Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Katika jamii ya kisasa, sayansi ya data ni muhimu sana!
Kiasi kwamba mwanasayansi wa data ametawazwa "Kazi Bora Zaidi ya Karne ya Ishirini na Moja," licha ya kwamba hakuna mtu anayetarajia kazi za kijinga kuwa za kuvutia!
Walakini, kwa sababu ya umuhimu mkubwa wa data, Sayansi ya Data ni maarufu sana hivi sasa.
Python, na uchanganuzi wake wa takwimu, muundo wa data, na usomaji, ni mojawapo bora zaidi lugha za programu kwa kutoa thamani kutoka kwa data hii.
Python haachi kuwashangaza watengenezaji wake linapokuja suala la kushinda changamoto za sayansi ya data. Ni lugha inayotumika sana, inayolenga kitu, lugha huria na yenye utendakazi wa hali ya juu yenye vipengele mbalimbali vya ziada.
Python imeundwa kwa maktaba za ajabu za sayansi ya data ambazo watengeneza programu hutumia kila siku kutatua shida.
Hapa kuna maktaba bora za Python za kuzingatia:
1. Panda
Pandas ni kifurushi kilichoundwa ili kusaidia wasanidi kufanya kazi na data "iliyo na lebo" na "mahusiano" kwa njia ya asili. Imeundwa kwa miundo miwili mikuu ya data: "Mfululizo" (mwenye mwelekeo mmoja, sawa na orodha ya vipengee) na "Fremu za Data" (za pande mbili, kama jedwali lenye safu wima nyingi).
Panda zinasaidia kubadilisha miundo ya data kuwa vitu vya DataFrame, kushughulikia data iliyokosekana, kuongeza/kufuta safu wima kutoka kwa DataFrame, kuweka faili zinazokosekana, na kuibua data kwa kutumia histograms au masanduku ya njama.
Pia hutoa idadi ya zana za kusoma na kuandika data kati ya miundo ya data ya kumbukumbu na fomati kadhaa za faili.
Kwa kifupi, ni bora kwa usindikaji wa haraka na rahisi wa data, ujumuishaji wa data, usomaji na uandishi wa data, na taswira ya data. Unapounda mradi wa sayansi ya data, utatumia Panda za maktaba ya wanyama kushughulikia na kuchambua data yako kila wakati.
2. numpy
NumPy (Nambari ya Python) ni zana nzuri ya kufanya hesabu za kisayansi na shughuli za msingi na za kisasa za safu.
Maktaba hutoa idadi ya vipengele muhimu vya kufanya kazi na n-arrays na matrices katika Python.
Hurahisisha kuchakata safu ambazo zina thamani za aina sawa ya data na kufanya shughuli za hesabu kwenye safu (pamoja na uwekaji vekta). Kwa kweli, kutumia aina ya safu ya NumPy kuweka vektari utendakazi wa kihesabu huboresha utendakazi na kupunguza muda wa utekelezaji.
Usaidizi wa safu nyingi za utendakazi wa hisabati na kimantiki ndicho kipengele kikuu cha maktaba. Vitendaji vya NumPy vinaweza kutumika kuorodhesha, kupanga, kuunda upya, na kuwasiliana na taswira na mawimbi ya sauti kama safu nyingi za nambari halisi.
3. matplotlib
Katika ulimwengu wa Python, Matplotlib ni mojawapo ya maktaba zinazotumiwa sana. Inatumika kutoa taswira ya data tuli, iliyohuishwa, na ingiliani. Matplotlib ina chaguzi nyingi za kuweka chati na ubinafsishaji.
Kwa kutumia histogramu, watengeneza programu wanaweza kutawanya, kurekebisha na kuhariri grafu. Maktaba ya chanzo-wazi hutoa API yenye mwelekeo wa kitu kwa kuongeza viwanja katika programu.
Wakati wa kutumia maktaba hii kutoa taswira changamano, hata hivyo, wasanidi lazima waandike msimbo zaidi kuliko kawaida.
Inafaa kumbuka kuwa maktaba maarufu za chati huishi pamoja na Matplotlib bila shida.
Kati ya mambo mengine, inatumika katika maandishi ya Python, ganda la Python na IPython, daftari za Jupyter, na. mtandao maombi seva.
Viwanja, chati za pau, chati za pai, histograms, scatterplots, chati za hitilafu, mwonekano wa nguvu, sehemu za shina, na aina nyingine yoyote ya chati ya taswira zote zinaweza kuundwa nazo.
4. Mzaliwa wa kwanza
Maktaba ya Seaborn imejengwa kwenye Matplotlib. Seaborn inaweza kutumika kutengeneza grafu za takwimu za kuvutia zaidi na zenye taarifa kuliko Matplotlib.
Seaborn inajumuisha API iliyounganishwa ya seti ya data ya kuchunguza mwingiliano kati ya anuwai nyingi, pamoja na usaidizi kamili wa taswira ya data.
