Содержание[Скрывать][Показывать]
В современном обществе наука о данных очень важна!
Настолько, что специалист по данным был назван «Самой сексуальной профессией двадцать первого века», несмотря на то, что никто не ожидал, что гиковская работа будет сексуальной!
Однако из-за огромной важности данных наука о данных сейчас довольно популярна.
Python с его статистическим анализом, моделированием данных и удобочитаемостью — один из лучших языки программирования для извлечения ценности из этих данных.
Python не перестает удивлять своих программистов, когда дело доходит до преодоления проблем науки о данных. Это широко используемый объектно-ориентированный высокопроизводительный язык программирования с открытым исходным кодом и множеством дополнительных функций.
Python был разработан с замечательными библиотеками для обработки данных, которые программисты используют каждый день для решения проблем.
Вот лучшие библиотеки Python для рассмотрения:
1. Панды
Pandas — это пакет, предназначенный для помощи разработчикам в естественной работе с «помеченными» и «реляционными» данными. Он построен на двух основных структурах данных: «Серия» (одномерная, похожая на список объектов) и «Фреймы данных» (двумерная, похожая на таблицу с несколькими столбцами).
Pandas поддерживает преобразование структур данных в объекты DataFrame, работу с отсутствующими данными, добавление/удаление столбцов из DataFrame, вменение отсутствующих файлов и визуализация данных используя гистограммы или графические блоки.
Он также предоставляет ряд инструментов для чтения и записи данных между структурами данных в памяти и несколькими форматами файлов.
В двух словах, он идеально подходит для быстрой и простой обработки данных, агрегации данных, чтения и записи данных, а также визуализации данных. При создании проекта по науке о данных вы всегда будете использовать чудовищную библиотеку Pandas для обработки и анализа ваших данных.
2. Numpy
NumPy (Numerical Python) — фантастический инструмент для выполнения научных вычислений, а также базовых и сложных операций с массивами.
Библиотека предоставляет ряд полезных функций для работы с n-массивами и матрицами в Python.
Это упрощает обработку массивов, содержащих значения одного типа данных, и выполнение арифметических операций над массивами (включая векторизацию). На самом деле использование типа массива NumPy для векторизации математических операций повышает производительность и сокращает время выполнения.
Поддержка многомерных массивов для математических и логических операций является основной функцией библиотеки. Функции NumPy можно использовать для индексации, сортировки, изменения формы и передачи визуальных и звуковых волн в виде многомерного массива действительных чисел.
3. Матплотлиб
В мире Python Matplotlib является одной из наиболее широко используемых библиотек. Он используется для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций данных. Matplotlib имеет множество вариантов построения графиков и настроек.
Используя гистограммы, программисты могут разбрасывать, настраивать и редактировать графики. Библиотека с открытым исходным кодом предоставляет объектно-ориентированный API для добавления графиков в программы.
Однако при использовании этой библиотеки для создания сложных визуализаций разработчикам приходится писать больше кода, чем обычно.
Стоит отметить, что популярные библиотеки построения диаграмм без проблем сосуществуют с Matplotlib.
Среди прочего, он используется в сценариях Python, оболочках Python и IPython, блокнотах Jupyter и веб-приложение сервера.
С его помощью можно создавать графики, гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок, спектры мощности, стеблевые диаграммы и любые другие виды диаграмм визуализации.
4. рожденное море
Библиотека Seaborn построена на Matplotlib. Seaborn можно использовать для создания более привлекательных и информативных статистических графиков, чем Matplotlib.
Seaborn включает в себя интегрированный API-интерфейс, ориентированный на наборы данных, для исследования взаимодействий между многими переменными, а также полную поддержку визуализации данных.
Seaborn предлагает ошеломляющее количество вариантов визуализации данных, включая визуализацию временных рядов, совместные графики, диаграммы скрипки и многие другие.
Он использует семантическое сопоставление и статистическую агрегацию для предоставления информативных визуализаций с глубоким пониманием. Он включает в себя ряд процедур построения диаграмм, ориентированных на наборы данных, которые работают с фреймами данных и массивами, включающими целые наборы данных.
Визуализация данных может включать в себя гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеивания, диаграммы ошибок и другую графику. Эта библиотека визуализации данных Python также включает инструменты для выбора цветовых палитр, которые помогают выявить тенденции в наборе данных.
5. Scikit учиться
Scikit-learn — лучшая библиотека Python для моделирования данных и оценки моделей. Это одна из самых полезных библиотек Python. Он имеет множество возможностей, предназначенных исключительно для целей моделирования.
Он включает в себя все алгоритмы контролируемого и неконтролируемого машинного обучения, а также полностью определенные функции ансамблевого обучения и повышения эффективности машинного обучения.
Он используется учеными данных для выполнения рутинных обучение с помощью машины и действия по интеллектуальному анализу данных, такие как кластеризация, регрессия, выбор модели, уменьшение размерности и классификация. Он также поставляется с исчерпывающей документацией и превосходно работает.
Scikit-learn можно использовать для создания различных моделей контролируемого и неконтролируемого машинного обучения, таких как классификация, регрессия, машины опорных векторов, случайные леса, ближайшие соседи, наивный байесовский алгоритм, деревья решений, кластеризация и т. д.
Библиотека машинного обучения Python включает множество простых, но эффективных инструментов для выполнения задач анализа данных и интеллектуального анализа данных.
Для дальнейшего чтения, вот наше руководство по Scikit-учиться.
