W dzisiejszym społeczeństwie nauka o danych jest bardzo ważna!
Do tego stopnia, że analityk danych został ukoronowany „Najseksowniejszą pracą dwudziestego pierwszego wieku”, mimo że nikt nie spodziewa się, że praca dla geeków będzie seksowna!
Jednak ze względu na ogromne znaczenie danych Data Science jest obecnie dość popularna.
Python, z jego analizą statystyczną, modelowaniem danych i czytelnością, jest jednym z najlepszych języki programowania do wydobycia wartości z tych danych.
Python nigdy nie przestaje zadziwiać swoich programistów, jeśli chodzi o pokonywanie wyzwań związanych z nauką o danych. Jest to szeroko stosowany, zorientowany obiektowo, open-source, wysokowydajny język programowania z wieloma dodatkowymi funkcjami.
Python został zaprojektowany z niezwykłymi bibliotekami do nauki o danych, które programiści wykorzystują na co dzień do rozwiązywania problemów.
Oto najlepsze biblioteki Pythona do rozważenia:
1. Pandy
Pandas to pakiet zaprojektowany, aby pomóc programistom w naturalnej pracy z danymi „oznakowanymi” i „relacyjnymi”. Jest zbudowany na dwóch głównych strukturach danych: „Seria” (jednowymiarowa, podobna do listy obiektów) i „Ramki danych” (dwuwymiarowa, jak tabela z wieloma kolumnami).
Pandy obsługują konwertowanie struktur danych na obiekty DataFrame, radzenie sobie z brakującymi danymi, dodawanie/usuwanie kolumn z DataFrame, przypisywanie brakujących plików i wizualizacja danych za pomocą histogramów lub pól wykresu.
Zapewnia również szereg narzędzi do odczytywania i zapisywania danych między strukturami danych w pamięci i kilkoma formatami plików.
Krótko mówiąc, jest idealny do szybkiego i prostego przetwarzania danych, agregacji danych, odczytu i zapisu danych oraz wizualizacji danych. Tworząc projekt związany z nauką o danych, zawsze będziesz korzystać z biblioteki bestii Pandas, aby przetwarzać i analizować swoje dane.
2. Odrętwiały
NumPy (Numerical Python) to fantastyczne narzędzie do wykonywania obliczeń naukowych oraz podstawowych i zaawansowanych operacji tablicowych.
Biblioteka zapewnia szereg przydatnych funkcji do pracy z n-tablicami i macierzami w Pythonie.
Ułatwia przetwarzanie tablic zawierających wartości tego samego typu danych oraz wykonywanie operacji arytmetycznych na tablicach (w tym wektoryzację). W rzeczywistości użycie typu tablicy NumPy do wektoryzacji operacji matematycznych poprawia wydajność i skraca czas wykonania.
Podstawową cechą biblioteki jest obsługa tablic wielowymiarowych dla operacji matematycznych i logicznych. Funkcje NumPy mogą być używane do indeksowania, sortowania, przekształcania i przekazywania wizualizacji i fal dźwiękowych jako wielowymiarowej tablicy liczb rzeczywistych.
3. Biblioteki Matplotu
W świecie Pythona Matplotlib jest jedną z najszerzej używanych bibliotek. Służy do generowania statycznych, animowanych i interaktywnych wizualizacji danych. Matplotlib ma wiele opcji tworzenia wykresów i dostosowywania.
Korzystając z histogramów, programiści mogą rozpraszać, poprawiać i edytować wykresy. Biblioteka o otwartym kodzie źródłowym zapewnia obiektowy interfejs API do dodawania wykresów do programów.
Jednak korzystając z tej biblioteki do generowania złożonych wizualizacji, programiści muszą napisać więcej kodu niż zwykle.
Warto zauważyć, że popularne biblioteki wykresów współistnieją z Matplotlib bez żadnych problemów.
Jest używany między innymi w skryptach Pythona, powłokach Python i IPython, notatnikach Jupyter i Aplikacja internetowa serwerów.
Za jego pomocą można tworzyć wykresy, wykresy słupkowe, wykresy kołowe, histogramy, wykresy rozrzutu, wykresy błędów, widma mocy, wykresy macierzyste i wszelkiego rodzaju wykresy wizualizacyjne.
4. Dno morskie
Biblioteka Seaborn jest zbudowana na Matplotlib. Seaborn może być wykorzystany do tworzenia bardziej atrakcyjnych i pouczających wykresów statystycznych niż Matplotlib.
