在當今社會,數據科學非常重要!
以至於數據科學家被加冕為“XNUMX 世紀最性感的工作”,儘管沒有人認為極客的工作會很性感!
然而,由於數據的巨大重要性,數據科學現在非常流行。
Python 憑藉其統計分析、數據建模和可讀性,是最好的之一 編程語言 從這些數據中提取價值。
在克服數據科學挑戰時,Python 從未停止讓程序員感到驚訝。 它是一種廣泛使用的、面向對象的、開源的、高性能的編程語言,具有多種附加功能。
Python 設計有出色的數據科學庫,程序員每天都在使用這些庫來解決困難。
以下是要考慮的最佳 Python 庫:
1. 大熊貓
Pandas 是一個旨在幫助開發人員以自然方式處理“標記”和“關係”數據的軟件包。 它建立在兩個主要的數據結構上:“系列”(一維,類似於對象列表)和“數據框”(二維,類似於具有多列的表)。
Pandas 支持將數據結構轉換為 DataFrame 對象、處理丟失的數據、從 DataFrame 添加/刪除列、估算丟失的文件以及 可視化數據 使用直方圖或繪圖框。
它還提供了許多用於在內存數據結構和多種文件格式之間讀取和寫入數據的工具。
簡而言之,它是快速簡單的數據處理、數據聚合、數據讀寫和數據可視化的理想選擇。 在創建數據科學項目時,您將始終使用野獸庫 Pandas 來處理和分析您的數據。
2. 脾氣暴躁的
NumPy (Numerical Python) 是用於進行科學計算以及基本和復雜的數組操作的絕佳工具。
該庫為在 Python 中處理 n 數組和矩陣提供了許多有用的功能。
它使處理包含相同數據類型值的數組和對數組執行算術運算(包括矢量化)變得更加容易。 實際上,使用 NumPy 數組類型對數學運算進行矢量化可以提高性能並減少執行時間。
對數學和邏輯運算的多維數組的支持是該庫的核心特性。 NumPy 函數可用於將視覺和聲波作為多維實數數組進行索引、排序、重塑和交流。
3. Matplotlib
在 Python 世界中,Matplotlib 是使用最廣泛的庫之一。 它用於生成靜態、動畫和交互式數據可視化。 Matplotlib 有很多圖表和自定義選項。
使用直方圖,程序員可以分散、調整和編輯圖形。 開源庫提供了一個面向對象的 API,用於將繪圖添加到程序中。
然而,當利用這個庫生成複雜的可視化時,開發人員必須編寫比平常更多的代碼。
值得注意的是,流行的圖表庫與 Matplotlib 可以順利共存。
除其他外,它還用於 Python 腳本、Python 和 IPython shell、Jupyter 筆記本和 Web應用程序 服務器。
繪圖、條形圖、餅圖、直方圖、散點圖、誤差圖、功率譜、莖圖和任何其他類型的可視化圖表都可以用它創建。
4. 海生
Seaborn 庫建立在 Matplotlib 之上。 Seaborn 可用於製作比 Matplotlib 更具吸引力和信息量的統計圖。
Seaborn 包括一個集成的面向數據集的 API,用於研究許多變量之間的交互,此外還完全支持數據可視化。
Seaborn 提供了數量驚人的數據可視化選項,包括時間序列可視化、聯合圖、小提琴圖等。
它使用語義映射和統計聚合來提供具有深刻見解的信息可視化。 它包括許多面向數據集的圖表例程,這些例程與包含整個數據集的數據框和數組一起使用。
它的數據可視化可以包括條形圖、餅圖、直方圖、散點圖、誤差圖和其他圖形。 這個 Python 數據可視化庫還包括用於選擇調色板的工具,這有助於發現數據集中的趨勢。
5. Scikit學習
Scikit-learn 是用於數據建模和模型評估的最棒的 Python 庫。 它是最有用的 Python 庫之一。 它具有大量專為建模目的而設計的功能。
它包括所有有監督和無監督機器學習算法,以及完全定義的集成學習和增強機器學習功能。
數據科學家用它來做日常工作 機器學習 和數據挖掘活動,例如聚類、回歸、模型選擇、降維和分類。 它還附帶全面的文檔,性能令人欽佩。
Scikit-learn 可用於創建各種有監督和無監督機器學習模型,例如分類、回歸、支持向量機、隨機森林、最近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、聚類等。
Python 機器學習庫包括各種簡單而高效的工具,用於執行數據分析和挖掘任務。
