Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
I dagens samhälle är datavetenskap mycket viktigt!
Så mycket att dataforskare har krönts till "det tjugoförsta århundradets sexigaste jobb", trots att ingen förväntade sig att nördiga jobb skulle vara sexiga!
Men på grund av den enorma betydelsen av data är Data Science ganska populärt just nu.
Python, med sin statistiska analys, datamodellering och läsbarhet, är en av de bästa programmeringsspråk för att extrahera värde från dessa data.
Python slutar aldrig att förvåna sina programmerare när det gäller att övervinna datavetenskapliga utmaningar. Det är ett allmänt använt, objektorienterat, högpresterande programmeringsspråk med öppen källkod med en mängd ytterligare funktioner.
Python har designats med anmärkningsvärda bibliotek för datavetenskap som programmerare använder varje dag för att lösa problem.
Här är de bästa Python-biblioteken att överväga:
1. pandas
Pandas är ett paket utformat för att hjälpa utvecklare att arbeta med "märkta" och "relationella" data på ett naturligt sätt. Den är byggd på två stora datastrukturer: "Serie" (endimensionell, liknande en lista med objekt) och "Dataramar" (tvådimensionell, som en tabell med flera kolumner).
Pandas stöder konvertering av datastrukturer till DataFrame-objekt, hantera saknade data, lägga till/ta bort kolumner från DataFrame, imputera saknade filer och visualisera data med hjälp av histogram eller plotboxar.
Den tillhandahåller också ett antal verktyg för att läsa och skriva data mellan datastrukturer i minnet och flera filformat.
I ett nötskal är den idealisk för snabb och enkel databearbetning, dataaggregering, dataläsning och skrivning och datavisualisering. När du skapar ett datavetenskapsprojekt kommer du alltid att använda bestbiblioteket Pandas för att hantera och analysera dina data.
2. numpy
NumPy (Numerical Python) är ett fantastiskt verktyg för att göra vetenskapliga beräkningar och grundläggande och sofistikerade arrayoperationer.
Biblioteket tillhandahåller ett antal användbara funktioner för att arbeta med n-matriser och matriser i Python.
Det gör det lättare att bearbeta arrayer som innehåller värden av samma datatyp och att utföra aritmetiska operationer på arrayer (inklusive vektorisering). I själva verket förbättrar prestanda och minskar exekveringstiden att använda NumPy-arraytypen för att vektorisera matematiska operationer.
Stödet för flerdimensionella arrayer för matematiska och logiska operationer är bibliotekets kärnfunktion. NumPy-funktioner kan användas för att indexera, sortera, omforma och kommunicera bilder och ljudvågor som en flerdimensionell matris av reella tal.
3. matplotlib
I Python-världen är Matplotlib ett av de mest använda biblioteken. Den används för att generera statiska, animerade och interaktiva datavisualiseringar. Matplotlib har många kartläggnings- och anpassningsalternativ.
Med hjälp av histogram kan programmerare sprida, justera och redigera grafer. Biblioteket med öppen källkod tillhandahåller ett objektorienterat API för att lägga till plotter i program.
När man använder det här biblioteket för att generera komplexa visualiseringar måste utvecklare dock skriva mer kod än normalt.
Det är värt att notera att populära kartbibliotek samexisterar med Matplotlib utan problem.
Det används bland annat i Python-skript, Python- och IPython-skal, Jupyter-anteckningsböcker och webbapplikation servrar.
Plots, stapeldiagram, cirkeldiagram, histogram, punktdiagram, feldiagram, effektspektra, stamplots och alla andra typer av visualiseringsdiagram kan alla skapas med den.
4. sjöfödd
Seaborn-biblioteket är byggt på Matplotlib. Seaborn kan användas för att göra mer attraktiva och informativa statistiska grafer än Matplotlib.
Seaborn inkluderar ett integrerat datamängdsorienterat API för att undersöka interaktionerna mellan många variabler, förutom fullt stöd för datavisualisering.
Seaborn erbjuder ett svindlande antal alternativ för datavisualisering, inklusive tidsserievisualisering, gemensamma plotter, fioldiagram och många andra.
Den använder semantisk kartläggning och statistisk aggregering för att ge informativa visualiseringar med djupa insikter. Den innehåller ett antal datauppsättningsorienterade diagramrutiner som fungerar med dataramar och matriser som inkluderar hela datauppsättningar.
Dess datavisualiseringar kan inkludera stapeldiagram, cirkeldiagram, histogram, punktdiagram, feldiagram och annan grafik. Detta Python-datavisualiseringsbibliotek innehåller också verktyg för att välja färgpaletter, som hjälper till att avslöja trender i en datauppsättning.
5. Scikit lära
Scikit-learn är det största Python-biblioteket för datamodellering och modellbedömning. Det är ett av de mest användbara Python-biblioteken. Den har en uppsjö av funktioner som enbart är utformade för att modellera.
Den inkluderar alla övervakade och oövervakade algoritmer för maskininlärning, såväl som fullt definierade Ensemble Learning- och Boosting Machine Learning-funktioner.
Det används av datavetare för att göra rutin maskininlärning och datautvinningsaktiviteter såsom klustring, regression, modellval, dimensionsreduktion och klassificering. Den kommer också med omfattande dokumentation och presterar beundransvärt.
Scikit-learn kan användas för att skapa en mängd olika övervakade och oövervakade maskininlärningsmodeller såsom klassificering, regression, stödvektormaskiner, slumpmässiga skogar, närmaste grannar, naiva vikar, beslutsträd, kluster, och så vidare.
Python-maskininlärningsbiblioteket innehåller en mängd enkla men effektiva verktyg för att utföra dataanalys och gruvuppgifter.
