Mūsdienu sabiedrībā datu zinātne ir ļoti svarīga!
Tik daudz, ka datu zinātnieks ir kronēts par “Divdesmit pirmā gadsimta seksīgāko darbu”, neskatoties uz to, ka neviens negaida, ka seksīgs darbs būs seksīgs!
Tomēr, ņemot vērā datu milzīgo nozīmi, datu zinātne šobrīd ir diezgan populāra.
Python ar savu statistisko analīzi, datu modelēšanu un lasāmību ir viens no labākajiem programmēšanas valodas lai iegūtu vērtību no šiem datiem.
Python nebeidz pārsteigt savus programmētājus, kad runa ir par datu zinātnes izaicinājumu pārvarēšanu. Tā ir plaši izmantota, objektorientēta, atvērtā koda, augstas veiktspējas programmēšanas valoda ar dažādām papildu funkcijām.
Python ir izstrādāts ar ievērojamām datu zinātnes bibliotēkām, kuras programmētāji katru dienu izmanto, lai atrisinātu grūtības.
Šeit ir labākās Python bibliotēkas, kas jāņem vērā:
1. Pandas
Pandas ir pakotne, kas izstrādāta, lai palīdzētu izstrādātājiem dabiskā veidā strādāt ar “marķētiem” un “relāciju” datiem. Tā ir veidota uz divām galvenajām datu struktūrām: “Sērija” (viendimensionāla, līdzīga objektu sarakstam) un “Datu rāmji” (divdimensiju, piemēram, tabula ar vairākām kolonnām).
Pandas atbalsta datu struktūru pārveidošanu par DataFrame objektiem, trūkstošo datu apstrādi, kolonnu pievienošanu/dzēšanu no DataFrame, trūkstošo failu imputēšanu un datu vizualizēšana izmantojot histogrammas vai diagrammu lodziņus.
Tas nodrošina arī vairākus rīkus datu lasīšanai un rakstīšanai starp atmiņā esošajām datu struktūrām un vairākiem failu formātiem.
Īsumā, tas ir ideāli piemērots ātrai un vienkāršai datu apstrādei, datu apkopošanai, datu lasīšanai un rakstīšanai, kā arī datu vizualizācijai. Veidojot datu zinātnes projektu, jūs vienmēr izmantosit zvēru bibliotēku Pandas, lai apstrādātu un analizētu savus datus.
2. Bezjēdzīgs
NumPy (Numerical Python) ir fantastisks rīks zinātnisku aprēķinu veikšanai un pamata un sarežģītām masīva operācijām.
Bibliotēka nodrošina vairākus noderīgus līdzekļus darbam ar n-masīviem un matricām programmā Python.
Tas atvieglo masīvu apstrādi, kas satur viena un tā paša datu tipa vērtības, un aritmētisko darbību veikšanu ar masīviem (tostarp vektorizāciju). Faktiski masīva veida NumPy izmantošana matemātisko operāciju vektorizēšanai uzlabo veiktspēju un samazina izpildes laiku.
Daudzdimensiju masīvu atbalsts matemātiskām un loģiskām operācijām ir bibliotēkas galvenā funkcija. NumPy funkcijas var izmantot, lai indeksētu, kārtotu, pārveidotu un paziņotu vizuālos un skaņas viļņus kā daudzdimensiju reālu skaitļu masīvu.
3. matplotlib
Python pasaulē Matplotlib ir viena no visplašāk izmantotajām bibliotēkām. To izmanto, lai ģenerētu statiskas, animētas un interaktīvas datu vizualizācijas. Matplotlib ir daudz diagrammu veidošanas un pielāgošanas iespēju.
Izmantojot histogrammas, programmētāji var izkaisīt, pielāgot un rediģēt diagrammas. Atvērtā koda bibliotēka nodrošina uz objektu orientētu API, lai programmās pievienotu sižetus.
Tomēr, izmantojot šo bibliotēku, lai ģenerētu sarežģītas vizualizācijas, izstrādātājiem ir jāraksta vairāk koda nekā parasti.
Ir vērts atzīmēt, ka populārās diagrammu bibliotēkas bez aizķeršanās pastāv līdzās Matplotlib.
Cita starpā tas tiek izmantots Python skriptos, Python un IPython čaulās, Jupyter piezīmjdatoros un tīmekļa lietojumprogramma serveriem.
Ar to var izveidot diagrammas, joslu diagrammas, sektoru diagrammas, histogrammas, izkliedes diagrammas, kļūdu diagrammas, jaudas spektrus, veidnes un jebkura cita veida vizualizācijas diagrammas.
4. Jūras rags
Seaborn bibliotēka ir veidota uz Matplotlib. Seaborn var izmantot, lai izveidotu pievilcīgākus un informatīvākus statistikas grafikus nekā Matplotlib.
