在当今社会,数据科学非常重要!
以至于数据科学家被加冕为“XNUMX 世纪最性感的工作”,尽管没有人认为极客的工作会很性感!
然而,由于数据的巨大重要性,数据科学现在非常流行。
Python 凭借其统计分析、数据建模和可读性,是最好的之一 编程语言 从这些数据中提取价值。
在克服数据科学挑战时,Python 从未停止让程序员感到惊讶。 它是一种广泛使用的、面向对象的、开源的、高性能的编程语言,具有多种附加功能。
Python 设计有出色的数据科学库,程序员每天都在使用这些库来解决困难。
以下是要考虑的最佳 Python 库:
1. 熊猫
Pandas 是一个旨在帮助开发人员以自然方式处理“标记”和“关系”数据的软件包。 它建立在两个主要的数据结构之上:“系列”(一维,类似于对象列表)和“数据框”(二维,类似于具有多列的表格)。
Pandas 支持将数据结构转换为 DataFrame 对象、处理丢失的数据、从 DataFrame 添加/删除列、估算丢失的文件以及 可视化数据 使用直方图或绘图框。
它还提供了许多用于在内存数据结构和多种文件格式之间读取和写入数据的工具。
简而言之,它是快速简单的数据处理、数据聚合、数据读写和数据可视化的理想选择。 在创建数据科学项目时,您将始终使用野兽库 Pandas 来处理和分析您的数据。
2. 脾气暴躁的
NumPy (Numerical Python) 是用于进行科学计算以及基本和复杂的数组操作的绝佳工具。
该库为在 Python 中处理 n 数组和矩阵提供了许多有用的功能。
它使处理包含相同数据类型的值的数组和对数组执行算术运算(包括向量化)变得更加容易。 实际上,使用 NumPy 数组类型对数学运算进行矢量化可以提高性能并减少执行时间。
对数学和逻辑运算的多维数组的支持是该库的核心功能。 NumPy 函数可用于索引、排序、重塑和传达视觉和声波作为多维实数数组。
3. Matplotlib
在 Python 世界中,Matplotlib 是使用最广泛的库之一。 它用于生成静态、动画和交互式数据可视化。 Matplotlib 有很多图表和自定义选项。
使用直方图,程序员可以分散、调整和编辑图形。 开源库提供了一个面向对象的 API,用于将绘图添加到程序中。
然而,当利用这个库来生成复杂的可视化时,开发人员必须编写比平常更多的代码。
值得注意的是,流行的图表库可以与 Matplotlib 顺利共存。
除其他外,它还用于 Python 脚本、Python 和 IPython shell、Jupyter 笔记本和 Web应用程序 服务器。
绘图、条形图、饼图、直方图、散点图、误差图、功率谱、茎图和任何其他类型的可视化图表都可以用它创建。
4. 海生
Seaborn 库建立在 Matplotlib 之上。 Seaborn 可用于制作比 Matplotlib 更具吸引力和信息量的统计图。
Seaborn 包括一个集成的面向数据集的 API,用于研究许多变量之间的交互,此外还完全支持数据可视化。
Seaborn 提供了数量惊人的数据可视化选项,包括时间序列可视化、联合图、小提琴图等。
它使用语义映射和统计聚合来提供具有深刻见解的信息可视化。 它包括许多面向数据集的图表例程,这些例程与包含整个数据集的数据框和数组一起使用。
它的数据可视化可以包括条形图、饼图、直方图、散点图、误差图和其他图形。 这个 Python 数据可视化库还包括用于选择调色板的工具,这有助于发现数据集中的趋势。
5. Scikit学习
Scikit-learn 是用于数据建模和模型评估的最棒的 Python 库。 它是最有用的 Python 库之一。 它具有大量专为建模目的而设计的功能。
它包括所有有监督和无监督机器学习算法,以及完全定义的集成学习和增强机器学习功能。
数据科学家用它来做日常工作 机器学习 和数据挖掘活动,例如聚类、回归、模型选择、降维和分类。 它还附带全面的文档,性能令人钦佩。
Scikit-learn 可用于创建各种监督和非监督机器学习模型,例如分类、回归、支持向量机、随机森林、最近邻、朴素贝叶斯、决策树、聚类等。
Python 机器学习库包括各种简单而高效的工具,用于执行数据分析和挖掘任务。
如需进一步阅读,这里是我们的指南 Scikit-学习。
6. XGBoost
