Fis-soċjetà tal-lum, ix-xjenza tad-dejta hija importanti ħafna!
Tant hu hekk li x-xjenzat tad-data ġie inkurunat bħala l-“Impjieg l-iktar sexy tas-Seklu Wieħed u Għoxrin,” minkejja li ħadd ma jistenna li l-impjiegi geeky ikunu sexy!
Madankollu, minħabba l-importanza enormi tad-dejta, ix-Xjenza tad-Data hija popolari ħafna bħalissa.
Python, bl-analiżi statistika, l-immudellar tad-dejta u l-leġibbiltà tiegħu, huwa wieħed mill-aqwa Lingwi ta ’programmazzjoni għall-estrazzjoni tal-valur minn din id-dejta.
Python qatt ma jieqaf jistona lill-programmaturi tiegħu meta jiġu biex jegħlbu l-isfidi tax-xjenza tad-dejta. Hija lingwa ta 'programmar ta' prestazzjoni għolja użata ħafna, orjentata lejn l-oġġetti, b'sors miftuħ u b'varjetà ta 'karatteristiċi addizzjonali.
Python ġie ddisinjat b'libreriji notevoli għax-xjenza tad-dejta li l-programmaturi jużaw kuljum biex isolvu d-diffikultajiet.
Hawn huma l-aħjar libreriji Python li għandek tikkonsidra:
1. pandas
Pandas huwa pakkett iddisinjat biex jassisti lill-iżviluppaturi jaħdmu b'dejta "ittikkettata" u "relazzjonali" b'mod naturali. Hija mibnija fuq żewġ strutturi tad-dejta ewlenin: "Serje" (dimensjonali waħda, simili għal lista ta 'oġġetti) u "Gwarniċi tad-Data" (bidimensjonali, bħal tabella b'kolonni multipli).
Pandas jappoġġjaw il-konverżjoni ta' strutturi tad-dejta għal oġġetti DataFrame, li jittrattaw data nieqsa, iż-żieda/tħassir ta' kolonni minn DataFrame, l-imputazzjoni ta' fajls nieqsa, u viżwalizzazzjoni tad-data bl-użu ta' istogrammi jew kaxxi tal-plott.
Jipprovdi wkoll numru ta' għodod għall-qari u l-kitba ta' data bejn strutturi ta' data fil-memorja u diversi formati ta' fajls.
Fil-qosor, huwa ideali għall-ipproċessar rapidu u sempliċi tad-dejta, l-aggregazzjoni tad-dejta, il-qari u l-kitba tad-dejta, u l-viżwalizzazzjoni tad-dejta. Meta toħloq proġett tax-xjenza tad-dejta, dejjem se tuża l-librerija tal-beast Pandas biex timmaniġġja u tanalizza d-dejta tiegħek.
2. numpy
NumPy (Numerical Python) hija għodda meraviljuża biex isiru komputazzjonijiet xjentifiċi u operazzjonijiet ta 'array bażiċi u sofistikati.
Il-librerija tipprovdi għadd ta’ karatteristiċi ta’ għajnuna biex taħdem ma’ n-arrays u matriċi f’Python.
Jagħmilha aktar faċli li jiġu pproċessati arrays li fihom valuri tal-istess tip ta' dejta u li jsiru operazzjonijiet aritmetiċi fuq arrays (inkluż il-vettorizzazzjoni). Fil-fatt, l-użu tat-tip ta 'array NumPy biex jopera operazzjonijiet matematiċi jtejjeb il-prestazzjoni u jnaqqas il-ħin ta' eżekuzzjoni.
L-appoġġ għal arrays multidimensjonali għal operazzjonijiet matematiċi u loġiċi huwa l-karatteristika ewlenija tal-librerija. Il-funzjonijiet NumPy jistgħu jintużaw għall-indiċjar, issortjar, iffurmar mill-ġdid, u jikkomunikaw viżwali u mewġ tal-ħoss bħala firxa multidimensjonali ta 'numri reali.
