Prezentare generală a bibliotecilor Python pentru știința datelor
Conform unui sondaj recent realizat de Kaggle, 83% dintre practicienii științelor datelor au ales pitonul ca limbă de alegere. Unul dintre motivele principale din spatele acestui fapt este gama extinsă de biblioteci piton disponibile. Dar ce este o bibliotecă ? Putem considera o bibliotecă ca un set de funcții, rutine sau funcționalități care îi ajută pe dezvoltatori să se concentreze pe afirmația problemei în loc să reinventeze roata.
Să presupunem că lucrați la o problemă de predicție a creditelor prestabilite pentru o organizație financiară mare. Acum, în loc să scrieți cod de la zero pentru operațiuni comune, cum ar fi manipularea datelor, vizualizarea, implementarea algoritmilor de învățare a mașinilor, aceste biblioteci vă ajută să le gestionați cu funcționalități personalizabile și eficiente. În acest articol, vom discuta despre cele mai utilizate biblioteci piton în diferite domenii ale operațiunilor în știința datelor precum învățarea mașinii, vizualizarea datelor, învățarea profundă, procesarea limbajului natural etc.
Python Data Science Libraries
Pe baza operațiunilor, vom împărți bibliotecile de știință a datelor piton în următoarele domenii
1. Biblioteci generale
NumPy: NumPy înseamnă Numerical Python. Este una dintre bibliotecile fundamentale pentru calculele științifice și matematice. Ne ajută cu operații eficiente de matrice dimensionale în N, integrând codurile C / C ++ și Fortran, transformări matematice complexe care implică algebră liniară, transformare Fourier etc.
Pandas: Este cea mai populară bibliotecă pentru citirea, manipularea și pregătirea datelor. Pandas-urile oferă structuri de date ușor de utilizat ușor de utilizat, care ajută la manipularea datelor între formate de memorie și date externe precum CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL etc.
Caracteristicile cheie ale acestei biblioteci sunt:
- Vine cu un obiect DataFrame rapid și eficient
- Fuziune de înaltă performanță și indexare inteligentă a seturilor de date
- Implementarea cu latență scăzută este scrisă în Cython și C etc.
SciPy: SciPy este o altă bibliotecă populară open-source pentru operații matematice și statistice. Structura principală a datelor scipy este matrițele numpy. Ajută oamenii de știință și dezvoltatorii de date cu algebră liniară, transformări de domenii, analize statistice etc.
2. vizualizarea datelor
Matplotlib: Este o bibliotecă de grafică 2D pentru vizualizare inspirată de MATLAB. Matplotlib oferă cifre bidimensionale de înaltă calitate, cum ar fi o diagramă de bare, parcele de distribuție, histograme, scatterplot etc., cu câteva linii de cod. La fel ca MATLAB, oferă utilizatorilor flexibilitatea de a alege funcționalități la nivel scăzut, precum stiluri de linie, proprietăți de fonturi, proprietăți de axe etc., printr-o interfață orientată pe obiect sau printr-un set de funcții.
Seaborn: Seaborn este practic o API de nivel înalt, construită pe partea de sus a Matplotlib. Este livrat cu accesor vizual și grafică statistică informativă, precum hârtie de căldură, complot de numărare, violonplot etc.
Plotly: Plotly este o altă bibliotecă populară de grafică pitonă open-source pentru vizualizare interactivă de înaltă calitate. În plus față de graficele 2D, acceptă și trasarea 3D. Plotly este utilizat pe scară largă pentru vizualizarea în browser a datelor.
3. Machine Learning și NLP
ScikitLearn: ScikitLearn este probabil una dintre cele mai utilizate biblioteci Python pentru învățarea automată și analiza predictivă. Oferă o colecție extinsă de algoritmi eficienți pentru activități de clasificare, regresie, clustering, reglare a modelelor, preprocesare a datelor și reducerea dimensionalității. Este construit pe partea de sus a NumPy, SciPy și Matplotlib, prin urmare, este ușor de utilizat, deschis și reutilizabil pentru diferite contexte.
LightGBM: în partea ulterioară a învățării științelor datelor, veți găsi algoritmi și ansambluri de învățare bazate pe arbori. Una dintre cele mai importante metodologii în învățarea mașinii de azi este stimularea. LightGBM este un cadru popular de promovare a gradientului open-source de către Microsoft.
Principalele caracteristici ale lightgbm sunt
- Execuție paralelă și GPU activată
- Rapiditate și precizie mai bună
- Capacitatea de a gestiona seturi de date la scară largă și suportă calculul distribuit
Surpriză: Sistemul de recomandare este un domeniu important de interes pentru aplicațiile moderne bazate pe AI. Sistemul de recomandări de ultimă generație permite întreprinderilor să ofere clienților oferte extrem de personalizate. Surpriza este o bibliotecă Python de tip open-source utilă pentru a construi sisteme de recomandări. Oferă instrumente pentru evaluarea, analiza și compararea performanței algoritmului.
NLTK: NLTK înseamnă „Natural Language Toolkit”. Este o bibliotecă open-source care lucrează cu seturile de date ale limbajului uman. Este foarte util pentru probleme precum analiza textului, analiza sentimentelor, analiza structurii lingvistice etc.
4. Învățare profundă
TensorFlow: TensorFlow este un cadru open-source de către Google pentru soluții de învățare automată și de învățare profundă. Oferă controale la nivel scăzut utilizatorilor pentru a proiecta și instrui rețele neuronale extrem de scalabile și complexe. Tensorflow este disponibil atât pentru desktop cât și pentru mobil și acceptă un număr extins de limbaje de programare prin intermediul ambalajelor.
Keras: Keras este o bibliotecă de învățare profundă la nivel înalt cu sursă deschisă. Oferă flexibilitatea de a folosi fie ca backend tensorflow, fie theano (o altă bibliotecă piton de nivel scăzut, cum ar fi tensorflow). Keras oferă API simplă la nivel înalt pentru dezvoltarea de modele de învățare profundă.
Este potrivit pentru prototiparea rapidă și dezvoltarea de modele de rețele neuronale pentru uz industrial. Utilizarea principală a lui Keras este în clasificare, generarea textului și rezumarea, etichetarea și traducerea, recunoașterea vorbirii etc.
5. Diverse
OpenCV: OpenCV este o bibliotecă populară piton pentru probleme de viziune pe calculator (sarcină care implică date de imagine sau video). Este un cadru eficient, cu suport multiplă platformă și ideal pentru aplicații în timp real.
Sarcină: Dacă aveți o putere de calcul scăzută sau nu aveți acces la clustere mari, Dask este o alegere perfectă pentru calcularea scalabilă. Dask oferă API-uri la nivel scăzut pentru a construi sisteme personalizate pentru aplicații interne. În timp ce lucrați cu un set de date la scară foarte mare în caseta locală, puteți opta pentru Dask în locul Pandas.
Concluzie
Există un set bogat de biblioteci piton disponibile pentru diferite operații bazate pe date în python. În acest articol, am discutat despre cele mai populare și utilizate pe scară largă biblioteci de pitoni din comunitatea științelor datelor. Pe baza afirmației problemelor și a practicilor organizaționale, în practică sunt alese biblioteci de pitoni adecvate.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru bibliotecile Python pentru știința datelor. Aici am discutat imaginea de ansamblu și diferite biblioteci de python pentru știința datelor. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Avantajele Python
- Alternative Python
- Cadre Python
- Funcții cu coarde Python
- Matplotlib În Python