XGBoost 是一个分布式梯度提升工具包,专为速度、灵活性和可移植性而设计。 为了开发 ML 算法,它采用了 Gradient Boosting 框架。 XGBoost 是一种快速准确的并行树提升技术,可以解决广泛的数据科学问题。
使用 Gradient Boosting 框架,该库可用于创建机器学习算法。
它包括并行树提升,可帮助团队解决各种数据科学问题。 另一个好处是开发人员可以为 Hadoop、SGE 和 MPI 使用相同的代码。
它在分布式和内存受限的情况下也是可靠的。
7. Tensorflow
TensorFlow 是一个免费的端到端开源 AI 平台,拥有大量工具、库和资源。 任何从事 TensorFlow 工作的人都必须熟悉 TensorFlow 机器学习项目 在Python中。
它是一个开源符号数学工具包,用于利用 Google 开发的数据流图进行数值计算。 图节点反映了典型 TensorFlow 数据流图中的数学过程。
另一方面,图边是在网络节点之间流动的多维数据数组,也称为张量。 它允许程序员在台式机、移动设备或服务器上的一个或多个 CPU 或 GPU 之间分配处理,而无需更改代码。
TensorFlow 是用 C 和 C++ 开发的。 使用 TensorFlow,您可以简单地设计和 训练机器学习 使用 Keras 等高级 API 的模型。
它还具有许多抽象程度,允许您为模型选择最佳解决方案。 TensorFlow 还允许您将机器学习模型部署到云、浏览器或您自己的设备。
它是对象识别、语音识别等工作的最有效工具。 它有助于人工的发展 神经网络 这必须处理大量数据源。
这是我们关于 TensorFlow 的快速指南,以供进一步阅读。
8. Keras
Keras 是一个免费和开源的 基于 Python 的神经网络 用于人工智能、深度学习和数据科学活动的工具包。 神经网络也用于数据科学来解释观察数据(照片或音频)。
它是用于创建模型、绘制数据和评估数据的工具集合。 它还包括可以快速导入和加载的预标记数据集。
它易于使用、用途广泛,是探索性研究的理想选择。 此外,它允许您创建全连接、卷积、池化、循环、嵌入和其他形式的神经网络。
可以合并这些模型,为大量数据集和问题构建成熟的神经网络。 这是一个用于建模和创建神经网络的出色库。
它使用简单,并为开发人员提供了很大的灵活性。 与其他 Python 机器学习包相比,Keras 速度较慢。
这是因为它首先利用后端基础设施生成计算图,然后使用它来执行操作。 在进行新研究时,Keras 具有令人难以置信的表现力和适应性。
9. PyTorch
PyTorch 是一个流行的 Python 包 深入学习 和机器学习。 它是一个基于 Python 的开源科学计算软件,用于在庞大的数据集上实现深度学习和神经网络。
Facebook 广泛使用该工具包来创建有助于面部识别和自动标记等活动的神经网络。
PyTorch 是一个面向希望快速完成深度学习工作的数据科学家的平台。 该工具支持使用 GPU 加速执行张量计算。
它还用于其他事情,包括构建动态计算网络和自动计算梯度。
幸运的是,PyTorch 是一个出色的软件包,它允许开发人员在机器学习和深度学习研究方面轻松地从理论和研究过渡到培训和开发,以提供最大的灵活性和速度。
10. NLTK
NLTK(自然语言工具包)是数据科学家流行的 Python 包。 与自然语言处理相关的文本标记、标记化、语义推理和其他任务可以使用 NLTK 完成。
NLTK也可以用来完成更复杂的AI(人工智能) 工作。 NLTK 最初是为了支持不同的 AI 和机器学习教学范式而创建的,例如语言模型和认知理论。
它目前正在推动现实世界中的人工智能算法和学习模型的开发。 除了用作原型设计和开发研究系统的平台外,它还被广泛用作教学工具和个人学习工具。
分类、解析、语义推理、词干提取、标记和标记化都受支持。
结论
数据科学的十大 Python 库到此结束。 随着数据科学和机器学习变得越来越流行,Python 数据科学库会定期更新。
有几个用于数据科学的 Python 库,用户的选择主要取决于他们正在从事的项目的类型。
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