva naudoti, jis universalus ir idealiai tinka tiriamiesiems tyrimams. Be to, tai leidžia sukurti visiškai sujungtus, konvoliucinius, kaupiamuosius, pasikartojančius, įterpiamuosius ir kitas neuroninių tinklų formas.
Šiuos modelius galima sujungti, kad būtų sukurtas visavertis neuroninis tinklas, skirtas didžiuliams duomenų rinkiniams ir problemoms spręsti. Tai puiki biblioteka, skirta modeliuoti ir kurti neuroninius tinklus.
Tai paprasta naudoti ir kūrėjams suteikiama daug lankstumo. „Keras“ yra vangus, palyginti su kitais Python mašininio mokymosi paketais.
Taip yra todėl, kad jis pirmiausia sukuria skaičiavimo grafiką naudodamas užpakalinę infrastruktūrą, o tada naudoja jį operacijoms atlikti. Keras yra neįtikėtinai išraiškingas ir prisitaikantis, kai reikia atlikti naujus tyrimus.
9. „PyTorch“
„PyTorch“ yra populiarus „Python“ paketas gilus mokymasis ir mašininis mokymasis. Tai yra Python pagrindu sukurta atvirojo kodo mokslinio skaičiavimo programinė įranga, skirta diegti giluminį mokymąsi ir neuroninius tinklus didžiuliuose duomenų rinkiniuose.
„Facebook“ plačiai naudoja šį įrankių rinkinį, kad sukurtų neuroninius tinklus, padedančius atlikti tokią veiklą kaip veido atpažinimas ir automatinis žymėjimas.
„PyTorch“ yra duomenų mokslininkų, norinčių greitai atlikti gilaus mokymosi darbus, platforma. Įrankis leidžia atlikti tenzorinius skaičiavimus naudojant GPU pagreitį.
Jis taip pat naudojamas kitiems dalykams, įskaitant dinaminių skaičiavimo tinklų kūrimą ir automatinį gradientų skaičiavimą.
Laimei, „PyTorch“ yra puikus paketas, leidžiantis kūrėjams lengvai pereiti nuo teorijos ir tyrimų prie mokymo ir plėtros, kai kalbama apie mašininį mokymąsi ir giluminio mokymosi tyrimus, kad būtų užtikrintas maksimalus lankstumas ir greitis.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) yra populiarus Python paketas, skirtas duomenų mokslininkams. Su NLTK galima atlikti teksto žymėjimą, žymėjimą, semantinį samprotavimą ir kitas užduotis, susijusias su natūralios kalbos apdorojimu.
NLTK taip pat gali būti naudojamas sudėtingesniam AI užbaigimui (Dirbtinis intelektas) darbo vietų. NLTK iš pradžių buvo sukurtas siekiant palaikyti įvairias AI ir mašininio mokymosi mokymo paradigmas, tokias kaip kalbinis modelis ir kognityvinė teorija.
Šiuo metu jis skatina dirbtinio intelekto algoritmą ir mokymosi modelio kūrimą realiame pasaulyje. Jis buvo plačiai naudojamas kaip mokymo priemonė ir kaip individuali studijų priemonė, be to, ji naudojama kaip prototipų kūrimo ir tyrimų sistemų kūrimo platforma.
Klasifikavimas, analizavimas, semantinis samprotavimas, kamieninių dalių sudarymas, žymėjimas ir prieigos raktas yra palaikomi.
Išvada
Tai sudaro dešimt geriausių Python bibliotekų duomenų mokslo srityje. Python duomenų mokslo bibliotekos yra reguliariai atnaujinamos, nes populiarėja duomenų mokslas ir mašininis mokymasis.
Yra kelios „Python“ bibliotekos, skirtos „Data Science“, o vartotojo pasirinkimą dažniausiai lemia projekto, su kuriuo jie dirba, tipas.
Palikti atsakymą