Bugungi jamiyatda ma'lumotlar fani juda muhim!
Hech kim g'ayrioddiy ishlar shahvoniy bo'lishini kutmaganiga qaramay, ma'lumot olimi "Yigirma birinchi asrning eng seksual ishi" deb topildi!
Biroq, ma'lumotlarning katta ahamiyati tufayli Data Science hozirda juda mashhur.
Python o'zining statistik tahlili, ma'lumotlarni modellashtirish va o'qish qobiliyati bilan eng yaxshilaridan biridir dasturlash tillari ushbu ma'lumotlardan qiymat olish uchun.
Python hech qachon ma'lumotlar fanidagi qiyinchiliklarni yengishda o'z dasturchilarini hayratda qoldirishdan to'xtamaydi. Bu keng qo'llaniladigan, ob'ektga yo'naltirilgan, ochiq manbali, turli xil qo'shimcha funktsiyalarga ega yuqori samarali dasturlash tili.
Python ma'lumotlar fani uchun ajoyib kutubxonalar bilan yaratilgan bo'lib, dasturchilar har kuni qiyinchiliklarni hal qilish uchun foydalanadilar.
Bu erda ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan eng yaxshi Python kutubxonalari:
1. Pandas
Pandas - bu ishlab chiquvchilarga "yorliqlangan" va "aloqaviy" ma'lumotlar bilan tabiiy ravishda ishlashda yordam berish uchun mo'ljallangan paket. U ikkita asosiy ma'lumotlar tuzilmasi asosida qurilgan: "Seriya" (bir o'lchovli, ob'ektlar ro'yxatiga o'xshash) va "Ma'lumotlar ramkalari" (ikki o'lchovli, bir nechta ustunli jadval kabi).
Pandalar ma'lumotlar tuzilmalarini DataFrame ob'ektlariga aylantirish, etishmayotgan ma'lumotlar bilan ishlash, DataFrame-dan ustunlar qo'shish/o'chirish, etishmayotgan fayllarni kiritish va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish gistogrammalar yoki chizma qutilari yordamida.
Shuningdek, u xotiradagi ma'lumotlar tuzilmalari va bir nechta fayl formatlari o'rtasida ma'lumotlarni o'qish va yozish uchun bir qator vositalarni taqdim etadi.
Xulosa qilib aytganda, u tez va oddiy ma'lumotlarni qayta ishlash, ma'lumotlarni yig'ish, ma'lumotlarni o'qish va yozish va ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun idealdir. Ma'lumotlar fanini yaratish loyihasini yaratishda siz har doim ma'lumotlaringizni qayta ishlash va tahlil qilish uchun Pandas hayvon kutubxonasidan foydalanasiz.
2. Yomon
NumPy (Numerical Python) ilmiy hisob-kitoblar va asosiy va murakkab massiv operatsiyalarini bajarish uchun ajoyib vositadir.
Kutubxona Pythonda n-massivlar va matritsalar bilan ishlash uchun bir qator foydali funksiyalarni taqdim etadi.
Bu bir xil turdagi ma'lumotlar qiymatlarini o'z ichiga olgan massivlarni qayta ishlashni va massivlar ustida arifmetik amallarni bajarishni osonlashtiradi (jumladan, vektorlashtirish). Aslida, matematik operatsiyalarni vektorlashtirish uchun NumPy massiv turidan foydalanish unumdorlikni yaxshilaydi va bajarish vaqtini qisqartiradi.
Matematik va mantiqiy operatsiyalar uchun ko'p o'lchovli massivlarni qo'llab-quvvatlash kutubxonaning asosiy xususiyati hisoblanadi. NumPy funktsiyalari ko'p o'lchovli haqiqiy raqamlar qatori sifatida vizual va tovush to'lqinlarini indekslash, saralash, qayta shakllantirish va aloqa qilish uchun ishlatilishi mumkin.
3. matplotlib
Python dunyosida Matplotlib eng ko'p ishlatiladigan kutubxonalardan biridir. U statik, jonlantirilgan va interaktiv ma'lumotlar vizualizatsiyasini yaratish uchun ishlatiladi. Matplotlib juda ko'p diagramma va sozlash imkoniyatlariga ega.
