Bästa Python-bibliotek för dataforskare

av

Den här artikeln nämner och förklarar några av de bästa pythonbiblioteken för datavetare och maskininlärningsteamet.

Python är ett idealiskt språk som är känt inom dessa två områden, främst för de bibliotek som det erbjuder.

Detta beror på Python-bibliotekens applikationer som datainmatning/utdata I/O och dataanalys, bland andra datamanipuleringsoperationer som datavetare och maskininlärningsexperter använder för att hantera och utforska data.

Python-bibliotek, vad är det?

Ett Python-bibliotek är en omfattande samling av inbyggda moduler som innehåller förkompilerad kod, inklusive klasser och metoder, vilket eliminerar behovet för utvecklaren att implementera kod från grunden.

Betydelsen av Python i datavetenskap och maskininlärning

Python har de bästa biblioteken för användning av maskininlärnings- och datavetenskapsexperter.

Dess syntax är enkel, vilket gör det effektivt att implementera komplexa maskininlärningsalgoritmer. Dessutom förkortar den enkla syntaxen inlärningskurvan och gör förståelsen lättare.

Python stöder även snabb prototyputveckling och smidig testning av applikationer.

Pythons stora community är praktiskt för datavetare att lätt söka lösningar på sina frågor när det behövs.

Hur användbara är Python-bibliotek?

Python-bibliotek är avgörande för att skapa applikationer och modeller inom maskininlärning och datavetenskap.

Dessa bibliotek går långt för att hjälpa utvecklaren med kodåteranvändbarhet. Därför kan du importera ett relevant bibliotek som implementerar en specifik funktion i ditt program förutom att återuppfinna hjulet.

Python-bibliotek som används inom maskininlärning och datavetenskap

Data Science-experter rekommenderar olika Python-bibliotek som datavetenskapsentusiaster måste vara bekanta med. Beroende på deras relevans i applikationen använder maskininlärnings- och datavetenskapsexperterna olika Python-bibliotek kategoriserade i bibliotek för att distribuera modeller, bryta och skrapa data, databearbetning och datavisualisering.

Den här artikeln identifierar några vanliga Python-bibliotek inom datavetenskap och maskininlärning.

Låt oss titta på dem nu.

Numpy

Numpy Python-biblioteket, även Numerical Python Code i sin helhet, är byggt med väl optimerad C-kod. Dataforskare föredrar det för dess djupgående matematiska beräkningar och vetenskapliga beräkningar.

Funktioner

  • Numpy har en syntax på hög nivå som gör det enkelt för programmerare med erfarenhet.
  • Bibliotekets prestanda är relativt hög på grund av den väloptimerade C-koden som utgör det.
  • Den har numeriska beräkningsverktyg, inklusive Fourier-transformationsfunktioner, linjär algebra och slumptalsgeneratorer.
  • Det är öppen källkod, vilket möjliggör många bidrag från andra utvecklare.

    • Numpy kommer med andra omfattande funktioner som vektorisering av matematiska operationer, indexering och nyckelbegrepp för implementering av matriser och matriser.

    Pandas

    Pandas är ett berömt bibliotek inom maskininlärning som tillhandahåller datastrukturer på hög nivå och många verktyg för att analysera massiva datamängder enkelt och effektivt. Med väldigt få kommandon kan det här biblioteket översätta komplexa operationer med data.

    Många inbyggda metoder som kan gruppera, indexera, hämta, dela, omstrukturera data och filtrera uppsättningar innan de infogas i enkla och flerdimensionella tabeller; utgör detta bibliotek.

    Pandas biblioteks huvudfunktioner

  • Pandas gör det enkelt att etikettera data i tabellerna och automatiskt justera och indexera data.
  • Det kan snabbt ladda och spara dataformat som JSON och CSV.

    • Den är mycket effektiv för sin goda dataanalysfunktionalitet och höga flexibilitet.

    Matplotlib

    Matplotlib 2D grafiska Python-bibliotek kan enkelt hantera data från många källor. Visualiseringarna som skapas är statiska, animerade och interaktiva som användaren kan zooma in på, vilket gör det effektivt för visualiseringar och skapa diagram. Det tillåter också anpassning av layout och visuell stil.

