Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
У данашњем друштву, наука о подацима је веома важна!
Толико да је научник података крунисан за „најсекси посао двадесет првог века“, упркос томе што нико није очекивао да ће штреберски послови бити секси!
Међутим, због огромне важности података, наука о подацима је тренутно прилично популарна.
Питхон је са својом статистичком анализом, моделирањем података и читљивошћу један од најбољих програмски језици за извлачење вредности из ових података.
Питхон никада не престаје да задивљује своје програмере када је у питању превазилажење изазова науке о подацима. То је широко коришћен, објектно оријентисан, отвореног кода, програмски језик високих перформанси са низом додатних функција.
Питхон је дизајниран са изванредним библиотекама за науку о подацима које програмери свакодневно користе за решавање потешкоћа.
Ево најбољих Питхон библиотека које треба размотрити:
1. панде
Пандас је пакет дизајниран да помогне програмерима у раду са „означеним“ и „релационим“ подацима на природан начин. Изграђен је на две главне структуре података: „Серије“ (једнодимензионалне, сличне листи објеката) и „Оквири података“ (дводимензионалне, попут табеле са више колона).
Панде подржавају претварање структура података у ДатаФраме објекте, бавећи се подацима који недостају, додавањем/брисањем колона из ДатаФраме-а, импутирањем датотека које недостају и визуелизација података користећи хистограме или кутије за приказ.
Такође пружа бројне алате за читање и писање података између структура података у меморији и неколико формата датотека.
Укратко, идеалан је за брзу и једноставну обраду података, агрегацију података, читање и писање података и визуелизацију података. Када креирате пројекат науке о подацима, увек ћете користити Панда библиотеку звери за руковање и анализу ваших података.
2. Нумпи
НумПи (Нумерицал Питхон) је фантастичан алат за обављање научних прорачуна и основних и софистицираних операција низа.
Библиотека пружа бројне корисне функције за рад са н низовима и матрицама у Питхон-у.
Олакшава обраду низова који садрже вредности истог типа података и извођење аритметичких операција над низовима (укључујући векторизацију). У ствари, коришћење типа низа НумПи за векторизацију математичких операција побољшава перформансе и смањује време извршења.
Подршка за вишедимензионалне низове за математичке и логичке операције је основна карактеристика библиотеке. НумПи функције се могу користити за индексирање, сортирање, преобликовање и комуникацију визуелних и звучних таласа као вишедимензионалног низа реалних бројева.
3. Матплотлиб
У свету Питхон-а, Матплотлиб је једна од најчешће коришћених библиотека. Користи се за генерисање статичких, анимираних и интерактивних визуелизација података. Матплотлиб има много опција за цртање и прилагођавање.
Користећи хистограме, програмери могу да расипају, подешавају и уређују графиконе. Библиотека отвореног кода обезбеђује објектно оријентисани АПИ за додавање дијаграма у програме.
Међутим, када користе ову библиотеку за генерисање сложених визуелизација, програмери морају да напишу више кода него што је уобичајено.
Вреди напоменути да популарне библиотеке графикона коегзистирају са Матплотлибом без проблема.
Између осталог, користи се у Питхон скриптама, Питхон и ИПитхон шкољкама, Јупитер бележницама и веб апликација сервери.
Са њим се могу креирати дијаграми, тракасти дијаграми, тортни графикони, хистограми, дијаграми расејања, графикони грешака, спектри снаге, дијаграми дијаграма и било која друга врста дијаграма визуелизације.
4. Сеаборн
Сеаборн библиотека је изграђена на Матплотлибу. Сеаборн се може користити за прављење атрактивнијих и информативнијих статистичких графикона од Матплотлиба.
Сеаборн укључује интегрисани АПИ оријентисан на скуп података за истраживање интеракција између многих варијабли, поред пуне подршке за визуелизацију података.
Сеаборн нуди запањујући број опција за визуелизацију података, укључујући визуализацију временских серија, заједничке дијаграме, дијаграме виолине и многе друге.
Користи семантичко мапирање и статистичку агрегацију да би пружио информативне визуелизације са дубоким увидима. Укључује бројне рутине за цртање графикона оријентисане на скуп података које раде са оквирима података и низовима који укључују целе скупове података.
Његове визуализације података могу укључивати тракасте графиконе, кружне графиконе, хистограме, дијаграме расејања, графиконе грешака и друге графике. Ова Питхон библиотека за визуелизацију података такође укључује алате за избор палета боја, које помажу у откривању трендова у скупу података.
5. Сцикит-леарн
Сцикит-леарн је највећа Питхон библиотека за моделирање података и процену модела. То је једна од најкориснијих Питхон библиотека. Има мноштво могућности дизајнираних искључиво за потребе моделирања.
Укључује све надзиране и ненадзиране алгоритме машинског учења, као и потпуно дефинисане функције Енсембле Леарнинг и Боостинг Мацхине Леарнинг.
Користе га научници података за обављање рутине Машина учење и активности рударења података као што су груписање, регресија, избор модела, смањење димензионалности и класификација. Такође долази са опсежном документацијом и одлично ради.
Сцикит-леарн се може користити за креирање различитих модела машинског учења под надзором и без надзора, као што су класификација, регресија, машине вектора подршке, насумичне шуме, најближи суседи, наивни Баиес, стабла одлучивања, груписање итд.
Питхон библиотека за машинско учење укључује низ једноставних, али ефикасних алата за обављање задатака анализе података и рударења.
