Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
In de huidige samenleving is data science van groot belang!
Zozeer zelfs dat datawetenschapper is gekroond tot de 'meest sexy baan van de eenentwintigste eeuw', ondanks dat niemand verwachtte dat geeky banen sexy zouden zijn!
Vanwege het enorme belang van data is Data Science op dit moment echter behoorlijk populair.
Python, met zijn statistische analyse, gegevensmodellering en leesbaarheid, is een van de beste programmeertalen voor het extraheren van waarde uit deze gegevens.
Python blijft zijn programmeurs verbazen als het gaat om het overwinnen van datawetenschapsuitdagingen. Het is een veelgebruikte, objectgeoriënteerde, open-source, krachtige programmeertaal met een verscheidenheid aan extra functies.
Python is ontworpen met opmerkelijke bibliotheken voor datawetenschap die programmeurs elke dag gebruiken om problemen op te lossen.
Dit zijn de beste Python-bibliotheken om te overwegen:
1. Pandas
Pandas is een pakket dat is ontworpen om ontwikkelaars te helpen bij het op een natuurlijke manier werken met "gelabelde" en "relationele" gegevens. Het is gebaseerd op twee belangrijke gegevensstructuren: "Series" (eendimensionaal, vergelijkbaar met een lijst met objecten) en "Data Frames" (tweedimensionaal, zoals een tabel met meerdere kolommen).
Panda's ondersteunen het converteren van gegevensstructuren naar DataFrame-objecten, omgaan met ontbrekende gegevens, toevoegen/verwijderen van kolommen uit DataFrame, toerekenen van ontbrekende bestanden en data visualiseren histogrammen of plotboxen gebruiken.
Het biedt ook een aantal hulpmiddelen voor het lezen en schrijven van gegevens tussen gegevensstructuren in het geheugen en verschillende bestandsindelingen.
Kortom, het is ideaal voor snelle en eenvoudige gegevensverwerking, gegevensaggregatie, gegevens lezen en schrijven en gegevensvisualisatie. Bij het maken van een data science-project, gebruik je altijd de beestbibliotheek Panda's om je gegevens te verwerken en te analyseren.
2. numpy
NumPy (Numerieke Python) is een fantastisch hulpmiddel voor het doen van wetenschappelijke berekeningen en eenvoudige en geavanceerde array-bewerkingen.
De bibliotheek biedt een aantal handige functies voor het werken met n-arrays en matrices in Python.
Het maakt het gemakkelijker om arrays te verwerken die waarden van hetzelfde gegevenstype bevatten en om rekenkundige bewerkingen op arrays uit te voeren (inclusief vectorisatie). In werkelijkheid verbetert het gebruik van het NumPy-arraytype om wiskundige bewerkingen te vectoriseren de prestaties en verkort de uitvoeringstijd.
De ondersteuning voor multidimensionale arrays voor wiskundige en logische bewerkingen is de kernfunctie van de bibliotheek. NumPy-functies kunnen worden gebruikt om beelden en geluidsgolven te indexeren, sorteren, hervormen en communiceren als een multidimensionale reeks reële getallen.
3. matplotlib
In de Python-wereld is Matplotlib een van de meest gebruikte bibliotheken. Het wordt gebruikt om statische, geanimeerde en interactieve datavisualisaties te genereren. Matplotlib heeft veel grafiek- en aanpassingsopties.
Met behulp van histogrammen kunnen programmeurs grafieken verstrooien, aanpassen en bewerken. De open-sourcebibliotheek biedt een objectgeoriënteerde API voor het toevoegen van plots aan programma's.
Bij het gebruik van deze bibliotheek om complexe visualisaties te genereren, moeten ontwikkelaars echter meer code schrijven dan normaal.
Het is vermeldenswaard dat populaire kaartbibliotheken probleemloos naast Matplotlib bestaan.
Het wordt onder andere gebruikt in Python-scripts, Python- en IPython-shells, Jupyter-notebooks en webapplicatie servers.
Plots, staafdiagrammen, cirkeldiagrammen, histogrammen, spreidingsdiagrammen, foutdiagrammen, vermogensspectra, stemplots en elk ander soort visualisatiediagram kunnen er allemaal mee worden gemaakt.