För ytterligare läsning, här är vår guide om Scikit-lär dig.
6. XGBoost
XGBoost är en distribuerad gradientförstärkningsverktygssats designad för hastighet, flexibilitet och portabilitet. För att utveckla ML-algoritmer använder den Gradient Boosting-ramverket. XGBoost är en snabb och exakt parallellträdsförstärkningsteknik som kan lösa ett brett spektrum av datavetenskapliga problem.
Genom att använda ramverket Gradient Boosting kan det här biblioteket användas för att skapa maskininlärningsalgoritmer.
Det inkluderar parallell trädförstärkning, som hjälper team att lösa en mängd olika datavetenskapliga frågor. En annan fördel är att utvecklare kan använda samma kod för Hadoop, SGE och MPI.
Den är också pålitlig i både distribuerade och minnesbegränsade situationer.
7. Tensorflöde
TensorFlow är en gratis end-to-end open source AI-plattform med ett stort utbud av verktyg, bibliotek och resurser. TensorFlow måste vara bekant för alla som arbetar med maskininlärningsprojekt i Python.
Det är en symbolisk matematisk verktygslåda med öppen källkod för numerisk beräkning som använder dataflödesdiagram som utvecklats av Google. Grafnoderna återspeglar de matematiska processerna i en typisk TensorFlow-dataflödesgraf.
Grafkanterna, å andra sidan, är de flerdimensionella datamatriserna, även kända som tensorer, som flyter mellan nätverksnoderna. Det låter programmerare distribuera bearbetning mellan en eller flera CPU:er eller GPU:er på en stationär, mobil enhet eller server utan att ändra kod.
TensorFlow är utvecklat i C och C++. Med TensorFlow kan du enkelt designa och träna maskininlärning modeller som använder API:er på hög nivå som Keras.
Den har också många abstraktionsgrader, vilket gör att du kan välja den bästa lösningen för din modell. TensorFlow låter dig också distribuera Machine Learning-modeller till molnet, en webbläsare eller din egen enhet.
Det är det mest effektiva verktyget för jobb som objektigenkänning, taligenkänning och många andra. Det hjälper till att utveckla konstgjorda neurala nätverk som måste hantera många datakällor.
Här är vår snabbguide om TensorFlow för vidare läsning.
8. Keras
Keras är en gratis och öppen källkod Python-baserat neurala nätverk verktygslåda för artificiell intelligens, djupinlärning och datavetenskap. Neurala nätverk används också inom Data Science för att tolka observationsdata (foton eller ljud).
Det är en samling verktyg för att skapa modeller, rita data och utvärdera data. Den innehåller också förmärkta datauppsättningar som snabbt kan importeras och laddas.
Det är lätt att använda, mångsidigt och idealiskt för utforskande forskning. Dessutom låter det dig skapa helt uppkopplade, faltande, poolande, återkommande, inbäddade och andra former av neurala nätverk.
Dessa modeller kan slås samman för att konstruera ett fullfjädrat neuralt nätverk för enorma datamängder och problem. Det är ett fantastiskt bibliotek för att modellera och skapa neurala nätverk.
Det är enkelt att använda och ger utvecklare mycket flexibilitet. Keras är trögt i jämförelse med andra Python-maskininlärningspaket.
Detta beror på att den först genererar en beräkningsgraf som använder backend-infrastrukturen och sedan använder den för att utföra operationer. Keras är otroligt uttrycksfull och anpassningsbar när det gäller att göra ny forskning.
9. PyTorch
PyTorch är ett populärt Python-paket för djupt lärande och maskininlärning. Det är en Python-baserad vetenskaplig datorprogramvara med öppen källkod för att implementera Deep Learning och Neural Networks på enorma datamängder.
Facebook använder i stor utsträckning denna verktygslåda för att skapa neurala nätverk som hjälper till med aktiviteter som ansiktsigenkänning och automatisk taggning.
PyTorch är en plattform för datavetare som vill utföra djupinlärningsjobb snabbt. Verktyget gör det möjligt att utföra tensorberäkningar med GPU-acceleration.
Det används också för andra saker, inklusive att bygga dynamiska beräkningsnätverk och automatiskt beräkna gradienter.
Lyckligtvis är PyTorch ett fantastiskt paket som gör att utvecklare enkelt kan övergå från teori och forskning till utbildning och utveckling när det kommer till maskininlärning och forskning om djupinlärning för att ge maximal flexibilitet och snabbhet.
10. Nltk
NLTK (Natural Language Toolkit) är ett populärt Python-paket för datavetare. Texttaggning, tokenisering, semantiska resonemang och andra uppgifter relaterade till naturlig språkbehandling kan utföras med NLTK.
NLTK kan också användas för att slutföra mer komplex AI (Artificiell intelligens) jobb. NLTK skapades ursprungligen för att stödja olika undervisningsparadigm för AI och maskininlärning, såsom den språkliga modellen och kognitiv teori.
Det driver för närvarande utvecklingen av AI-algoritmer och inlärningsmodeller i den faktiska världen. Det har i stor utsträckning anammats för användning som ett undervisningsverktyg och som ett individuellt studieverktyg, förutom att det används som en plattform för prototyper och utveckling av forskningssystem.
Klassificering, parsning, semantiskt resonemang, stemming, taggning och tokenisering stöds alla.
Slutsats
Det avslutar de tio bästa Python-biblioteken för datavetenskap. Python datavetenskapsbibliotek uppdateras regelbundet i takt med att datavetenskap och maskininlärning blir mer populärt.
Det finns flera Python-bibliotek för Data Science, och användarens val bestäms mest av vilken typ av projekt de arbetar med.
Kommentera uppropet