Gistogrammalardan foydalanib, dasturchilar grafiklarni tarqatishlari, sozlashlari va tahrirlashlari mumkin. Ochiq manbali kutubxona dasturlarga uchastkalarni qo'shish uchun ob'ektga yo'naltirilgan APIni taqdim etadi.
Murakkab vizualizatsiya yaratish uchun ushbu kutubxonadan foydalanganda, ishlab chiquvchilar odatdagidan ko'proq kod yozishlari kerak.
Shuni ta'kidlash kerakki, mashhur diagramma kutubxonalari Matplotlib bilan muammosiz birga mavjud.
Boshqa narsalar qatorida, u Python skriptlarida, Python va IPython qobiqlarida, Jupyter noutbuklarida va veb-ilovasi serverlari.
U bilan chizmalar, shtrixli diagrammalar, dumaloq diagrammalar, gistogrammalar, scatterplots, xatolar diagrammalari, quvvat spektrlari, stemplotlar va boshqa har qanday vizualizatsiya diagrammalarini yaratish mumkin.
4. Dengiz tug'ilishi
Seaborn kutubxonasi Matplotlibda qurilgan. Seaborn Matplotlibga qaraganda jozibali va ma'lumot beruvchi statistik grafiklarni yaratish uchun ishlatilishi mumkin.
Seaborn ma'lumotlar vizualizatsiyasini to'liq qo'llab-quvvatlashdan tashqari, ko'plab o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro ta'sirlarni tekshirish uchun integratsiyalangan ma'lumotlar to'plamiga yo'naltirilgan APIni o'z ichiga oladi.
Seaborn ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun juda ko'p variantlarni taklif etadi, jumladan, vaqt seriyali vizualizatsiya, qo'shma syujetlar, skripka diagrammalari va boshqalar.
U chuqur tushunchalar bilan ma'lumot beruvchi vizualizatsiyani ta'minlash uchun semantik xaritalash va statistik yig'ilishdan foydalanadi. U butun ma'lumotlar to'plamini o'z ichiga olgan ma'lumotlar ramkalari va massivlari bilan ishlaydigan bir qator ma'lumotlar to'plamiga yo'naltirilgan diagramma tartiblarini o'z ichiga oladi.
Uning ma'lumotlar vizualizatsiyasiga shtrixli diagrammalar, dumaloq diagrammalar, gistogrammalar, tarqalish diagrammalari, xatolar diagrammalari va boshqa grafikalar kirishi mumkin. Ushbu Python ma'lumotlarini vizualizatsiya qilish kutubxonasi, shuningdek, ma'lumotlar to'plamidagi tendentsiyalarni aniqlashga yordam beradigan ranglar palitrasini tanlash vositalarini o'z ichiga oladi.
5. Scikit-o'rganing
Scikit-learn - bu ma'lumotlarni modellashtirish va modelni baholash uchun eng katta Python kutubxonasi. Bu eng foydali Python kutubxonalaridan biridir. U faqat modellashtirish uchun mo'ljallangan ko'plab imkoniyatlarga ega.
U barcha nazorat qilinadigan va nazoratsiz mashinalarni o'rganish algoritmlarini, shuningdek, to'liq aniqlangan Ansamblni o'rganish va Boosting Machine Learning funktsiyalarini o'z ichiga oladi.
U ma'lumotlar olimlari tomonidan muntazam ishlarni bajarish uchun ishlatiladi kompyuterni o'rganish va klasterlash, regressiya, model tanlash, o'lchamlarni kamaytirish va tasniflash kabi ma'lumotlarni qidirish faoliyati. Shuningdek, u keng qamrovli hujjatlar bilan birga keladi va ajoyib ishlaydi.
Scikit-learn-dan klassifikatsiya, regressiya, qo'llab-quvvatlash vektor mashinalari, tasodifiy o'rmonlar, eng yaqin qo'shnilar, sodda Bayes, qaror daraxtlari, klasterlash va boshqalar kabi boshqariladigan va nazoratsiz mashinalarni o'rganish modellarini yaratish uchun foydalanish mumkin.