За даље читање, ево нашег водича Сцикит-учите.
6. КСГБоост
КСГБоост је дистрибуирани комплет алата за повећање градијента дизајниран за брзину, флексибилност и преносивост. За развој МЛ алгоритама, он користи Градиент Боостинг фрамеворк. КСГБоост је брза и прецизна техника повећања паралелног стабла која може да реши широк спектар проблема науке о подацима.
Користећи оквир Градиент Боостинг, ова библиотека се може користити за креирање алгоритама за машинско учење.
Укључује паралелно повећање стабла, које помаже тимовима у решавању различитих проблема науке о подацима. Још једна предност је што програмери могу да користе исти код за Хадооп, СГЕ и МПИ.
Такође је поуздан иу дистрибуираним ситуацијама и ситуацијама са ограниченом меморијом.
7. Тенсорфлов
ТенсорФлов је бесплатна енд-то-енд АИ платформа отвореног кода са великим спектром алата, библиотека и ресурса. ТенсорФлов мора бити познат свима који раде пројекти машинског учења у Питхон-у.
То је симболички математички алат отвореног кода за нумеричко израчунавање користећи графове тока података које је развио Гоогле. Чворови графикона одражавају математичке процесе у типичном ТенсорФлов графикону тока података.
С друге стране, ивице графа су вишедимензионални низови података, такође познати као тензори, који теку између чворова мреже. Омогућава програмерима да дистрибуирају обраду између једног или више ЦПУ-а или ГПУ-а на десктопу, мобилном уређају или серверу без промене кода.
ТенсорФлов је развијен у Ц и Ц++. Уз ТенсорФлов, можете једноставно дизајнирати и обучити Машинско учење модели који користе АПИ-је високог нивоа као што је Керас.
Такође има много степени апстракције, омогућавајући вам да изаберете најбоље решење за свој модел. ТенсорФлов вам такође омогућава да примените моделе машинског учења у облак, прегледач или сопствени уређај.
То је најефикаснији алат за послове као што су препознавање објеката, препознавање говора и многе друге. Помаже у развоју вештачких неуронске мреже који се мора бавити бројним изворима података.
Ево нашег кратког водича за ТенсорФлов за даље читање.
8. Керас
Керас је бесплатан и отвореног кода Неурална мрежа заснована на Питхон-у сет алата за активности вештачке интелигенције, дубоког учења и науке о подацима. Неуронске мреже се такође користе у науци о подацима за тумачење података посматрања (фотографије или аудио).
То је колекција алата за креирање модела, графичких података и процену података. Такође укључује унапред означене скупове података који се могу брзо увести и учитати.
Једноставан је за употребу, свестран и идеалан за истраживачка истраживања. Штавише, омогућава вам да креирате потпуно повезане, конволуционе, обједињавајуће, рекурентне, уграђене и друге облике неуронских мрежа.
Ови модели се могу спојити да би се конструисала пуна неуронска мрежа за огромне скупове података и проблеме. То је фантастична библиотека за моделирање и креирање неуронских мрежа.
Једноставан је за употребу и даје програмерима велику флексибилност. Керас је спор у поређењу са другим Питхон пакетима за машинско учење.
То је зато што прво генерише рачунарски граф користећи позадинску инфраструктуру, а затим га користи за обављање операција. Керас је невероватно изражајан и прилагодљив када је у питању нова истраживања.
9. ПиТорцх
ПиТорцх је популаран Питхон пакет за дубоко учење и машинско учење. Реч је о научном рачунарском софтверу отвореног кода заснованом на Питхон-у за имплементацију дубоког учења и неуронских мрежа на огромним скуповима података.
Фацебоок у великој мери користи овај комплет алата за креирање неуронских мрежа које помажу у активностима као што су препознавање лица и аутоматско означавање.
ПиТорцх је платформа за научнике података који желе брзо да заврше послове дубоког учења. Алат омогућава извођење израчунавања тензора са ГПУ убрзањем.
Такође се користи за друге ствари, укључујући конструисање динамичких рачунарских мрежа и аутоматско израчунавање градијената.
На срећу, ПиТорцх је фантастичан пакет који омогућава програмерима да лако пређу са теорије и истраживања на обуку и развој када је у питању машинско учење и истраживање дубоког учења како би се пружила максимална флексибилност и брзина.
КСНУМКС. НЛТК
НЛТК (Натурал Лангуаге Тоолкит) је популаран Питхон пакет за научнике података. Означавање текста, токенизација, семантичко резоновање и други задаци који се односе на обраду природног језика могу се постићи помоћу НЛТК-а.
НЛТК се такође може користити за довршавање сложеније АИ (Вештачка интелигенција) послови. НЛТК је првобитно креиран да подржи различите парадигме учења вештачке интелигенције и машинског учења, као што су лингвистички модел и когнитивна теорија.
Тренутно покреће развој АИ алгоритма и модела учења у стварном свету. Широко је прихваћен за употребу као наставно средство и као индивидуално средство за учење, поред тога што се користи као платформа за израду прототипа и развој истраживачких система.
Подржана је класификација, рашчлањивање, семантичко резоновање, прављење корена, означавање и токенизација.
Zakljucak
Ово закључује десет најбољих Питхон библиотека за науку о подацима. Питхон библиотеке за науку о подацима се редовно ажурирају како наука о подацима и машинско учење постају све популарнији.
Постоји неколико Питхон библиотека за науку о подацима, а избор корисника је углавном одређен типом пројекта на којем раде.
Ostavite komentar