Seaborn ietver integrētu datu kopu orientētu API, lai izpētītu mijiedarbību starp daudziem mainīgajiem, papildus pilnīgam datu vizualizācijas atbalstam.
Seaborn piedāvā satriecošu skaitu datu vizualizācijas iespēju, tostarp laikrindu vizualizāciju, kopīgus sižetus, vijoles diagrammas un daudzas citas.
Tas izmanto semantisko kartēšanu un statistikas apkopošanu, lai sniegtu informatīvas vizualizācijas ar dziļu ieskatu. Tas ietver vairākas uz datu kopām orientētas diagrammu veidošanas rutīnas, kas darbojas ar datu rāmjiem un masīviem, kas ietver veselas datu kopas.
Tās datu vizualizācijas var ietvert joslu diagrammas, sektoru diagrammas, histogrammas, izkliedes diagrammas, kļūdu diagrammas un citus grafikus. Šajā Python datu vizualizācijas bibliotēkā ir iekļauti arī rīki krāsu paletes atlasei, kas palīdz atklāt tendences datu kopā.
5. Scikit-mācīties
Scikit-learn ir lielākā Python bibliotēka datu modelēšanai un modeļu novērtēšanai. Tā ir viena no visnoderīgākajām Python bibliotēkām. Tam ir daudz iespēju, kas paredzētas tikai modelēšanai.
Tas ietver visus uzraudzītās un neuzraudzītās mašīnmācīšanās algoritmus, kā arī pilnībā definētas ansambļa mācīšanās un mašīnmācīšanās veicināšanas funkcijas.
Datu zinātnieki to izmanto, lai veiktu rutīnu mašīna mācīšanās un datu ieguves darbības, piemēram, klasteru veidošana, regresija, modeļu izvēle, dimensiju samazināšana un klasifikācija. Tam ir arī visaptveroša dokumentācija, un tas darbojas lieliski.
Scikit-learn var izmantot, lai izveidotu dažādus uzraudzītas un neuzraudzītas mašīnmācīšanās modeļus, piemēram, klasifikāciju, regresiju, atbalsta vektoru mašīnas, izlases mežus, tuvākos kaimiņus, naivos līčus, lēmumu kokus, klasterus utt.
Python mašīnmācīšanās bibliotēkā ir iekļauti dažādi vienkārši, taču efektīvi rīki datu analīzes un ieguves uzdevumu veikšanai.
Papildu lasīšanai šeit ir mūsu ceļvedis Scikit-mācīties.
6. XGBoost
XGBoost ir sadalīts gradienta palielināšanas rīku komplekts, kas paredzēts ātrumam, elastībai un pārnesamībai. Lai izstrādātu ML algoritmus, tas izmanto gradienta pastiprināšanas sistēmu. XGBoost ir ātra un precīza paralēlo koku pastiprināšanas tehnika, kas var atrisināt plašu datu zinātnes problēmu loku.
Izmantojot Gradient Boosting sistēmu, šo bibliotēku var izmantot, lai izveidotu mašīnmācīšanās algoritmus.
Tas ietver paralēlu koku palielināšanu, kas palīdz komandām atrisināt dažādus datu zinātnes jautājumus. Vēl viens ieguvums ir tas, ka izstrādātāji var izmantot vienu un to pašu kodu Hadoop, SGE un MPI.
Tas ir arī uzticams gan izplatītās, gan atmiņas ierobežotās situācijās.
7. tenzora plūsma
TensorFlow ir bezmaksas atvērtā pirmkoda AI platforma ar plašu rīku, bibliotēku un resursu klāstu. TensorFlow ir jābūt pazīstamam ikvienam, kas ar to strādā mašīnmācīšanās projekti programmā Python.
Tas ir atvērtā pirmkoda simboliskais matemātikas rīku komplekts skaitliskiem aprēķiniem, izmantojot Google izstrādātās datu plūsmas diagrammas. Grafika mezgli atspoguļo matemātiskos procesus tipiskā TensorFlow datu plūsmas grafikā.
No otras puses, diagrammas malas ir daudzdimensiju datu masīvi, kas pazīstami arī kā tenzori, kas plūst starp tīkla mezgliem. Tas ļauj programmētājiem izplatīt apstrādi starp vienu vai vairākiem CPU vai GPU galddatorā, mobilajā ierīcē vai serverī, nemainot kodu.
TensorFlow ir izstrādāts C un C++ valodās. Izmantojot TensorFlow, varat vienkārši izstrādāt un apmācīt mašīnmācīšanos modeļiem, kas izmanto augsta līmeņa API, piemēram, Keras.