    Dess dokumentation är öppen källkod och erbjuder en omfattande samling verktyg som krävs för implementering.

    Matplotlib importerar hjälpklasser för att implementera år, månad, dag och vecka, vilket gör det effektivt att manipulera tidsseriedata.

    Scikit-lär dig

    Om du funderar på ett bibliotek som hjälper dig att arbeta med komplexa data bör Scikit-learn vara ditt idealiska bibliotek. Maskininlärningsexperter använder Scikit-learn i stor utsträckning. Biblioteket är associerat med andra bibliotek som NumPy, SciPy och matplotlib. Den erbjuder både övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer som kan användas för produktionsapplikationer.

    Funktioner i Scikit-lär Python-biblioteket

  • Identifiera objektkategorier, till exempel genom att använda algoritmer som SVM och random forest i applikationer som bildigenkänning.
  • Förutsägelse av ett kontinuerligt värderat attribut som ett objekt associerar med en uppgift som kallas regression.
  • Särdragsextraktion.
  • Dimensionalitetsreduktion är där du minskar det övervägda antalet slumpvariabler.
  • Klustring av liknande objekt i uppsättningar.

    • Scikit-learn-biblioteket är effektivt för att extrahera funktioner från text- och bilddatauppsättningar. Dessutom är det möjligt att kontrollera noggrannheten hos övervakade modeller på osynliga data. Dess många tillgängliga algoritmer möjliggör datautvinning och andra maskininlärningsuppgifter.

    SciPy

    SciPy (Scientific Python Code) är ett maskininlärningsbibliotek som tillhandahåller moduler som tillämpas på matematiska funktioner och algoritmer som är allmänt tillämpliga. Dess algoritmer löser algebraiska ekvationer, interpolation, optimering, statistik och integration.

    Dess huvudsakliga funktion är dess förlängning till NumPy, som lägger till verktyg för att lösa de matematiska funktionerna och tillhandahåller datastrukturer som glesa matriser.

    SciPy använder kommandon och klasser på hög nivå för att manipulera och visualisera data. Dess databehandling och prototypsystem gör det till ett ännu effektivare verktyg.

    Dessutom gör SciPys syntax på hög nivå det enkelt för programmerare på alla erfarenhetsnivåer att använda.

    SciPys enda nackdel är dess enda fokus på numeriska objekt och algoritmer; kan därför inte erbjuda någon plottningsfunktion.

    PyTorch

    Detta mångsidiga maskininlärningsbibliotek implementerar effektivt tensorberäkningar med GPU-acceleration, vilket skapar dynamiska beräkningsgrafer och automatiska gradientberäkningar. Torch-biblioteket, ett maskininlärningsbibliotek med öppen källkod utvecklat på C, bygger PyTorch-biblioteket.

    Nyckelfunktioner inkluderar:

  • Ett tillhandahållande av friktionsfri utveckling och smidig skalning på grund av dess goda stöd på stora molnplattformar.
  • Ett robust ekosystem av verktyg och bibliotek stöder utveckling av datorseende och andra områden som Natural Language Processing (NLP).
  • Det ger en mjuk övergång mellan ivriga och grafiska lägen med Torch Script medan den använder TorchServe för att påskynda vägen till produktion.
  • Torch-distribuerade backend tillåter distribuerad utbildning och prestandaoptimering inom forskning och produktion.

    • Du kan använda PyTorch för att utveckla NLP-applikationer.

    Keras

    Keras är ett Python-bibliotek med öppen källkod för maskininlärning som används för att experimentera med djupa neurala nätverk.

    Det är känt för att erbjuda verktyg som bland annat stöder uppgifter som modellkompilering och grafvisualiseringar. Den tillämpar Tensorflow för sin backend. Alternativt kan du använda Theano eller neurala nätverk som CNTK i backend. Denna backend-infrastruktur hjälper den att skapa beräkningsgrafer som används för att implementera operationer.