Python mashinasini o'rganish kutubxonasi ma'lumotlarni tahlil qilish va qazib olish vazifalarini bajarish uchun turli xil sodda, ammo samarali vositalarni o'z ichiga oladi.
Qo'shimcha o'qish uchun bu erda bizning qo'llanmamiz Scikit - o'rganing.
6. XGBoost
XGBoost - bu tezlik, moslashuvchanlik va portativlik uchun mo'ljallangan, taqsimlangan gradientni oshirish asboblar to'plami. ML algoritmlarini ishlab chiqish uchun u Gradient Boosting ramkasidan foydalanadi. XGBoost - bu ma'lumotlar fanining keng doiradagi muammolarini hal qila oladigan tez va aniq parallel daraxtni kuchaytirish usuli.
Gradient Boosting ramkasidan foydalanib, ushbu kutubxonadan mashinani o'rganish algoritmlarini yaratish uchun foydalanish mumkin.
U jamoalarga ma'lumotlar fanining turli muammolarini hal qilishda yordam beradigan parallel daraxtlarni kuchaytirishni o'z ichiga oladi. Yana bir afzallik shundaki, ishlab chiquvchilar Hadoop, SGE va MPI uchun bir xil koddan foydalanishlari mumkin.
U taqsimlangan va xotira cheklangan vaziyatlarda ham ishonchli.
7. Tensor oqimi
TensorFlow - bu keng ko'lamli vositalar, kutubxonalar va resurslarga ega bo'lgan ochiq manbali AI platformasi. TensorFlow ishlayotgan har bir kishiga tanish bo'lishi kerak mashinani o'rganish loyihalari Pythonda.
Bu Google tomonidan ishlab chiqilgan ma'lumotlar oqimi grafiklaridan foydalangan holda raqamli hisoblash uchun ochiq manbali ramziy matematik vositalar to'plami. Grafik tugunlari odatiy TensorFlow ma'lumotlar oqimi grafigidagi matematik jarayonlarni aks ettiradi.
Boshqa tomondan, grafik qirralari tarmoq tugunlari o'rtasida oqadigan ko'p o'lchovli ma'lumotlar massivlari bo'lib, ular tensorlar deb ham ataladi. Bu dasturchilarga kodni o'zgartirmasdan ish stoli, mobil qurilma yoki serverdagi bir yoki bir nechta CPU yoki GPU o'rtasida ishlov berishni taqsimlash imkonini beradi.
TensorFlow C va C++ tillarida ishlab chiqilgan. TensorFlow yordamida siz shunchaki loyihalashingiz va Mashinani o'rganishni o'rgatish Keras kabi yuqori darajadagi API-lardan foydalanadigan modellar.
Shuningdek, u sizning modelingiz uchun eng yaxshi echimni tanlash imkonini beruvchi ko'plab mavhumlik darajalariga ega. TensorFlow shuningdek, Machine Learning modellarini bulutga, brauzerga yoki shaxsiy qurilmangizga joylashtirish imkonini beradi.
Bu ob'ektni aniqlash, nutqni aniqlash va boshqalar kabi ishlar uchun eng samarali vositadir. Bu sun'iy rivojlanishga yordam beradi neyron tarmoqlari Bu ko'plab ma'lumotlar manbalari bilan shug'ullanishi kerak.
Qo'shimcha o'qish uchun TensorFlow bo'yicha tezkor qo'llanmamiz.
8. Keras
Keras bepul va ochiq manba hisoblanadi Python-ga asoslangan neyron tarmoq sun'iy intellekt, chuqur o'rganish va ma'lumotlar fanlari faoliyati uchun asboblar to'plami. Neyron tarmoqlar kuzatuv ma'lumotlarini (fotosuratlar yoki audio) sharhlash uchun Data Science-da ham qo'llaniladi.
Bu modellarni yaratish, ma'lumotlarning grafiklarini yaratish va ma'lumotlarni baholash uchun vositalar to'plami. Shuningdek, u tezda import qilinadigan va yuklanishi mumkin bo'lgan oldindan etiketlangan ma'lumotlar to'plamini o'z ichiga oladi.