4. zeegeborene
De Seaborn-bibliotheek is gebouwd op Matplotlib. Seaborn kan worden gebruikt om aantrekkelijkere en informatieve statistische grafieken te maken dan Matplotlib.
Seaborn bevat een geïntegreerde dataset-georiënteerde API voor het onderzoeken van de interacties tussen vele variabelen, naast volledige ondersteuning voor datavisualisatie.
Seaborn biedt een duizelingwekkend aantal opties voor datavisualisatie, waaronder visualisatie van tijdreeksen, gezamenlijke plots, viooldiagrammen en vele andere.
Het maakt gebruik van semantische mapping en statistische aggregatie om informatieve visualisaties met diepgaande inzichten te bieden. Het bevat een aantal dataset-georiënteerde grafiekroutines die werken met dataframes en arrays die hele datasets bevatten.
De gegevensvisualisaties kunnen staafdiagrammen, cirkeldiagrammen, histogrammen, spreidingsdiagrammen, foutdiagrammen en andere afbeeldingen bevatten. Deze Python-datavisualisatiebibliotheek bevat ook tools voor het selecteren van kleurenpaletten, die helpen bij het ontdekken van trends in een dataset.
5. Scikit leren
Scikit-learn is de beste Python-bibliotheek voor gegevensmodellering en modelbeoordeling. Het is een van de handigste Python-bibliotheken. Het heeft een overvloed aan mogelijkheden die uitsluitend zijn ontworpen voor modellering.
Het bevat alle Supervised en Unsupervised Machine Learning-algoritmen, evenals volledig gedefinieerde Ensemble Learning- en Boosting Machine Learning-functies.
Het wordt gebruikt door datawetenschappers om routine te doen machine learning en dataminingactiviteiten zoals clustering, regressie, modelselectie, dimensionaliteitsreductie en classificatie. Het wordt ook geleverd met uitgebreide documentatie en presteert bewonderenswaardig.
Scikit-learn kan worden gebruikt om een verscheidenheid aan gesuperviseerde en niet-gesuperviseerde machine learning-modellen te maken, zoals classificatie, regressie, ondersteuningsvectormachines, willekeurige bossen, dichtstbijzijnde buren, naïeve Bayes, beslissingsbomen, clustering, enzovoort.
De machine learning-bibliotheek van Python bevat een verscheidenheid aan eenvoudige maar efficiënte tools voor het uitvoeren van gegevensanalyse en mijnbouwtaken.
Voor meer informatie, hier is onze gids over: Scikit-leren.
6. XGBoost
XGBoost is een toolkit voor gedistribueerde gradiëntversterking die is ontworpen voor snelheid, flexibiliteit en draagbaarheid. Om ML-algoritmen te ontwikkelen, maakt het gebruik van het Gradient Boosting-framework. XGBoost is een snelle en nauwkeurige parallelle boomversterkingstechniek die een breed scala aan datawetenschapsproblemen kan oplossen.
Met behulp van het Gradient Boosting-framework kan deze bibliotheek worden gebruikt om algoritmen voor machine learning te maken.
Het omvat parallelle boomversterking, die teams helpt bij het oplossen van verschillende datawetenschapsproblemen. Een ander voordeel is dat ontwikkelaars dezelfde code kunnen gebruiken voor Hadoop, SGE en MPI.
Het is ook betrouwbaar in zowel gedistribueerde als geheugenbeperkte situaties.
7. tensorstroom
TensorFlow is een gratis end-to-end open-source AI-platform met een groot aantal tools, bibliotheken en bronnen. TensorFlow moet bekend zijn bij iedereen die eraan werkt machine learning-projecten in Python.
Het is een open-source symbolische wiskundige toolkit voor numerieke berekeningen met behulp van gegevensstroomgrafieken die zijn ontwikkeld door Google. De grafiekknooppunten weerspiegelen de wiskundige processen in een typische TensorFlow-gegevensstroomgrafiek.
De grafiekranden daarentegen zijn de multidimensionale gegevensarrays, ook wel tensoren genoemd, die tussen de netwerkknooppunten stromen. Hiermee kunnen programmeurs de verwerking verdelen over een of meer CPU's of GPU's op een desktop, mobiel apparaat of server zonder de code te wijzigen.
TensorFlow is ontwikkeld in C en C++. Met TensorFlow kunt u eenvoudig ontwerpen en machinaal leren trainen modellen die gebruikmaken van hoogwaardige API's zoals Keras.
