Во денешното општество, науката за податоци е многу важна!
Толку многу што научникот за податоци е крунисан за „Најсекси работа на дваесет и првиот век“, и покрај тоа што никој не очекува дека џиковите работни места ќе бидат секси!
Сепак, поради огромната важност на податоците, Data Science е доста популарна во моментов.
Python, со својата статистичка анализа, моделирање на податоци и читливост, е еден од најдобрите програмски јазици за извлекување вредност од овие податоци.
Python никогаш не престанува да ги воодушевува своите програмери кога станува збор за надминување на предизвиците на науката за податоци. Тоа е широко користен, објектно-ориентиран, програмски јазик со отворен код, со високи перформанси со различни дополнителни функции.
Python е дизајниран со извонредни библиотеки за наука за податоци кои програмерите ги користат секој ден за да ги решат тешкотиите.
Еве ги најдобрите библиотеки на Python што треба да се земат предвид:
1. Панди
Pandas е пакет дизајниран да им помогне на програмерите да работат со „етикетирани“ и „релациски“ податоци на природен начин. Таа е изградена на две главни структури на податоци: „Серија“ (еднодимензионална, слична на список на објекти) и „Рамки на податоци“ (дводимензионални, како табела со повеќе колони).
Пандите поддржуваат конвертирање на структури на податоци во објекти DataFrame, справување со податоци што недостасуваат, додавање/бришење колони од DataFrame, импутација на датотеки што недостасуваат и визуелизирање на податоци користејќи хистограми или полиња за заплетот.
Исто така, обезбедува голем број алатки за читање и запишување податоци помеѓу структурите на податоци во меморијата и неколку формати на датотеки.
Накратко, тој е идеален за брза и едноставна обработка на податоци, собирање податоци, читање и пишување податоци и визуелизација на податоците. Кога креирате проект за наука за податоци, секогаш ќе ја користите библиотеката ѕверови Pandas за ракување и анализа на вашите податоци.
2. Амфонтен
NumPy (Numerical Python) е фантастична алатка за правење научни пресметки и основни и софистицирани операции со низа.
Библиотеката обезбедува голем број корисни функции за работа со n-низи и матрици во Python.
Олеснува да се обработуваат низи кои содржат вредности од ист тип на податоци и да се вршат аритметички операции на низи (вклучувајќи векторизација). Всушност, користењето на типот на низа NumPy за векторизација на математичките операции ги подобрува перформансите и го намалува времето на извршување.
Поддршката за повеќедимензионални низи за математички и логички операции е основна карактеристика на библиотеката. Функциите NumPy може да се користат за индексирање, сортирање, преобликување и комуникација визуелни и звучни бранови како повеќедимензионална низа од реални броеви.
3. Матплотлиб
Во светот на Python, Matplotlib е една од најкористените библиотеки. Се користи за генерирање статични, анимирани и интерактивни визуелизации на податоци. Matplotlib има многу опции за графикони и прилагодување.
Користејќи хистограми, програмерите можат да расфрлаат, дотеруваат и уредуваат графикони. Библиотеката со отворен код обезбедува објектно-ориентирана API за додавање на заговори во програмите.
Меѓутоа, кога ја користат оваа библиотека за да генерираат сложени визуелизации, програмерите мора да напишат повеќе код од вообичаеното.
Вреди да се напомене дека популарните библиотеки со графикони коегзистираат со Matplotlib без проблем.
Меѓу другото, се користи во скрипти за Python, школки за Python и IPython, тетратки Jupyter и веб апликација сервери.
Со него може да се создадат парцели, столбест дијаграми, дијаграми на пита, хистограми, дијаграми за расејување, графикони на грешки, спектри на моќност, матични плотови и кој било друг вид графикон за визуелизација.
4. Сиборн
Библиотеката Seaborn е изградена на Matplotlib. Seaborn може да се користи за да се направат поатрактивни и поинформативни статистички графикони од Matplotlib.