Foydalanish oson, ko'p qirrali va tadqiqot uchun ideal. Bundan tashqari, u neyron tarmoqlarning toʻliq bogʻlangan, konvolyutsion, birlashma, takroriy, oʻrnatish va boshqa shakllarini yaratishga imkon beradi.
Ushbu modellar katta ma'lumotlar to'plamlari va muammolari uchun to'liq neyron tarmog'ini qurish uchun birlashtirilishi mumkin. Bu neyron tarmoqlarni modellashtirish va yaratish uchun ajoyib kutubxona.
Foydalanish oson va ishlab chiquvchilarga katta moslashuvchanlikni beradi. Keras boshqa Python mashina o'rganish paketlariga nisbatan sust.
Buning sababi shundaki, u birinchi navbatda backend infratuzilmasidan foydalangan holda hisoblash grafikini yaratadi va undan keyin operatsiyalarni bajarish uchun foydalanadi. Keras yangi tadqiqotlar olib borishga kelganda ajoyib darajada ifodali va moslashuvchan.
9. PyTorch
PyTorch mashhur Python paketidir chuqur o'rganish va mashinani o'rganish. Bu katta ma'lumotlar to'plamlarida Deep Learning va Neyron tarmoqlarini amalga oshirish uchun Python-ga asoslangan ochiq manbali ilmiy hisoblash dasturi.
Facebook ushbu asboblar to'plamidan yuzni aniqlash va avtomatik teglash kabi faoliyatlarda yordam beruvchi neyron tarmoqlarni yaratish uchun keng foydalanadi.
PyTorch - bu chuqur o'rganish ishlarini tezda bajarishni xohlaydigan ma'lumotlar olimlari uchun platforma. Asbob tensor hisoblarini GPU tezlashuvi bilan bajarishga imkon beradi.
Bundan tashqari, u dinamik hisoblash tarmoqlarini qurish va gradientlarni avtomatik hisoblash kabi boshqa narsalar uchun ham qo'llaniladi.
Yaxshiyamki, PyTorch - bu maksimal moslashuvchanlik va tezlikni ta'minlash uchun mashinani o'rganish va chuqur o'rganish bo'yicha tadqiqotlar haqida gap ketganda, ishlab chiquvchilarga nazariya va tadqiqotdan ta'lim va rivojlanishga osongina o'tishga imkon beradigan ajoyib paket.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) maʼlumotlar olimlari uchun mashhur Python toʻplamidir. Matnni teglash, tokenizatsiya, semantik fikrlash va tabiiy tilni qayta ishlash bilan bog'liq boshqa vazifalarni NLTK bilan bajarish mumkin.
NLTK yanada murakkab AIni bajarish uchun ham ishlatilishi mumkin (Sun'iy intellekt) ish o'rinlari. NLTK dastlab lingvistik model va kognitiv nazariya kabi turli xil sun'iy intellekt va mashinani o'rganishni o'qitish paradigmalarini qo'llab-quvvatlash uchun yaratilgan.
Hozirda u AI algoritmini va haqiqiy dunyoda modellarni ishlab chiqishni boshqarmoqda. U tadqiqot tizimlarini prototiplash va rivojlantirish platformasi sifatida foydalanishdan tashqari, o'quv vositasi va individual o'rganish vositasi sifatida foydalanish uchun keng qo'llanilgan.
Tasniflash, tahlil qilish, semantik mulohaza yuritish, stemming, teglash va tokenizatsiya qo'llab-quvvatlanadi.
Xulosa
Bu ma'lumotlar faniga oid eng yaxshi o'nta Python kutubxonasini yakunlaydi. Python ma'lumotlar fanlari kutubxonalari muntazam ravishda yangilanadi, chunki ma'lumotlar fanlari va mashinalarni o'rganish yanada ommalashmoqda.
Data Science uchun bir nechta Python kutubxonalari mavjud va foydalanuvchining tanlovi asosan ular ustida ishlayotgan loyiha turiga qarab belgilanadi.
Leave a Reply