Seaborn inatoa idadi kubwa ya chaguo za taswira ya data, ikijumuisha taswira ya mfululizo wa saa, viwanja vya pamoja, michoro ya violin, na mengine mengi.
Inatumia ramani ya kisemantiki na ujumlishaji wa takwimu ili kutoa taswira za taarifa na maarifa ya kina. Inajumuisha idadi ya taratibu za kuorodhesha zenye mwelekeo wa seti ya data zinazofanya kazi na fremu za data na mkusanyiko unaojumuisha seti nzima za data.
Vielelezo vyake vya data vinaweza kujumuisha chati za miraba, chati za pai, histogramu, sehemu mbalimbali, chati za hitilafu na michoro nyinginezo. Maktaba hii ya taswira ya data ya Python pia inajumuisha zana za kuchagua palette za rangi, ambazo husaidia katika kufichua mitindo katika mkusanyiko wa data.
5. Scikit-jifunze
Scikit-learn ndio maktaba bora zaidi ya Python kwa uundaji wa data na tathmini ya kielelezo. Ni moja wapo ya maktaba zinazosaidia zaidi za Python. Ina wingi wa uwezo iliyoundwa tu kwa madhumuni ya modeling.
Inajumuisha algoriti zote za Kujifunza kwa Mashine Zinazosimamiwa na Zisizosimamiwa, pamoja na vipengele vilivyobainishwa kikamilifu vya Kujifunza na Kukuza Mashine ya Kujifunza kwa Kuunganisha.
Inatumiwa na wanasayansi wa data kufanya utaratibu mashine kujifunza na shughuli za uchimbaji data kama vile kuunganisha, kurudi nyuma, uteuzi wa mfano, kupunguza vipimo na uainishaji. Pia inakuja na nyaraka za kina na hufanya kazi kwa kupendeza.
Scikit-learn inaweza kutumika kuunda aina mbalimbali za Miundo ya Kujifunza ya Mashine Inayosimamiwa na Isiyosimamiwa kama vile Uainishaji, Urekebishaji, Mashine za Vekta za Usaidizi, Misitu Isiyo Nasibu, Majirani wa Karibu, Bayes Wasiojua, Miti ya Maamuzi, Kuunganisha, na kadhalika.
Maktaba ya mashine ya Python ya kujifunza inajumuisha zana mbalimbali rahisi-bado zenye ufanisi za kufanya uchanganuzi wa data na kazi za uchimbaji madini.
Kwa kusoma zaidi, hapa kuna mwongozo wetu Scikit-jifunze.
6. XGBoost
XGBoost ni zana iliyosambazwa ya kukuza gradient iliyoundwa kwa kasi, kunyumbulika na kubebeka. Ili kutengeneza algoriti za ML, hutumia mfumo wa Kuongeza Gradient. XGBoost ni mbinu ya haraka na sahihi ya kukuza mti sambamba ambayo inaweza kutatua matatizo mbalimbali ya sayansi ya data.
Kwa kutumia mfumo wa Kukuza Gradient, maktaba hii inaweza kutumika kuunda kanuni za ujifunzaji za mashine.
Inajumuisha ukuzaji wa miti sambamba, ambayo husaidia timu katika kutatua masuala mbalimbali ya sayansi ya data. Faida nyingine ni kwamba wasanidi wanaweza kutumia msimbo sawa kwa Hadoop, SGE, na MPI.
Pia inategemewa katika hali zote mbili zilizosambazwa na zenye kumbukumbu.
7. mtiririko wa tensor
TensorFlow ni jukwaa la bure la AI la kutoka mwisho hadi-mwisho lenye anuwai kubwa ya zana, maktaba na rasilimali. TensorFlow lazima ifahamike kwa mtu yeyote anayefanya kazi nayo miradi ya kujifunza mashine katika Python.
Ni zana huria za hesabu za mfano za kukokotoa nambari kwa kutumia grafu za mtiririko wa data ambazo zilitengenezwa na Google. Nodi za grafu huakisi michakato ya hisabati katika grafu ya kawaida ya mtiririko wa data ya TensorFlow.
Kingo za grafu, kwa upande mwingine, ni safu za data zenye pande nyingi, zinazojulikana pia kama tensor, ambazo hutiririka kati ya nodi za mtandao. Huruhusu watayarishaji programu kusambaza usindikaji kati ya CPU moja au zaidi au GPU kwenye eneo-kazi, kifaa cha mkononi, au seva bila kubadilisha msimbo.
TensorFlow imetengenezwa katika C na C++. Ukiwa na TensorFlow, unaweza kubuni tu na treni Kujifunza kwa Mashine mifano inayotumia API za kiwango cha juu kama Keras.
Pia ina digrii nyingi za uondoaji, hukuruhusu kuchagua suluhisho bora kwa mfano wako. TensorFlow pia hukuruhusu kupeleka miundo ya Kujifunza Mashine kwenye wingu, kivinjari, au kifaa chako mwenyewe.