Seaborn вклучува интегриран API ориентиран кон збир на податоци за истражување на интеракциите помеѓу многу променливи, покрај целосната поддршка за визуелизација на податоците.
Seaborn нуди неверојатен број на опции за визуелизација на податоци, вклучувајќи визуелизација на временски серии, заеднички заговори, виолински дијаграми и многу други.
Користи семантичко мапирање и статистичка агрегација за да обезбеди информативни визуелизации со длабоки сознанија. Вклучува голем број рутини за цртање графикони ориентирани кон податоци кои работат со податочни рамки и низи кои вклучуваат цели збирки на податоци.
Неговите визуелизации на податоци може да вклучуваат столбести дијаграми, дијаграми со пити, хистограми, дијаграми за расејување, графикони за грешки и други графики. Оваа библиотека за визуелизација на податоци на Python, исто така, вклучува алатки за избирање палети на бои, кои помагаат во откривањето на трендовите во базата на податоци.
5. Скицит-научи
Scikit-learn е најголемата библиотека на Python за моделирање на податоци и проценка на модели. Таа е една од најкорисните библиотеки на Python. Има плејада на способности дизајнирани исклучиво за целите на моделирање.
Ги вклучува сите надгледувани и ненадгледувани алгоритми за машинско учење, како и целосно дефинирани функции за учење на ансамблот и зајакнување на машинското учење.
Тоа се користи од страна на научниците за податоци за да се направи рутина машинско учење и активности за ископување податоци како што се кластерирање, регресија, избор на модел, намалување на димензионалноста и класификација. Доаѓа и со сеопфатна документација и има восхитувачки перформанси.
Scikit-learn може да се користи за создавање на различни модели за машинско учење под надзор и без надзор, како што се класификација, регресија, векторски машини за поддршка, случајни шуми, најблиски соседи, наивни заливи, дрва за одлучување, групирање итн.
Библиотеката за машинско учење на Python вклучува различни едноставни, но ефикасни алатки за извршување на анализа на податоци и задачи за рударство.
За понатамошно читање, еве го нашиот водич за Scikit-учете.
6. XGBoost
XGBoost е дистрибуиран прибор за зголемување на градиент дизајниран за брзина, флексибилност и преносливост. За да се развијат ML алгоритми, тој ја користи рамката за зајакнување на градиент. XGBoost е брза и точна техника за зајакнување на паралелно дрво што може да реши широк опсег на проблеми на науката за податоци.
Користејќи ја рамката за зајакнување на градиент, оваа библиотека може да се користи за создавање алгоритми за машинско учење.
Вклучува паралелно зајакнување на дрвјата, што им помага на тимовите да решаваат различни прашања од науката за податоци. Друга придобивка е тоа што програмерите можат да го користат истиот код за Hadoop, SGE и MPI.
Тој е исто така сигурен и во дистрибуирани и во ситуации со ограничена меморија.
7. Проток на тензор
TensorFlow е бесплатна платформа за вештачка интелигенција со отворен код од крај до крај со голем опсег на алатки, библиотеки и ресурси. TensorFlow мора да биде познат на секој што работи проекти за машинско учење во Пајтон.
Тоа е симболична математичка алатка со отворен код за нумеричка пресметка користејќи графикони за проток на податоци, развиени од Google. Јазлите на графиконот ги рефлектираат математичките процеси во типичен графикон за проток на податоци TensorFlow.
Рабовите на графикот, од друга страна, се повеќедимензионални податочни низи, познати и како тензори, кои течат помеѓу мрежните јазли. Им овозможува на програмерите да ја дистрибуираат обработката меѓу еден или повеќе процесори или графички процесори на десктоп, мобилен уред или сервер без промена на кодот.
TensorFlow е развиен во C и C++. Со TensorFlow, можете едноставно да дизајнирате и воз Машинско учење модели кои користат API на високо ниво како Keras.
