У сучасному суспільстві наука про дані дуже важлива!
Настільки, що вчений з даних був визнаний «найсексуальнішою роботою двадцять першого століття», незважаючи на те, що ніхто не очікував, що виродлива робота буде сексуальною!
Однак через величезну важливість даних Data Science зараз досить популярна.
Python з його статистичним аналізом, моделюванням даних та зручністю читання є одним із найкращих мови програмування для вилучення значення з цих даних.
Python не перестає дивувати своїх програмістів, коли мова йде про подолання проблем науки про дані. Це широко використовувана, об’єктно-орієнтована, високопродуктивна мова програмування з відкритим вихідним кодом з різноманітними додатковими функціями.
Python був розроблений з чудовими бібліотеками для науки про дані, які програмісти щодня використовують для вирішення проблем.
Ось найкращі бібліотеки Python, які варто розглянути:
1. Панди
Pandas — це пакет, призначений для допомоги розробникам у природній роботі з «міченими» та «реляційними» даними. Він побудований на двох основних структурах даних: «Серії» (одновимірні, схожі на список об’єктів) і «Кадри даних» (двовимірні, як таблиця з кількома стовпцями).
Pandas підтримують перетворення структур даних в об’єкти DataFrame, роботу з відсутніми даними, додавання/видалення стовпців із DataFrame, імпортування відсутніх файлів та візуалізація даних за допомогою гістограм або блоків графіків.
Він також надає ряд інструментів для читання та запису даних між структурами даних у пам’яті та кількома форматами файлів.
Одним словом, він ідеально підходить для швидкої та простої обробки даних, агрегації даних, читання та запису даних, а також візуалізації даних. Створюючи проект із науки про дані, ви завжди будете використовувати бібліотеку звірів Pandas для обробки та аналізу ваших даних.
2. Пустотливий
NumPy (Numerical Python) — це фантастичний інструмент для виконання наукових обчислень і базових і складних операцій з масивами.
Бібліотека надає ряд корисних функцій для роботи з n-масивами та матрицями в Python.
Це полегшує обробку масивів, що містять значення одного типу даних, і виконання арифметичних операцій над масивами (включаючи векторизацію). Насправді використання типу масиву NumPy для векторізації математичних операцій покращує продуктивність і зменшує час виконання.
Підтримка багатовимірних масивів для математичних і логічних операцій є основною функцією бібліотеки. Функції NumPy можна використовувати для індексації, сортування, зміни форми та передачі візуальних і звукових хвиль у вигляді багатовимірного масиву дійсних чисел.
3. Матплотліб
У світі Python Matplotlib є однією з найбільш широко використовуваних бібліотек. Він використовується для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій даних. Matplotlib має багато можливостей створення діаграм і налаштування.
Використовуючи гістограми, програмісти можуть розкидати, налаштовувати та редагувати графіки. Бібліотека з відкритим кодом надає об’єктно-орієнтований API для додавання графіків у програми.
Однак, використовуючи цю бібліотеку для створення складних візуалізацій, розробники повинні писати більше коду, ніж зазвичай.
Варто зазначити, що популярні бібліотеки діаграм без проблем співіснують з Matplotlib.
Серед іншого, він використовується в сценаріях Python, оболонках Python та IPython, блокнотах Jupyter та веб-додаток сервери
З його допомогою можна створювати діаграми, стовпчасті діаграми, кругові діаграми, гістограми, діаграми розсіювання, діаграми помилок, спектри потужності, штампові діаграми та будь-які інші види діаграм візуалізації.
4. Морський народжений
Бібліотека Seaborn побудована на Matplotlib. Seaborn можна використовувати для створення більш привабливих та інформативних статистичних графіків, ніж Matplotlib.
Seaborn включає в себе інтегрований API, орієнтований на набір даних, для дослідження взаємодії між багатьма змінними, на додаток до повної підтримки візуалізації даних.
Seaborn пропонує вражаючу кількість варіантів візуалізації даних, включаючи візуалізацію часових рядів, спільні діаграми, діаграми скрипки та багато інших.
Він використовує семантичне відображення та статистичну агрегацію, щоб надати інформативні візуалізації з глибоким розумінням. Він включає в себе ряд орієнтованих на набори даних процедур створення діаграм, які працюють з фреймами даних і масивами, які містять цілі набори даних.
Його візуалізації даних можуть включати стовпчасті діаграми, кругові діаграми, гістограми, діаграми розсіювання, діаграми помилок та інші графічні зображення. Ця бібліотека візуалізації даних Python також містить інструменти для вибору палітри кольорів, які допомагають виявити тенденції в наборі даних.
5. Scikit-Learn
Scikit-learn — це найкраща бібліотека Python для моделювання даних та оцінки моделей. Це одна з найкорисніших бібліотек Python. Він має безліч можливостей, призначених виключно для моделювання.
Він включає в себе всі алгоритми машинного навчання з наглядом і без нагляду, а також повністю визначені функції ансамблевого навчання та покращення машинного навчання.
Він використовується науковцями з даних, щоб виконувати рутину навчання за допомогою машини та інтелектуальні дії, такі як кластеризація, регресія, вибір моделі, зменшення розмірності та класифікація. Він також поставляється з вичерпною документацією і працює чудово.
Scikit-learn можна використовувати для створення різноманітних моделей машинного навчання з наглядом і без нагляду, таких як класифікація, регресія, машини опорних векторів, випадкові ліси, найближчі сусіди, наївні байєси, дерева рішень, кластеризація тощо.
Бібліотека машинного навчання Python містить різноманітні прості, але ефективні інструменти для виконання завдань аналізу даних та інтелекту.
Для подальшого читання ось наш посібник Scikit-навчайся.