Tam ir arī daudzas abstrakcijas pakāpes, kas ļauj izvēlēties savam modelim labāko risinājumu. TensorFlow arī ļauj izvietot mašīnmācības modeļus mākonī, pārlūkprogrammā vai jūsu ierīcē.
Tas ir visefektīvākais rīks tādiem darbiem kā objektu atpazīšana, runas atpazīšana un daudziem citiem. Tas palīdz attīstīt mākslīgo neironu tīkli kam jātiek galā ar daudziem datu avotiem.
Šeit ir mūsu īsais TensorFlow ceļvedis turpmākai lasīšanai.
8. Keras
Keras ir bezmaksas un atvērtā koda programma Python bāzes neironu tīkls rīkkopa mākslīgā intelekta, dziļās mācīšanās un datu zinātnes aktivitātēm. Neironu tīkli tiek izmantoti arī datu zinātnē, lai interpretētu novērojumu datus (fotoattēlus vai audio).
Tā ir rīku kolekcija modeļu izveidei, datu attēlošanai un datu novērtēšanai. Tas ietver arī iepriekš marķētas datu kopas, kuras var ātri importēt un ielādēt.
Tas ir viegli lietojams, daudzpusīgs un ideāli piemērots izpētei. Turklāt tas ļauj izveidot pilnībā savienotus, konvolucionālus, apvienojošus, atkārtotus, iegultus un citus neironu tīklu veidus.
Šos modeļus var apvienot, lai izveidotu pilnvērtīgu neironu tīklu milzīgām datu kopām un problēmām. Tā ir fantastiska bibliotēka neironu tīklu modelēšanai un izveidei.
Tas ir vienkārši lietojams un sniedz izstrādātājiem lielu elastību. Keras ir gausa salīdzinājumā ar citām Python mašīnmācības pakotnēm.
Tas ir tāpēc, ka tas vispirms ģenerē skaitļošanas grafiku, izmantojot aizmugures infrastruktūru, un pēc tam izmanto to darbību veikšanai. Keras ir neticami izteiksmīgs un pielāgojams, kad runa ir par jaunu pētījumu veikšanu.
9. PyTorch
PyTorch ir populāra Python pakotne dziļa mācīšanās un mašīnmācība. Tā ir uz Python balstīta atvērtā pirmkoda zinātniskās skaitļošanas programmatūra dziļās mācīšanās un neironu tīklu ieviešanai milzīgās datu kopās.
Facebook plaši izmanto šo rīku komplektu, lai izveidotu neironu tīklus, kas palīdz tādās darbībās kā sejas atpazīšana un automātiskā marķēšana.
PyTorch ir platforma datu zinātniekiem, kuri vēlas ātri pabeigt dziļas mācīšanās darbus. Šis rīks ļauj veikt tenzora aprēķinus ar GPU paātrinājumu.
To izmanto arī citām lietām, tostarp dinamisku skaitļošanas tīklu izveidošanai un automātiskai gradientu aprēķināšanai.
Par laimi, PyTorch ir fantastiska pakotne, kas ļauj izstrādātājiem viegli pāriet no teorijas un pētniecības uz apmācību un izstrādi, kad runa ir par mašīnmācību un dziļās mācīšanās izpēti, lai nodrošinātu maksimālu elastību un ātrumu.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) ir populāra Python pakotne datu zinātniekiem. Teksta marķēšanu, marķierizāciju, semantisko spriešanu un citus ar dabiskās valodas apstrādi saistītus uzdevumus var veikt, izmantojot NLTK.
NLTK var izmantot arī, lai pabeigtu sarežģītāku AI (Mākslīgais intelekts) darba vietas. NLTK sākotnēji tika izveidots, lai atbalstītu dažādas AI un mašīnmācīšanās mācīšanas paradigmas, piemēram, lingvistisko modeli un kognitīvo teoriju.
Pašlaik tas vada AI algoritmu un mācību modeļa izstrādi reālajā pasaulē. Tas ir plaši izmantots kā mācību līdzeklis un kā individuāls mācību līdzeklis, kā arī tiek izmantots kā platforma prototipu veidošanai un pētniecības sistēmu izstrādei.
Tiek atbalstīta klasifikācija, parsēšana, semantiskā argumentācija, cilmes veidošana, marķēšana un marķieri.
Secinājumi
Tas noslēdz desmit populārākās Python bibliotēkas datu zinātnei. Python datu zinātnes bibliotēkas tiek regulāri atjauninātas, jo datu zinātne un mašīnmācīšanās kļūst arvien populārākas.
Datu zinātnei ir vairākas Python bibliotēkas, un lietotāja izvēli galvenokārt nosaka projekta veids, pie kura viņi strādā.
Atstāj atbildi