3. matplotlib
Fid-dinja Python, Matplotlib hija waħda mill-aktar libreriji użati b'mod estensiv. Jintuża biex jiġġenera viżwalizzazzjonijiet tad-dejta statiċi, animati u interattivi. Matplotlib għandu ħafna għażliet ta 'charting u customization.
Bl-użu tal-istogrammi, il-programmaturi jistgħu jferrxu, tweak, u jeditjaw graphs. Il-librerija open-source tipprovdi API orjentata lejn l-oġġetti biex iżżid plots fi programmi.
Meta tuża din il-librerija biex tiġġenera viżwalizzazzjonijiet kumplessi, madankollu, l-iżviluppaturi jridu jiktbu aktar kodiċi min-normal.
Ta 'min jinnota li libreriji tal-iċċartjar popolari jeżistu flimkien ma' Matplotlib mingħajr irbit.
Fost affarijiet oħra, huwa użat fl-iskripts Python, qxur Python u IPython, notebooks Jupyter, u applikazzjoni tal-web Servers.
Plots, bar charts, pie charts, istogrammi, scatterplots, mapep ta 'żbalji, spettri ta' qawwa, stemplots, u kwalunkwe tip ieħor ta 'chart ta' viżwalizzazzjoni kollha jistgħu jinħolqu magħha.
4. Imwieled fil-baħar
Il-librerija Seaborn hija mibnija fuq Matplotlib. Seaborn jista 'jintuża biex jagħmel grafiki statistiċi aktar attraenti u informattivi minn Matplotlib.
Seaborn jinkludi API integrata orjentata lejn sett tad-dejta għall-investigazzjoni tal-interazzjonijiet bejn ħafna varjabbli, minbarra appoġġ sħiħ għall-viżwalizzazzjoni tad-dejta.
Seaborn joffri għadd xokkanti ta’ għażliet għall-viżwalizzazzjoni tad-dejta, inklużi viżwalizzazzjoni ta’ serje ta’ ħin, plots konġunti, dijagrammi tal-vjolin, u ħafna oħrajn.
Juża mapping semantiku u aggregazzjoni statistika biex jipprovdi viżwalizzazzjonijiet informattivi b'għarfien profond. Jinkludi għadd ta' rutini ta' charting orjentati lejn is-sett tad-dejta li jaħdmu ma' frejms tad-dejta u arrays li jinkludu settijiet ta' dejta sħaħ.
Il-viżwalizzazzjonijiet tad-dejta tagħha jistgħu jinkludu bar charts, pie charts, istogrammi, scatterplots, mapep ta 'żbalji, u grafika oħra. Din il-librerija tal-viżwalizzazzjoni tad-dejta Python tinkludi wkoll għodod għall-għażla tal-paletti tal-kuluri, li jgħinu biex jinkixfu xejriet f'sett tad-dejta.
5. Scikit-jitgħallmu
Scikit-learn hija l-akbar librerija Python għall-immudellar tad-dejta u l-valutazzjoni tal-mudell. Hija waħda mill-aktar libreriji Python utli. Hija għandha pletora ta 'kapaċitajiet iddisinjati biss għall-iskop ta' mmudellar.
Jinkludi l-algoritmi kollha ta' Tagħlim Magni Supervisjat u Mhux Superviżjoni, kif ukoll funzjonijiet ta' Tagħlim tal-Magni ta' Ensemble u Boosting definiti bis-sħiħ.
Jintuża minn xjentisti tad-dejta biex jagħmlu rutina tagħlim magna u attivitajiet ta' tħaffir tad-dejta bħal raggruppament, rigressjoni, għażla tal-mudell, tnaqqis tad-dimensjonalità, u klassifikazzjoni. Jiġi wkoll b'dokumentazzjoni komprensiva u jaħdem b'mod admirabbli.
Scikit-learn jista 'jintuża biex jinħoloq varjetà ta' mudelli ta 'Tagħlim tal-Magni Supervisjat u Mhux Supervisjat bħal Klassifikazzjoni, Rigressjoni, Magni tal-Vector ta' Appoġġ, Foresti Random, Ġirien Eqreb, Bayes Naive, Siġar tad-Deċiżjonijiet, Clustering, eċċ.