如需進一步閱讀,這裡是我們的指南 Scikit-學習。
6. XGBoost
XGBoost 是一個分佈式梯度提升工具包,專為速度、靈活性和可移植性而設計。 為了開發 ML 算法,它採用了 Gradient Boosting 框架。 XGBoost 是一種快速準確的並行樹提陞技術,可以解決廣泛的數據科學問題。
使用 Gradient Boosting 框架,該庫可用於創建機器學習算法。
它包括並行樹提升,可幫助團隊解決各種數據科學問題。 另一個好處是開發人員可以為 Hadoop、SGE 和 MPI 使用相同的代碼。
它在分佈式和內存受限的情況下也是可靠的。
7. 張量流
TensorFlow 是一個免費的端到端開源 AI 平台,擁有大量工具、庫和資源。 任何從事 TensorFlow 工作的人都必須熟悉 TensorFlow 機器學習項目 在Python中。
它是一個開源符號數學工具包,用於利用 Google 開發的數據流圖進行數值計算。 圖節點反映了典型 TensorFlow 數據流圖中的數學過程。
另一方面,圖邊是在網絡節點之間流動的多維數據數組,也稱為張量。 它允許程序員在台式機、移動設備或服務器上的一個或多個 CPU 或 GPU 之間分配處理,而無需更改代碼。
TensorFlow 是用 C 和 C++ 開發的。 使用 TensorFlow,您可以簡單地設計和 訓練機器學習 使用 Keras 等高級 API 的模型。
它還具有許多抽象程度,允許您為模型選擇最佳解決方案。 TensorFlow 還允許您將機器學習模型部署到雲、瀏覽器或您自己的設備。
它是對象識別、語音識別等工作的最有效工具。 它有助於人工的發展 神經網絡 這必須處理大量數據源。
這是我們關於 TensorFlow 的快速指南,以供進一步閱讀。
8. 凱拉斯
Keras 是一個免費和開源的 基於 Python 的神經網絡 用於人工智能、深度學習和數據科學活動的工具包。 神經網絡也用於數據科學來解釋觀察數據(照片或音頻)。
它是用於創建模型、繪製數據和評估數據的工具集合。 它還包括可以快速導入和加載的預標記數據集。
它易於使用、用途廣泛,是探索性研究的理想選擇。 此外,它允許您創建全連接、卷積、池化、循環、嵌入和其他形式的神經網絡。
可以合併這些模型,為大量數據集和問題構建成熟的神經網絡。 這是一個用於建模和創建神經網絡的出色庫。
它使用簡單,並為開發人員提供了很大的靈活性。 與其他 Python 機器學習包相比,Keras 速度較慢。
這是因為它首先利用後端基礎設施生成計算圖,然後使用它來執行操作。 在進行新研究時,Keras 具有令人難以置信的表現力和適應性。
9. 火炬
PyTorch 是一個流行的 Python 包 深入學習 和機器學習。 它是一個基於 Python 的開源科學計算軟件,用於在龐大的數據集上實現深度學習和神經網絡。
Facebook 廣泛使用該工具包來創建有助於面部識別和自動標記等活動的神經網絡。
PyTorch 是一個面向希望快速完成深度學習工作的數據科學家的平台。 該工具支持使用 GPU 加速執行張量計算。
它還用於其他事情,包括構建動態計算網絡和自動計算梯度。
幸運的是,PyTorch 是一個出色的軟件包,它允許開發人員在機器學習和深度學習研究方面輕鬆地從理論和研究過渡到培訓和開發,以提供最大的靈活性和速度。
10. NLTK
NLTK(自然語言工具包)是數據科學家流行的 Python 包。 與自然語言處理相關的文本標記、標記化、語義推理和其他任務可以使用 NLTK 完成。
NLTK 也可以用來完成更複雜的 AI(人工智能) 工作。 NLTK 最初是為了支持不同的 AI 和機器學習教學範式而創建的,例如語言模型和認知理論。
它目前正在推動現實世界中的人工智能算法和學習模型的開發。 除了用作原型設計和開發研究系統的平台外,它還被廣泛用作教學工具和個人學習工具。
分類、解析、語義推理、詞幹提取、標記和標記化都受支持。
結論
數據科學的十大 Python 庫到此結束。 隨著數據科學和機器學習變得越來越流行,Python 數據科學庫會定期更新。
有幾個用於數據科學的 Python 庫,用戶的選擇主要取決於他們正在從事的項目的類型。
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