Het heeft ook veel abstractiegraden, zodat u de beste oplossing voor uw model kunt selecteren. Met TensorFlow kunt u Machine Learning-modellen ook implementeren in de cloud, een browser of uw eigen apparaat.
Het is het meest effectieve hulpmiddel voor taken zoals objectherkenning, spraakherkenning en vele andere. Het helpt bij de ontwikkeling van kunstmatige neurale netwerken die te maken heeft met tal van databronnen.
Hier is onze korte handleiding over TensorFlow voor meer informatie.
8. Keras
Keras is een gratis en open source Op Python gebaseerd neuraal netwerk toolkit voor activiteiten op het gebied van kunstmatige intelligentie, deep learning en datawetenschap. Neurale netwerken worden ook gebruikt in Data Science om waarnemingsgegevens (foto's of audio) te interpreteren.
Het is een verzameling tools voor het maken van modellen, grafieken van gegevens en het evalueren van gegevens. Het bevat ook vooraf gelabelde datasets die snel kunnen worden geïmporteerd en geladen.
Het is gebruiksvriendelijk, veelzijdig en ideaal voor verkennend onderzoek. Bovendien kunt u volledig verbonden, convolutionele, pooling, terugkerende, ingesloten en andere vormen van neurale netwerken maken.
Deze modellen kunnen worden samengevoegd tot een volwaardig neuraal netwerk voor enorme datasets en problemen. Het is een fantastische bibliotheek voor het modelleren en creëren van neurale netwerken.
Het is eenvoudig te gebruiken en geeft ontwikkelaars veel flexibiliteit. Keras is traag in vergelijking met andere machine learning-pakketten van Python.
Dit komt omdat het eerst een computationele grafiek genereert met behulp van de backend-infrastructuur en deze vervolgens gebruikt om bewerkingen uit te voeren. Keras is ongelooflijk expressief en aanpasbaar als het gaat om het doen van nieuw onderzoek.
9. PyTorch
PyTorch is een populair Python-pakket voor: diepgaand leren en machinaal leren. Het is op Python gebaseerde open-source wetenschappelijke computersoftware voor het implementeren van Deep Learning en Neural Networks op enorme datasets.
Facebook maakt uitgebreid gebruik van deze toolkit om neurale netwerken te creëren die helpen bij activiteiten zoals gezichtsherkenning en autotagging.
PyTorch is een platform voor datawetenschappers die deep learning-taken snel willen voltooien. Met de tool kunnen tensorberekeningen worden uitgevoerd met GPU-versnelling.
Het wordt ook voor andere dingen gebruikt, waaronder het bouwen van dynamische computernetwerken en het automatisch berekenen van gradiënten.
Gelukkig is PyTorch een fantastisch pakket waarmee ontwikkelaars gemakkelijk kunnen overstappen van theorie en onderzoek naar training en ontwikkeling als het gaat om machine learning en deep learning-onderzoek om maximale flexibiliteit en snelheid te bieden.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) is een populair Python-pakket voor datawetenschappers. Tekst tagging, tokenisatie, semantisch redeneren en andere taken met betrekking tot natuurlijke taalverwerking kunnen worden bereikt met NLTK.
NLTK kan ook worden gebruikt om complexere AI te voltooien (Artificial Intelligence) banen. NLTK is oorspronkelijk gemaakt om verschillende paradigma's voor AI en machine learning te ondersteunen, zoals het linguïstische model en de cognitieve theorie.
Het stimuleert momenteel de ontwikkeling van AI-algoritmen en leermodellen in de echte wereld. Het is uitgebreid omarmd voor gebruik als leermiddel en als individueel studiehulpmiddel, naast dat het wordt gebruikt als een platform voor het maken van prototypen en het ontwikkelen van onderzoekssystemen.
Classificatie, parsering, semantisch redeneren, stammen, taggen en tokenisatie worden allemaal ondersteund.
Conclusie
Dat concludeert de top tien Python-bibliotheken voor datawetenschap. Python-datawetenschapsbibliotheken worden regelmatig bijgewerkt naarmate datawetenschap en machine learning populairder worden.
Er zijn verschillende Python-bibliotheken voor Data Science en de keuze van de gebruiker wordt meestal bepaald door het type project waaraan ze werken.
Laat een reactie achter