Исто така, има многу степени на апстракција, што ви овозможува да го изберете најдоброто решение за вашиот модел. TensorFlow исто така ви овозможува да распоредите модели за машинско учење на облакот, прелистувачот или вашиот сопствен уред.
Тоа е најефективната алатка за работи како што се препознавање објекти, препознавање говор и многу други. Тоа помага во развојот на вештачки нервните мрежи кои мора да се занимаваат со бројни извори на податоци.
Еве го нашиот брз водич за TensorFlow за понатамошно читање.
8. Керас
Керас е бесплатен и со отворен код Неврална мрежа базирана на Пајтон комплет со алатки за активности за вештачка интелигенција, длабоко учење и наука за податоци. Невралните мрежи се користат и во Data Science за интерпретација на набљудувачки податоци (фотографии или аудио).
Тоа е збирка алатки за креирање модели, графички податоци и евалуација на податоци. Вклучува и претходно означени збирки на податоци што може брзо да се увезат и вчитаат.
Лесен е за употреба, разноврсен и идеален за истражувачко истражување. Понатаму, ви овозможува да креирате целосно поврзани, конволутивни, здружени, повторливи, вградливи и други форми на невронски мрежи.
Овие модели може да се спојат за да се изгради целосна невронска мрежа за огромни збирки податоци и проблеми. Тоа е фантастична библиотека за моделирање и создавање невронски мрежи.
Едноставен е за користење и им дава на програмерите голема флексибилност. Keras е слаб во споредба со другите пакети за машинско учење на Python.
Ова е затоа што прво генерира пресметковен график користејќи ја заднинската инфраструктура, а потоа го користи за спроведување операции. Керас е неверојатно експресивен и прилагодлив кога станува збор за правење нови истражувања.
9. PyTorch
PyTorch е популарен Python пакет за длабоко учење и машинско учење. Тоа е научен компјутерски софтвер со отворен код базиран на Python за имплементација на длабоко учење и невронски мрежи на огромни збирки на податоци.
Фејсбук широко ја користи оваа алатка за да создаде невронски мрежи кои помагаат во активности како што се препознавање лица и автоматско означување.
PyTorch е платформа за научници за податоци кои сакаат брзо да ги завршат задачите за длабоко учење. Алатката овозможува пресметките на тензорите да се вршат со забрзување на графичкиот процесор.
Се користи и за други работи, вклучително и конструирање динамични пресметковни мрежи и автоматско пресметување на градиенти.
За среќа, PyTorch е фантастичен пакет кој им овозможува на програмерите лесно да преминат од теорија и истражување на обука и развој кога станува збор за машинско учење и истражување за длабоко учење со цел да се даде максимална флексибилност и брзина.
10. НЛТК
NLTK (Natural Language Toolkit) е популарен Python пакет за научниците за податоци. Означувањето на текст, токенизацијата, семантичкото расудување и други задачи поврзани со обработката на природниот јазик може да се остварат со NLTK.
NLTK може да се користи и за комплетирање на покомплексна вештачка интелигенција (Вештачка интелигенција) работни места. НЛТК првично беше создаден за да поддржува различни парадигми за настава за вештачка интелигенција и машинско учење, како што се лингвистичкиот модел и когнитивната теорија.
Моментално го води развојот на алгоритам за вештачка интелигенција и модел за учење во вистинскиот свет. Тој е опширно прифатен за употреба како наставна алатка и како индивидуална алатка за проучување, покрај тоа што се користи како платформа за прототипирање и развој на истражувачки системи.
Поддржани се класификација, парсирање, семантичко расудување, стекнување, означување и токенизација.
Заклучок
Со тоа се заклучуваат првите десет библиотеки на Python за наука за податоци. Библиотеките за наука за податоци на Python се ажурираат на редовна основа бидејќи науката за податоци и машинското учење стануваат се попопуларни.
Постојат неколку Python библиотеки за Data Science, а изборот на корисникот најмногу се одредува според видот на проектот на кој работи.
Оставете Одговор