Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
I dagens samfunn er datavitenskap svært viktig!
Så mye at dataforsker har blitt kåret til "det mest sexy jobben i det tjueførste århundre", til tross for at ingen forventer at nerdejobber skal være sexy!
På grunn av den enorme betydningen av data er imidlertid Data Science ganske populær akkurat nå.
Python, med sin statistiske analyse, datamodellering og lesbarhet, er en av de beste programmerings språk for å trekke ut verdi fra disse dataene.
Python slutter aldri å forbløffe programmererne når det gjelder å overvinne datavitenskapelige utfordringer. Det er et mye brukt, objektorientert, åpen kildekode, høyytelses programmeringsspråk med en rekke tilleggsfunksjoner.
Python er designet med bemerkelsesverdige biblioteker for datavitenskap som programmerere bruker hver dag for å løse problemer.
Her er de beste Python-bibliotekene å vurdere:
1. pandaer
Pandas er en pakke designet for å hjelpe utviklere med å jobbe med "merkede" og "relasjonelle" data på en naturlig måte. Den er bygget på to hoveddatastrukturer: "Serie" (endimensjonal, lik en liste over objekter) og "Datarammer" (todimensjonal, som en tabell med flere kolonner).
Pandaer støtter konvertering av datastrukturer til DataFrame-objekter, håndtere manglende data, legge til/slette kolonner fra DataFrame, tilskrive manglende filer og visualisere data ved hjelp av histogrammer eller plottebokser.
Den gir også en rekke verktøy for å lese og skrive data mellom datastrukturer i minnet og flere filformater.
I et nøtteskall er den ideell for rask og enkel databehandling, dataaggregering, datalesing og skriving og datavisualisering. Når du oppretter et datavitenskapsprosjekt, vil du alltid bruke beistbiblioteket Pandas til å håndtere og analysere dataene dine.
2. Klumpete
NumPy (Numerical Python) er et fantastisk verktøy for å gjøre vitenskapelige beregninger og grunnleggende og sofistikerte array-operasjoner.
Biblioteket gir en rekke nyttige funksjoner for å jobbe med n-matriser og matriser i Python.
Det gjør det lettere å behandle arrays som inneholder verdier av samme datatype og å utføre aritmetiske operasjoner på arrays (inkludert vektorisering). I virkeligheten, bruk av NumPy-matrisetypen for å vektorisere matematiske operasjoner forbedrer ytelsen og reduserer utførelsestiden.
Støtten for flerdimensjonale arrays for matematiske og logiske operasjoner er bibliotekets kjernefunksjon. NumPy-funksjoner kan brukes til å indeksere, sortere, omforme og kommunisere visuelle og lydbølger som en flerdimensjonal rekke reelle tall.
3. Matplotlib
I Python-verdenen er Matplotlib et av de mest brukte bibliotekene. Den brukes til å generere statiske, animerte og interaktive datavisualiseringer. Matplotlib har mange kart- og tilpasningsalternativer.
Ved å bruke histogrammer kan programmerere spre, justere og redigere grafer. Biblioteket med åpen kildekode gir et objektorientert API for å legge til plott i programmer.
Når du bruker dette biblioteket til å generere komplekse visualiseringer, må utviklere imidlertid skrive mer kode enn normalt.
Det er verdt å merke seg at populære kartbiblioteker sameksisterer med Matplotlib uten problemer.
Blant annet brukes det i Python-skript, Python- og IPython-skall, Jupyter-notatbøker og webapplikasjon servere.
Plott, søylediagrammer, sektordiagrammer, histogrammer, spredningsplott, feildiagrammer, kraftspektra, stamplots og andre slags visualiseringskart kan alle lages med den.
4. sjøfødt
Seaborn-biblioteket er bygget på Matplotlib. Seaborn kan brukes til å lage mer attraktive og informative statistiske grafer enn Matplotlib.
Seaborn inkluderer en integrert datasettorientert API for å undersøke interaksjonene mellom mange variabler, i tillegg til full støtte for datavisualisering.
Seaborn tilbyr et svimlende antall alternativer for datavisualisering, inkludert tidsserievisualisering, felles plott, fiolindiagrammer og mange andre.
Den bruker semantisk kartlegging og statistisk aggregering for å gi informative visualiseringer med dyp innsikt. Den inkluderer en rekke datasettorienterte kartrutiner som fungerer med datarammer og arrays som inkluderer hele datasett.
Datavisualiseringene kan inkludere søylediagrammer, sektordiagrammer, histogrammer, punktplott, feildiagrammer og annen grafikk. Dette Python-datavisualiseringsbiblioteket inkluderer også verktøy for å velge fargepaletter, som hjelper til med å avdekke trender i et datasett.
5. Scikit lære
Scikit-learn er det største Python-biblioteket for datamodellering og modellvurdering. Det er et av de mest nyttige Python-bibliotekene. Den har en mengde funksjoner designet utelukkende for formålet med modellering.
Den inkluderer alle overvåket og uovervåket maskinlæringsalgoritmer, samt fullt definerte Ensemble Learning og Boosting Machine Learning-funksjoner.
Det brukes av dataforskere til å gjøre rutiner maskinlæring og datautvinningsaktiviteter som klynging, regresjon, modellvalg, dimensjonalitetsreduksjon og klassifisering. Den kommer også med omfattende dokumentasjon og yter beundringsverdig.
Scikit-learn kan brukes til å lage en rekke overvåket og uovervåket maskinlæringsmodeller som klassifisering, regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger, nærmeste naboer, naive Bayes, beslutningstrær, gruppering og så videre.
Python maskinlæringsbiblioteket inkluderer en rekke enkle, men effektive verktøy for å utføre dataanalyse og gruveoppgaver.