Seaborn zawiera zintegrowany interfejs API zorientowany na zbiór danych do badania interakcji między wieloma zmiennymi, a także pełną obsługę wizualizacji danych.
Seaborn oferuje oszałamiającą liczbę opcji wizualizacji danych, w tym wizualizację szeregów czasowych, wspólne wykresy, diagramy skrzypiec i wiele innych.
Wykorzystuje mapowanie semantyczne i agregację statystyczną, aby zapewnić wizualizacje informacyjne z głębokimi wglądami. Zawiera szereg procedur wykresów zorientowanych na zestawy danych, które działają z ramkami danych i tablicami zawierającymi całe zestawy danych.
Wizualizacje danych mogą obejmować wykresy słupkowe, kołowe, histogramy, wykresy rozrzutu, wykresy błędów i inne grafiki. Ta biblioteka wizualizacji danych Pythona zawiera również narzędzia do wybierania palet kolorów, które pomagają w odkrywaniu trendów w zestawie danych.
5. Nauka scikitu
Scikit-learn to największa biblioteka Pythona do modelowania danych i oceny modeli. Jest to jedna z najbardziej pomocnych bibliotek Pythona. Posiada mnóstwo możliwości przeznaczonych wyłącznie do modelowania.
Zawiera wszystkie nadzorowane i nienadzorowane algorytmy uczenia maszynowego, a także w pełni zdefiniowane funkcje uczenia zespołowego i wspomagania uczenia maszynowego.
Jest używany przez analityków danych do rutynowych działań uczenie maszynowe oraz czynności eksploracji danych, takie jak grupowanie, regresja, wybór modelu, redukcja wymiarowości i klasyfikacja. Posiada również obszerną dokumentację i sprawuje się znakomicie.
Scikit-learn może być używany do tworzenia różnych nadzorowanych i nienadzorowanych modeli uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, regresja, maszyny wektorów wsparcia, losowe lasy, najbliżsi sąsiedzi, naiwne Baye, drzewa decyzyjne, klastrowanie i tak dalej.
Biblioteka uczenia maszynowego Python zawiera szereg prostych, ale wydajnych narzędzi do wykonywania zadań analizy i eksploracji danych.
Więcej informacji znajdziesz w naszym poradniku Nauka scikitu.
6. XGBoost
XGBoost to zestaw narzędzi do zwiększania gradientu rozproszonego, zaprojektowany z myślą o szybkości, elastyczności i przenośności. Do tworzenia algorytmów ML wykorzystuje platformę Gradient Boosting. XGBoost to szybka i dokładna technika równoległego wzmacniania drzewa, która może rozwiązać szeroki zakres problemów związanych z nauką o danych.
Korzystając z platformy Gradient Boosting, ta biblioteka może być używana do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego.
Obejmuje równoległe wzmacnianie drzewa, co pomaga zespołom w rozwiązywaniu różnych problemów związanych z nauką o danych. Kolejną korzyścią jest to, że programiści mogą używać tego samego kodu dla Hadoop, SGE i MPI.
Jest również niezawodny zarówno w sytuacjach rozproszonych, jak i ograniczonych pamięcią.
7. Tensorflow
TensorFlow to bezpłatna, kompleksowa platforma AI typu open source z szeroką gamą narzędzi, bibliotek i zasobów. TensorFlow musi być zaznajomiony z każdym, kto nad nim pracuje projekty uczenia maszynowego w Pythonie.
Jest to symboliczny zestaw narzędzi matematycznych typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych opracowanych przez Google. Węzły wykresu odzwierciedlają procesy matematyczne w typowym wykresie przepływu danych TensorFlow.
Z drugiej strony krawędzie grafu to wielowymiarowe tablice danych, zwane również tensorami, które przepływają między węzłami sieci. Umożliwia programistom dystrybucję przetwarzania między co najmniej jeden procesor lub procesor graficzny na komputerze stacjonarnym, urządzeniu mobilnym lub serwerze bez zmiany kodu.
TensorFlow jest rozwijany w C i C++. Dzięki TensorFlow możesz po prostu projektować i trenować uczenie maszynowe modele wykorzystujące interfejsy API wysokiego poziomu, takie jak Keras.
Posiada również wiele stopni abstrakcji, co pozwala wybrać najlepsze rozwiązanie dla Twojego modelu. TensorFlow umożliwia również wdrażanie modeli uczenia maszynowego w chmurze, przeglądarce lub na własnym urządzeniu.