6. XGBoost
XGBoost — это набор инструментов для распределенного повышения градиента, разработанный для обеспечения скорости, гибкости и портативности. Для разработки алгоритмов ML используется фреймворк Gradient Boosting. XGBoost — это быстрый и точный метод параллельного повышения дерева, который может решить широкий спектр задач науки о данных.
Используя структуру Gradient Boosting, эту библиотеку можно использовать для создания алгоритмов машинного обучения.
Он включает в себя параллельное повышение дерева, которое помогает командам решать различные проблемы науки о данных. Еще одно преимущество заключается в том, что разработчики могут использовать один и тот же код для Hadoop, SGE и MPI.
Он также надежен как в распределенных ситуациях, так и в ситуациях с ограниченной памятью.
7. Tensorflow
TensorFlow — это бесплатная сквозная платформа искусственного интеллекта с открытым исходным кодом с большим набором инструментов, библиотек и ресурсов. TensorFlow должен быть знаком всем, кто работает над проекты машинного обучения в Python.
Это символьный математический инструментарий с открытым исходным кодом для численных расчетов с использованием графов потоков данных, разработанный Google. Узлы графа отражают математические процессы в типичном графе потока данных TensorFlow.
Ребра графа, с другой стороны, представляют собой многомерные массивы данных, также известные как тензоры, которые передаются между узлами сети. Он позволяет программистам распределять обработку между одним или несколькими процессорами или графическими процессорами на настольном компьютере, мобильном устройстве или сервере без изменения кода.
TensorFlow разработан на C и C++. С TensorFlow вы можете просто проектировать и поезд Машинное обучение модели с использованием высокоуровневых API, таких как Keras.
Он также имеет много степеней абстракции, что позволяет выбрать лучшее решение для вашей модели. TensorFlow также позволяет развертывать модели машинного обучения в облаке, браузере или на вашем собственном устройстве.
Это наиболее эффективный инструмент для таких задач, как распознавание объектов, распознавание речи и многих других. Он способствует развитию искусственных нейронные сети который должен иметь дело с многочисленными источниками данных.
Вот наше краткое руководство по TensorFlow для дальнейшего чтения.
8. Keras
Keras — это бесплатная программа с открытым исходным кодом. Нейронная сеть на основе Python набор инструментов для искусственного интеллекта, глубокого обучения и работы с данными. Нейронные сети также используются в науке о данных для интерпретации данных наблюдений (фотографий или аудио).
Это набор инструментов для создания моделей, построения графиков и оценки данных. Он также включает предварительно размеченные наборы данных, которые можно быстро импортировать и загружать.
Он прост в использовании, универсален и идеально подходит для поисковых исследований. Кроме того, он позволяет создавать полностью связанные, сверточные, объединяющие, рекуррентные, встраивающие и другие формы нейронных сетей.
Эти модели можно объединить для создания полноценной нейронной сети для огромных наборов данных и задач. Это фантастическая библиотека для моделирования и создания нейронных сетей.
Он прост в использовании и дает разработчикам большую гибкость. Keras работает медленно по сравнению с другими пакетами машинного обучения Python.
Это связано с тем, что он сначала генерирует вычислительный граф, используя внутреннюю инфраструктуру, а затем использует его для выполнения операций. Keras невероятно выразителен и легко адаптируется, когда дело доходит до проведения новых исследований.
9. PyTorch
PyTorch — популярный пакет Python для глубокое обучение и машинное обучение. Это программное обеспечение для научных вычислений с открытым исходным кодом на основе Python для реализации глубокого обучения и нейронных сетей на огромных наборах данных.
Facebook широко использует этот инструментарий для создания нейронных сетей, которые помогают в таких действиях, как распознавание лиц и автоматическая пометка.
PyTorch — это платформа для специалистов по данным, которые хотят быстро выполнять задачи глубокого обучения. Инструмент позволяет выполнять тензорные вычисления с ускорением графического процессора.
Он также используется для других целей, включая построение динамических вычислительных сетей и автоматический расчет градиентов.
К счастью, PyTorch — это фантастический пакет, который позволяет разработчикам легко переходить от теории и исследований к обучению и разработке, когда речь идет о машинном обучении и исследованиях глубокого обучения, чтобы обеспечить максимальную гибкость и скорость.
10. НЛТК
NLTK (Natural Language Toolkit) — популярный пакет Python для специалистов по данным. Пометка текста, токенизация, семантическое обоснование и другие задачи, связанные с обработкой естественного языка, могут выполняться с помощью NLTK.
NLTK также можно использовать для завершения более сложного ИИ (Artificial Intelligence) рабочие места. Первоначально NLTK был создан для поддержки различных парадигм обучения искусственному интеллекту и машинному обучению, таких как лингвистическая модель и когнитивная теория.
В настоящее время он управляет алгоритмом ИИ и разработкой модели обучения в реальном мире. Он получил широкое распространение в качестве учебного пособия и индивидуального учебного пособия, а также в качестве платформы для прототипирования и разработки исследовательских систем.
Поддерживаются классификация, синтаксический анализ, семантическое обоснование, выделение корней, теги и токенизация.
Заключение
На этом мы завершаем десятку лучших библиотек Python для науки о данных. Библиотеки данных Python регулярно обновляются по мере того, как наука о данных и машинное обучение становятся все более популярными.
Существует несколько библиотек Python для науки о данных, и выбор пользователя в основном определяется типом проекта, над которым он работает.
Оставьте комментарий