Ni zana bora zaidi kwa kazi kama vile utambuzi wa kitu, utambuzi wa matamshi, na zingine nyingi. Inasaidia katika maendeleo ya bandia mitandao ya neural ambayo lazima ishughulikie vyanzo vingi vya data.
Huu hapa ni mwongozo wetu wa haraka kwenye TensorFlow kwa usomaji zaidi.
8. Keras
Keras ni chanzo cha bure na wazi Mtandao wa neva wa msingi wa Python zana za akili bandia, kujifunza kwa kina, na shughuli za sayansi ya data. Mitandao ya Neural pia inatumika katika Sayansi ya Data kutafsiri data ya uchunguzi (picha au sauti).
Ni mkusanyiko wa zana za kuunda miundo, data ya kuchora na kutathmini data. Pia inajumuisha seti za data zilizo na lebo ambazo zinaweza kuingizwa na kupakiwa kwa haraka.
Ni rahisi kutumia, inaweza kutumika anuwai, na bora kwa utafiti wa uchunguzi. Zaidi ya hayo, hukuruhusu kuunda iliyounganishwa kikamilifu, ya kushawishi, ya kuunganisha, inayorudiwa, upachikaji, na aina zingine za Mitandao ya Neural.
Miundo hii inaweza kuunganishwa ili kuunda Mtandao kamili wa Neural kwa seti kubwa za data na masuala. Ni maktaba nzuri ya kuiga na kuunda mitandao ya neva.
Ni rahisi kutumia na huwapa wasanidi programu kubadilika sana. Keras ni wavivu kwa kulinganisha na vifurushi vingine vya kujifunza vya mashine ya Python.
Hii ni kwa sababu kwanza hutoa grafu ya hesabu kwa kutumia miundombinu ya nyuma na kisha kuitumia kufanya shughuli. Keras inajieleza sana na inaweza kubadilika linapokuja suala la kufanya utafiti mpya.
9. PyTorch
PyTorch ni kifurushi maarufu cha Python kwa kujifunza kwa kina na kujifunza mashine. Ni programu ya kompyuta ya kisayansi ya chanzo-wazi ya Python kwa ajili ya kutekeleza Mitandao ya Kina na Mitandao ya Neural kwenye hifadhidata kubwa.
Facebook hutumia sana kisanduku hiki cha zana kuunda mitandao ya kiakili inayosaidia katika shughuli kama vile utambuzi wa uso na kuweka lebo kiotomatiki.
PyTorch ni jukwaa la wanasayansi wa data ambao wanataka kukamilisha kazi za kujifunza kwa kina haraka. Zana huwezesha hesabu za tensor kufanywa kwa kuongeza kasi ya GPU.
Pia inatumika kwa mambo mengine, ikiwa ni pamoja na kuunda mitandao ya hesabu inayobadilika na kukokotoa kiotomatiki viwango vya upinde.
Kwa bahati nzuri, PyTorch ni kifurushi kizuri ambacho huruhusu wasanidi programu kubadilisha kwa urahisi kutoka kwa nadharia na utafiti hadi mafunzo na ukuzaji linapokuja suala la ujifunzaji wa mashine na utafiti wa kina wa kujifunza ili kutoa kubadilika na kasi ya juu.
10. NLTK
NLTK (Zana ya Lugha ya Asili) ni kifurushi maarufu cha Python kwa wanasayansi wa data. Uwekaji lebo wa maandishi, uwekaji alama, hoja za kimantiki, na kazi zingine zinazohusiana na uchakataji wa lugha asilia zinaweza kukamilishwa kwa kutumia NLTK.
NLTK pia inaweza kutumika kukamilisha AI ngumu zaidi (Artificial Intelligence) kazi. NLTK iliundwa awali ili kuauni dhana tofauti za ufundishaji wa AI na ujifunzaji kwa mashine, kama vile modeli ya lugha na nadharia ya utambuzi.
Kwa sasa inaendesha algorithm ya AI na ukuzaji wa kielelezo cha kujifunza katika ulimwengu halisi. Imekubaliwa sana kwa matumizi kama zana ya kufundishia na kama zana ya kujifunzia ya mtu binafsi, pamoja na kutumika kama jukwaa la kutoa mifano na kutengeneza mifumo ya utafiti.
Uainishaji, uchanganuzi, hoja za kisemantiki, ubainifu, kuweka lebo na kuweka ishara zote zinatumika.
Hitimisho
Hiyo inahitimisha maktaba kumi za juu za Python kwa sayansi ya data. Maktaba za sayansi ya data ya chatu husasishwa mara kwa mara kadiri sayansi ya data na ujifunzaji wa mashine unavyozidi kuwa maarufu.
Kuna maktaba kadhaa za Python za Sayansi ya Data, na chaguo la mtumiaji huamuliwa zaidi na aina ya mradi wanaofanyia kazi.
Acha Reply