For videre lesing, her er vår guide om Scikit-lær.
6. Xgboost
XGBoost er et verktøysett for distribuert gradientforsterkning designet for hastighet, fleksibilitet og portabilitet. For å utvikle ML-algoritmer bruker den Gradient Boosting-rammeverket. XGBoost er en rask og nøyaktig parallelltreforsterkningsteknikk som kan løse et bredt spekter av datavitenskapelige problemer.
Ved å bruke Gradient Boosting-rammeverket kan dette biblioteket brukes til å lage maskinlæringsalgoritmer.
Det inkluderer parallell treforsterkning, som hjelper teamene med å løse en rekke datavitenskapelige problemer. En annen fordel er at utviklere kan bruke samme kode for Hadoop, SGE og MPI.
Den er også pålitelig i både distribuerte og minnebegrensede situasjoner.
7. tensorflow
TensorFlow er en gratis ende-til-ende åpen kildekode AI-plattform med et stort utvalg av verktøy, biblioteker og ressurser. TensorFlow må være kjent for alle som jobber med maskinlæringsprosjekter i Python.
Det er et symbolsk matematisk verktøysett med åpen kildekode for numerisk beregning ved bruk av dataflytgrafer som ble utviklet av Google. Grafnodene gjenspeiler de matematiske prosessene i en typisk TensorFlow-dataflytgraf.
Grafkantene, derimot, er de flerdimensjonale datamatrisene, også kjent som tensorer, som flyter mellom nettverksnodene. Den lar programmerere distribuere prosessering mellom én eller flere CPUer eller GPUer på en stasjonær, mobil enhet eller server uten å endre kode.
TensorFlow er utviklet i C og C++. Med TensorFlow kan du enkelt designe og trene maskinlæring modeller som bruker høynivå APIer som Keras.
Den har også mange abstraksjonsgrader, slik at du kan velge den beste løsningen for modellen din. TensorFlow lar deg også distribuere Machine Learning-modeller til skyen, en nettleser eller din egen enhet.
Det er det mest effektive verktøyet for jobber som objektgjenkjenning, talegjenkjenning og mange andre. Det hjelper i utviklingen av kunstig nevrale nettverk som må håndtere en rekke datakilder.
Her er vår hurtigguide om TensorFlow for videre lesing.
8. Keras
Keras er en gratis og åpen kildekode Python-basert nevrale nettverk verktøysett for kunstig intelligens, dyp læring og datavitenskapelige aktiviteter. Nevrale nettverk brukes også i Data Science for å tolke observasjonsdata (bilder eller lyd).
Det er en samling verktøy for å lage modeller, grafiske data og evaluere data. Den inkluderer også forhåndsmerkede datasett som raskt kan importeres og lastes inn.
Den er enkel å bruke, allsidig og ideell for utforskende forskning. Videre lar den deg lage fullstendig tilkoblede, konvolusjonelle, sammenslående, tilbakevendende, innebygde og andre former for nevrale nettverk.
Disse modellene kan slås sammen for å konstruere et fullverdig nevralt nettverk for enorme datasett og problemer. Det er et fantastisk bibliotek for modellering og opprettelse av nevrale nettverk.
Det er enkelt å bruke og gir utviklere mye fleksibilitet. Keras er treg i forhold til andre Python maskinlæringspakker.
Dette er fordi den først genererer en beregningsgraf som bruker backend-infrastrukturen og deretter bruker den til å utføre operasjoner. Keras er utrolig uttrykksfull og tilpasningsdyktig når det gjelder å gjøre ny forskning.
9. PyTorch
PyTorch er en populær Python-pakke for dyp læring og maskinlæring. Det er en Python-basert åpen kildekode for vitenskapelig databehandlingsprogramvare for implementering av dyp læring og nevrale nettverk på enorme datasett.
Facebook bruker mye av dette verktøysettet for å lage nevrale nettverk som hjelper til med aktiviteter som ansiktsgjenkjenning og automatisk merking.
PyTorch er en plattform for dataforskere som ønsker å fullføre dyplæringsjobber raskt. Verktøyet gjør det mulig å utføre tensorberegninger med GPU-akselerasjon.
Den brukes også til andre ting, inkludert å konstruere dynamiske beregningsnettverk og automatisk beregning av gradienter.
Heldigvis er PyTorch en fantastisk pakke som lar utviklere enkelt gå over fra teori og forskning til opplæring og utvikling når det kommer til maskinlæring og dyplæringsforskning for å gi maksimal fleksibilitet og hastighet.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) er en populær Python-pakke for dataforskere. Tekstmerking, tokenisering, semantisk resonnement og andre oppgaver relatert til naturlig språkbehandling kan utføres med NLTK.
NLTK kan også brukes til å fullføre mer kompleks AI (Kunstig intelligens) arbeidsplasser. NLTK ble opprinnelig opprettet for å støtte forskjellige AI- og maskinlæringsparadigmer, for eksempel den språklige modellen og kognitiv teori.
Det driver for tiden utvikling av AI-algoritmer og læringsmodeller i den faktiske verden. Det har blitt mye omfavnet for bruk som et undervisningsverktøy og som et individuelt studieverktøy, i tillegg til å bli brukt som en plattform for prototyping og utvikling av forskningssystemer.
Klassifisering, parsing, semantisk resonnement, stemming, tagging og tokenisering støttes.
konklusjonen
Det avslutter de ti beste Python-bibliotekene for datavitenskap. Python datavitenskapsbiblioteker oppdateres med jevne mellomrom etter hvert som datavitenskap og maskinlæring blir mer populært.
Det finnes flere Python-biblioteker for Data Science, og brukerens valg bestemmes for det meste av typen prosjekt de jobber med.
Legg igjen en kommentar