6. XGBoost
XGBoost — це розподілений набір інструментів підвищення градієнта, розроблений для швидкості, гнучкості та портативності. Для розробки алгоритмів ML використовується фреймворк Gradient Boosting. XGBoost — це швидкий і точний метод підвищення паралельного дерева, який може вирішити широкий спектр проблем науки про дані.
Використовуючи фреймворк Gradient Boosting, цю бібліотеку можна використовувати для створення алгоритмів машинного навчання.
Він включає паралельне підвищення рівня дерев, що допомагає командам вирішувати різноманітні проблеми науки про дані. Ще одна перевага полягає в тому, що розробники можуть використовувати той самий код для Hadoop, SGE та MPI.
Він також надійний як у розподілених ситуаціях, так і в ситуаціях із обмеженою пам’яттю.
7. Тензорний потік
TensorFlow — це безкоштовна наскрізна платформа штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом з великим набором інструментів, бібліотек і ресурсів. TensorFlow повинен бути знайомий кожному, над чим працює проекти машинного навчання в Python.
Це набір символічних математичних інструментів з відкритим вихідним кодом для чисельного обчислення з використанням графіків потоку даних, розроблених Google. Вузли графіка відображають математичні процеси в типовому графіку потоку даних TensorFlow.
З іншого боку, ребра графа — це багатовимірні масиви даних, також відомі як тензори, які протікають між вузлами мережі. Це дозволяє програмістам розподіляти обробку між одним або кількома процесорами або графічними процесорами на настільному комп’ютері, мобільному пристрої чи сервері, не змінюючи код.
TensorFlow розроблено на C і C++. За допомогою TensorFlow ви можете просто проектувати та тренувати машинне навчання моделі з використанням високорівневих API, таких як Keras.
Він також має багато ступенів абстракції, що дозволяє вибрати найкраще рішення для вашої моделі. TensorFlow також дозволяє розгортати моделі машинного навчання в хмарі, браузері або на власному пристрої.
Це найефективніший інструмент для таких завдань, як розпізнавання об’єктів, розпізнавання мовлення та багатьох інших. Він сприяє розвитку штучного нейронні мережі які повинні мати справу з численними джерелами даних.
Ось наш короткий посібник із TensorFlow для подальшого читання.
8. Керас
Keras є безкоштовною програмою з відкритим кодом Нейронна мережа на основі Python інструментарій для діяльності зі штучного інтелекту, глибокого навчання та науки про дані. Нейронні мережі також використовуються в Data Science для інтерпретації даних спостережень (фотографій або аудіо).
Це набір інструментів для створення моделей, графічних даних та оцінки даних. Він також включає попередньо позначені набори даних, які можна швидко імпортувати та завантажувати.
Він простий у використанні, універсальний і ідеально підходить для дослідницьких досліджень. Крім того, він дозволяє створювати повністю зв’язані, згорткові, об’єднані, повторювані, вбудовувані та інші форми нейронних мереж.
Ці моделі можна об’єднати, щоб створити повноцінну нейронну мережу для величезних наборів даних і проблем. Це фантастична бібліотека для моделювання та створення нейронних мереж.
Він простий у використанні і дає розробникам велику гнучкість. Keras працює мляво в порівнянні з іншими пакетами машинного навчання Python.
Це пояснюється тим, що він спочатку створює обчислювальний графік, використовуючи серверну інфраструктуру, а потім використовує його для виконання операцій. Keras неймовірно виразний і адаптивний, коли справа доходить до нових досліджень.
9. PyTorch
PyTorch — популярний пакет Python для глибоке навчання і машинне навчання. Це науково-обчислювальне програмне забезпечення на основі Python з відкритим кодом для впровадження глибокого навчання та нейронних мереж на величезних наборах даних.
Facebook широко використовує цей набір інструментів для створення нейронних мереж, які допомагають у таких видах діяльності, як розпізнавання обличчя та автоматичне позначення.
PyTorch — це платформа для науковців даних, які хочуть швидко виконувати завдання глибокого навчання. Інструмент дозволяє виконувати тензорні обчислення з прискоренням GPU.
Він також використовується для інших речей, зокрема для побудови динамічних обчислювальних мереж та автоматичного обчислення градієнтів.
На щастя, PyTorch — це фантастичний пакет, який дозволяє розробникам легко переходити від теорії та досліджень до навчання та розвитку, коли справа доходить до машинного навчання та досліджень глибокого навчання, щоб забезпечити максимальну гнучкість та швидкість.
10. НЛТК
NLTK (Natural Language Toolkit) — популярний пакет Python для науковців даних. Тегування тексту, токенізацію, семантичне міркування та інші завдання, пов’язані з обробкою природної мови, можна виконати за допомогою NLTK.
NLTK також можна використовувати для завершення більш складного AI (Штучний Інтелект) робочі місця. Спочатку NLTK був створений для підтримки різних парадигм навчання ШІ та машинного навчання, таких як лінгвістична модель та когнітивна теорія.
Наразі він керує розробкою алгоритмів ШІ та моделей навчання в реальному світі. Він широко використовувався як навчальний інструмент і як індивідуальний навчальний інструмент, а також як платформа для створення прототипів і розробки дослідницьких систем.
Підтримується класифікація, синтаксичний аналіз, семантичне обґрунтування, створення основ, тегування та токенізація.
Висновок
На цьому закінчується десятка найкращих бібліотек Python для науки про дані. Бібліотеки науки про дані Python регулярно оновлюються, оскільки наука про дані та машинне навчання стають все більш популярними.
Існує кілька бібліотек Python для Data Science, і вибір користувача здебільшого визначається типом проекту, над яким вони працюють.
залишити коментар