Jest to najskuteczniejsze narzędzie do zadań takich jak rozpoznawanie obiektów, rozpoznawanie mowy i wielu innych. Pomaga w rozwoju sztucznych sieci neuronowe które muszą mieć do czynienia z wieloma źródłami danych.
Oto nasz krótki przewodnik po TensorFlow do dalszego czytania.
8. Keras
Keras jest darmowym i otwartym oprogramowaniem Sieć neuronowa oparta na Pythonie zestaw narzędzi do działań związanych ze sztuczną inteligencją, uczeniem głębokim i nauką o danych. Sieci neuronowe są również wykorzystywane w Data Science do interpretacji danych obserwacyjnych (zdjęć lub audio).
To zbiór narzędzi do tworzenia modeli, wykresów danych i oceny danych. Zawiera również wstępnie oznaczone zestawy danych, które można szybko importować i ładować.
Jest łatwy w użyciu, wszechstronny i idealny do badań eksploracyjnych. Ponadto umożliwia tworzenie w pełni połączonych, splotowych, zbiorczych, rekurencyjnych, osadzonych i innych form sieci neuronowych.
Modele te można łączyć, aby zbudować pełnoprawną sieć neuronową dla ogromnych zestawów danych i problemów. To fantastyczna biblioteka do modelowania i tworzenia sieci neuronowych.
Jest prosty w użyciu i daje programistom dużą elastyczność. Keras jest powolny w porównaniu do innych pakietów uczenia maszynowego Pythona.
Dzieje się tak, ponieważ najpierw generuje graf obliczeniowy wykorzystując infrastrukturę zaplecza, a następnie używa go do wykonywania operacji. Keras jest niesamowicie ekspresyjny i elastyczny, jeśli chodzi o prowadzenie nowych badań.
9. PyTorch
PyTorch to popularny pakiet Pythona dla głęboka nauka i uczenie maszynowe. Jest to oparte na języku Python oprogramowanie do obliczeń naukowych o otwartym kodzie źródłowym, służące do wdrażania głębokiego uczenia się i sieci neuronowych na ogromnych zbiorach danych.
Facebook szeroko wykorzystuje ten zestaw narzędzi do tworzenia sieci neuronowych, które pomagają w działaniach, takich jak rozpoznawanie twarzy i automatyczne tagowanie.
PyTorch to platforma dla analityków danych, którzy chcą szybko wykonywać zadania związane z głębokim uczeniem. Narzędzie umożliwia wykonywanie obliczeń tensorowych z akceleracją GPU.
Jest również używany do innych rzeczy, w tym do konstruowania dynamicznych sieci obliczeniowych i automatycznego obliczania gradientów.
Na szczęście PyTorch to fantastyczny pakiet, który umożliwia programistom łatwe przejście od teorii i badań do szkoleń i rozwoju, jeśli chodzi o uczenie maszynowe i badania głębokiego uczenia się, aby zapewnić maksymalną elastyczność i szybkość.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) to popularny pakiet Pythona dla naukowców zajmujących się danymi. Znakowanie tekstu, tokenizacja, rozumowanie semantyczne i inne zadania związane z przetwarzaniem języka naturalnego można wykonać za pomocą NLTK.
NLTK może być również używany do ukończenia bardziej złożonej sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence) Oferty pracy. NLTK został pierwotnie stworzony, aby wspierać różne paradygmaty nauczania AI i uczenia maszynowego, takie jak model językowy i teoria kognitywna.
Obecnie napędza rozwój algorytmu AI i modelu uczenia się w rzeczywistym świecie. Jest szeroko stosowany jako narzędzie dydaktyczne i indywidualne narzędzie do nauki, a także jako platforma do prototypowania i opracowywania systemów badawczych.
Obsługiwane są klasyfikacja, parsowanie, wnioskowanie semantyczne, stemming, tagowanie i tokenizacja.
Wnioski
To zamyka listę dziesięciu najlepszych bibliotek Pythona do nauki o danych. Biblioteki data science w Pythonie są regularnie aktualizowane, ponieważ nauka o danych i uczenie maszynowe stają się coraz bardziej popularne.
Istnieje kilka bibliotek Pythona dla Data Science, a wybór użytkownika zależy głównie od typu projektu, nad którym pracuje.
Dodaj komentarz