Il-librerija tat-tagħlim tal-magni Python tinkludi varjetà ta 'għodod sempliċi iżda effiċjenti għat-twettiq ta' analiżi tad-dejta u kompiti tal-minjieri.
Għal aktar qari, hawn il-gwida tagħna dwar Scikit-tgħallem.
6. XGBoost
XGBoost huwa sett ta' għodda mqassam li jsaħħaħ il-gradjent iddisinjat għall-veloċità, il-flessibilità u l-portabbiltà. Biex tiżviluppa algoritmi ML, hija timpjega l-qafas Gradient Boosting. XGBoost hija teknika ta' spinta tas-siġar paralleli veloċi u preċiża li tista' ssolvi firxa wiesgħa ta' problemi tax-xjenza tad-dejta.
Bl-użu tal-qafas Gradient Boosting, din il-librerija tista 'tintuża biex toħloq algoritmi ta' tagħlim bil-magni.
Jinkludi spinta parallela tas-siġar, li tgħin lit-timijiet biex isolvu varjetà ta 'kwistjonijiet tax-xjenza tad-dejta. Benefiċċju ieħor huwa li l-iżviluppaturi jistgħu jużaw l-istess kodiċi għal Hadoop, SGE, u MPI.
Huwa wkoll affidabbli kemm f'sitwazzjonijiet distribwiti kif ukoll f'sitwazzjonijiet ristretti mill-memorja.
7. Fluss tat-tensjoni
TensorFlow hija pjattaforma AI ta' sors miftuħ minn tarf sa tarf b'xejn b'firxa kbira ta' għodod, libreriji u riżorsi. TensorFlow għandu jkun familjari għal kull min jaħdem fuqu proġetti ta’ tagħlim bil-magni f'Python.
Huwa sett ta' għodda matematika simbolika open-source għall-kalkolu numeriku li juża graffs tal-fluss tad-dejta li ġew żviluppati minn Google. In-nodi tal-graff jirriflettu l-proċessi matematiċi fi graff tipiku tal-fluss tad-dejta TensorFlow.
It-truf tal-graff, min-naħa l-oħra, huma l-arrays tad-dejta multidimensjonali, magħrufa wkoll bħala tensors, li jiċċirkolaw bejn in-nodi tan-netwerk. Hija tħalli lill-programmaturi jqassmu l-ipproċessar fost CPUs jew GPUs wieħed jew aktar fuq desktop, apparat mobbli jew server mingħajr ma jbiddel il-kodiċi.
TensorFlow huwa żviluppat f'C u C++. B'TensorFlow, tista' sempliċement tiddisinja u ferrovija Tagħlim Magni mudelli li jużaw APIs ta’ livell għoli bħal Keras.
Għandu wkoll ħafna gradi ta 'estrazzjoni, li jippermettulek tagħżel l-aħjar soluzzjoni għall-mudell tiegħek. TensorFlow iħallik ukoll tiskjera mudelli ta' Tagħlim tal-Machine fil-cloud, browser, jew it-tagħmir tiegħek stess.
Hija l-aktar għodda effettiva għal impjiegi bħar-rikonoxximent tal-oġġetti, ir-rikonoxximent tad-diskors, u ħafna oħrajn. Hija tgħin fl-iżvilupp ta 'artifiċjali netwerks newrali li trid tittratta bosta sorsi tad-dejta.
Hawn il-gwida ta' malajr tagħna dwar TensorFlow għal aktar qari.
8. Keras
Keras huwa b'xejn u open-source Netwerk newrali bbażat fuq Python sett ta' għodod għall-intelliġenza artifiċjali, tagħlim profond, u attivitajiet ta' xjenza tad-dejta. Netwerks newrali huma wkoll utilizzati fix-Xjenza tad-Data biex jinterpretaw data ta 'osservazzjoni (ritratti jew awdjo).
Hija ġabra ta 'għodod għall-ħolqien ta' mudelli, dejta grafika, u valutazzjoni tad-dejta. Jinkludi wkoll settijiet ta' dejta pre-tikkettati li jistgħu jiġu importati u mgħobbija malajr.