    Huvudfunktioner i biblioteket

  • Den kan effektivt köras på både centralprocessor och grafisk bearbetningsenhet.
  • Felsökning är lättare med Keras eftersom det är baserat på Python.
  • Keras är modulärt, vilket gör den uttrycksfull och anpassningsbar.
  • Du kan distribuera Keras var som helst genom att direkt exportera dess moduler till JavaScript för att köra den i webbläsaren.

    • Tillämpningar av Keras inkluderar byggstenar för neurala nätverk som lager och mål, bland andra verktyg som underlättar arbete med bilder och textdata.

    Seaborn

    Seaborn är ett annat värdefullt verktyg för statistisk datavisualisering.

    Dess avancerade gränssnitt kan implementera attraktiva och informativa statistiska grafikritningar.

    Handling

    Plotly är ett 3D-webbaserat visualiseringsverktyg byggt på Plotly JS-biblioteket. Den har ett brett stöd för olika diagramtyper som linjediagram, spridningsdiagram och rutatyper.

    Dess applikation inkluderar att skapa webbaserade datavisualiseringar i Jupyter-anteckningsböcker.

    Plotly är lämplig för visualisering eftersom den kan peka ut extremvärden eller avvikelser i grafen med sitt hovringsverktyg. Du kan också anpassa graferna så att de passar dina önskemål.

    På Plotlys nackdel är dess dokumentation föråldrad; därför kan det vara svårt för användaren att använda den som en guide. Dessutom har den många verktyg som användaren bör lära sig. Det kan vara svårt att hålla reda på dem alla.

    Funktioner i Plotly Python-biblioteket

  • De 3D-diagram som den använder tillåter flera interaktionspunkter.
  • Den har en förenklad syntax.
  • Du kan behålla din kods integritet medan du fortfarande delar med dig av dina poäng.

    • SimpleITK

    SimpleITK är ett bildanalysbibliotek som erbjuder ett gränssnitt till Insight Toolkit (ITK). Den är baserad på C++ och är öppen källkod.

    Funktioner i SimpleITK-biblioteket

  • Dess bildfil I/O stöder och kan konvertera upp till 20 bildfilformat som JPG, PNG och DICOM.
  • Det tillhandahåller många filter för bildsegmenteringsarbetsflöden, inklusive Otsu, nivåuppsättningar och vattendelar.
  • Den tolkar bilder som rumsliga objekt snarare än en uppsättning pixlar.

    • Dess förenklade gränssnitt är tillgängligt i olika programmeringsspråk som R, C#, C++, Java och Python.

    Statsmodell

    Statsmodel uppskattar statistiska modeller, implementerar statistiska tester och utforskar statistiska data med hjälp av klasser och funktioner.

    Ange modeller använder R-formler, NumPy-matriser och Pandas-dataramar.

    Skramligt

    Detta paket med öppen källkod är ett föredraget verktyg för att hämta (skrapa) och genomsöka data från en webbplats. Den är asynkron och därför relativt snabb. Scrapy har arkitektur och funktioner som gör den effektiv.

    På nackdelen är installationen olika för olika operativsystem. Dessutom kan du inte använda den på webbplatser byggda på JS. Dessutom kan det bara fungera med Python 2.7 eller senare versioner.

    Data Science-experter tillämpar det i datautvinning och automatiserad testning.

    Funktioner

  • Den kan exportera flöden i JSON, CSV och XML och lagra dem i flera backends.
  • Den har inbyggd funktionalitet för att samla in och extrahera data från HTML/XML-källor.
  • Du kan använda ett väldefinierat API för att utöka Scrapy.

    • Kudde

    Pillow är ett Python-bildbibliotek som manipulerar och bearbetar bilder.

    Den lägger till Python-tolkens bildbehandlingsfunktioner, stöder olika filformat och erbjuder en utmärkt intern representation.

    Data som lagras i grundläggande filformat kan lätt nås tack vare Pillow.

    Avslutning💃

    Det sammanfattar vår utforskning av några av de bästa Python-biblioteken för datavetare och maskininlärningsexperter.

    Som den här artikeln visar har Python mer användbara maskininlärnings- och datavetenskapspaket. Python har andra bibliotek som du kan använda inom andra områden.

    Du kanske vill veta om några av de bästa anteckningsböckerna för datavetenskap.

    Lycka till med lärandet!