Huwa faċli biex tużah, versatili, u ideali għal riċerka esploratorja. Barra minn hekk, jippermettilek li toħloq forom kompletament konnessi, konvoluzzjonali, ġbir, rikorrenti, inkorporat, u forom oħra ta 'Netwerks Newrali.
Dawn il-mudelli jistgħu jingħaqdu biex jinbena Netwerk Newrali sħiħ għal settijiet u kwistjonijiet ta 'dejta enormi. Hija librerija meraviljuża għall-immudellar u l-ħolqien ta 'netwerks newrali.
Huwa sempliċi biex tużah u tagħti lill-iżviluppaturi ħafna flessibilità. Keras huwa kajman meta mqabbel ma 'pakketti oħra ta' tagħlim bil-magni Python.
Dan għaliex l-ewwel jiġġenera graff komputazzjonali li juża l-infrastruttura backend u mbagħad jużaha biex twettaq operazzjonijiet. Keras huwa oerhört espressiv u adattabbli meta niġu biex tagħmel riċerka ġdida.
9. PyTorch
PyTorch huwa pakkett Python popolari għalih tagħlim fil-fond u tagħlim bil-magni. Huwa softwer tal-kompjuters xjentifiku b'sors miftuħ ibbażat fuq Python għall-implimentazzjoni ta' Deep Learning u Netwerks Neural fuq settijiet ta' dejta enormi.
Facebook jagħmel użu estensiv minn dan is-sett ta’ għodda biex joħloq netwerks newrali li jgħinu f’attivitajiet bħar-rikonoxximent tal-wiċċ u t-tikkettar awtomatiku.
PyTorch hija pjattaforma għal xjenzati tad-dejta li jixtiequ jlestu impjiegi ta' tagħlim profond malajr. L-għodda tippermetti li jsiru kalkoli tat-tensor bl-aċċelerazzjoni tal-GPU.
Jintuża wkoll għal affarijiet oħra, inkluż il-kostruzzjoni ta 'netwerks komputazzjonali dinamiċi u awtomatikament il-kalkolu tal-gradjenti.
Fortunatament, PyTorch huwa pakkett meraviljuż li jippermetti lill-iżviluppaturi jagħmlu tranżizzjoni faċilment mit-teorija u r-riċerka għat-taħriġ u l-iżvilupp meta niġu għat-tagħlim bil-magni u r-riċerka dwar it-tagħlim fil-fond sabiex jagħtu flessibilità u veloċità massima.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) huwa pakkett Python popolari għax-xjentisti tad-dejta. It-tikkettar tat-test, it-tokenizzazzjoni, ir-raġunament semantiku, u kompiti oħra relatati mal-ipproċessar tal-lingwa naturali jistgħu jitwettqu bl-NLTK.
NLTK jista' jintuża wkoll biex tlesti AI aktar kumplessi (Intelliġenza Artifiċjali) impjiegi. NLTK inħoloq oriġinarjament biex jappoġġja paradigmi differenti tat-tagħlim tal-AI u t-tagħlim tal-magni, bħall-mudell lingwistiku u t-teorija konjittiva.
Bħalissa qed imexxi l-iżvilupp tal-algoritmu tal-AI u l-mudell tat-tagħlim fid-dinja attwali. Ġie mħaddan b'mod estensiv għall-użu bħala għodda ta 'tagħlim u bħala għodda ta' studju individwali, minbarra li ġie utilizzat bħala pjattaforma għall-prototipi u l-iżvilupp ta 'sistemi ta' riċerka.
Klassifikazzjoni, parsing, raġunament semantiku, stemming, tagging, u tokenization huma kollha appoġġjati.
konklużjoni
Dan jikkonkludi l-aqwa għaxar libreriji Python għax-xjenza tad-dejta. Il-libreriji tax-xjenza tad-dejta Python huma aġġornati fuq bażi regolari hekk kif ix-xjenza tad-dejta u t-tagħlim tal-magni jsiru aktar popolari.
Hemm diversi libreriji Python għax-Xjenza tad-Data, u l-għażla tal-utent hija l-aktar iddeterminata mit-tip ta 'proġett li qed jaħdmu fuqu.
Ħalli Irrispondi