Οι καλύτερες βιβλιοθήκες Python για επιστήμονες δεδομένων

Αυτό το άρθρο αναφέρει και επεξηγεί μερικές από τις καλύτερες βιβλιοθήκες python για επιστήμονες δεδομένων και την ομάδα μηχανικής μάθησης.

Η Python είναι μια ιδανική γλώσσα που χρησιμοποιείται περίφημα σε αυτούς τους δύο τομείς κυρίως για τις βιβλιοθήκες που προσφέρει.

Αυτό οφείλεται στις εφαρμογές των βιβλιοθηκών Python, όπως η είσοδος/έξοδος δεδομένων εισόδου/εξόδου και η ανάλυση δεδομένων, μεταξύ άλλων λειτουργιών χειρισμού δεδομένων που χρησιμοποιούν οι επιστήμονες δεδομένων και οι ειδικοί της μηχανικής μάθησης για να χειριστούν και να εξερευνήσουν δεδομένα.

Ποιες είναι οι βιβλιοθήκες Python;

Μια βιβλιοθήκη Python είναι μια εκτεταμένη συλλογή από ενσωματωμένες μονάδες που περιέχουν προμεταγλωττισμένο κώδικα, συμπεριλαμβανομένων κλάσεων και μεθόδων, εξαλείφοντας την ανάγκη του προγραμματιστή να εφαρμόσει κώδικα από την αρχή.

Η σημασία της Python στην Επιστήμη των Δεδομένων και στη Μηχανική Μάθηση

Η Python έχει τις καλύτερες βιβλιοθήκες για χρήση από ειδικούς της Μηχανικής μάθησης και της Επιστήμης Δεδομένων.

Η σύνταξή του είναι εύκολη, καθιστώντας έτσι αποτελεσματική την εφαρμογή πολύπλοκων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Επιπλέον, η απλή σύνταξη συντομεύει την καμπύλη μάθησης και διευκολύνει την κατανόηση.

Η Python υποστηρίζει επίσης ταχεία ανάπτυξη πρωτοτύπων και ομαλή δοκιμή εφαρμογών.

Η μεγάλη κοινότητα της Python είναι βολική για τους επιστήμονες δεδομένων να αναζητούν εύκολα λύσεις στα ερωτήματά τους όταν χρειάζεται.

Πόσο χρήσιμες είναι οι βιβλιοθήκες Python;

Οι βιβλιοθήκες Python είναι καθοριστικές για τη δημιουργία εφαρμογών και μοντέλων στη μηχανική μάθηση και την επιστήμη δεδομένων.

Αυτές οι βιβλιοθήκες βοηθούν πολύ τον προγραμματιστή με την επαναχρησιμοποίηση κώδικα. Επομένως, μπορείτε να εισαγάγετε μια σχετική βιβλιοθήκη που υλοποιεί μια συγκεκριμένη δυνατότητα στο πρόγραμμά σας εκτός από την επανεφεύρεση του τροχού.

Βιβλιοθήκες Python που χρησιμοποιούνται στη Μηχανική Μάθηση και στην Επιστήμη Δεδομένων

Οι ειδικοί της Επιστήμης Δεδομένων προτείνουν διάφορες βιβλιοθήκες Python που πρέπει να γνωρίζουν οι λάτρεις της επιστήμης δεδομένων. Ανάλογα με τη συνάφειά τους στην εφαρμογή, οι ειδικοί της Μηχανικής μάθησης και της Επιστήμης Δεδομένων εφαρμόζουν διαφορετικές βιβλιοθήκες Python κατηγοριοποιημένες σε βιβλιοθήκες για την ανάπτυξη μοντέλων, την εξόρυξη και τη συλλογή δεδομένων, την επεξεργασία δεδομένων και την οπτικοποίηση δεδομένων.

Αυτό το άρθρο προσδιορίζει ορισμένες βιβλιοθήκες Python που χρησιμοποιούνται συνήθως στην Επιστήμη των Δεδομένων και στη Μηχανική μάθηση.

Ας τα δούμε τώρα.

Numpy

Η βιβλιοθήκη Numpy Python, επίσης ο Αριθμητικός κώδικας Python πλήρως, είναι χτισμένη με καλά βελτιστοποιημένο κώδικα C. Οι επιστήμονες δεδομένων το προτιμούν για τους βαθιά μαθηματικούς υπολογισμούς και τους επιστημονικούς υπολογισμούς του.

Χαρακτηριστικά

  • Το Numpy έχει μια σύνταξη υψηλού επιπέδου που διευκολύνει τους προγραμματιστές με εμπειρία.
  • Η απόδοση της βιβλιοθήκης είναι σχετικά υψηλή λόγω του καλά βελτιστοποιημένου κώδικα C που την απαρτίζει.
  • Διαθέτει αριθμητικά υπολογιστικά εργαλεία, όπως δυνατότητες μετασχηματισμού Fourier, Γραμμική Άλγεβρα και Γεννήτριες Τυχαίων Αριθμών.
  • Είναι ανοιχτού κώδικα, επιτρέποντας έτσι πολλές συνεισφορές από άλλους προγραμματιστές.
  •   Δημιουργήστε εύκολα συμβολικούς συνδέσμους από ένα γραφικό περιβάλλον αντί για τη γραμμή εντολών

    Το Numpy συνοδεύεται από άλλα ολοκληρωμένα χαρακτηριστικά, όπως η διανυσματοποίηση μαθηματικών πράξεων, η ευρετηρίαση και οι βασικές έννοιες στην υλοποίηση πινάκων και πινάκων.

    Πάντα

    Το Pandas είναι μια διάσημη βιβλιοθήκη στη Μηχανική Μάθηση που παρέχει δομές δεδομένων υψηλού επιπέδου και πολυάριθμα εργαλεία για την ανάλυση τεράστιων συνόλων δεδομένων χωρίς κόπο και αποτελεσματικότητα. Με πολύ λίγες εντολές, αυτή η βιβλιοθήκη μπορεί να μεταφράσει σύνθετες λειτουργίες με δεδομένα.

    Πολυάριθμες ενσωματωμένες μέθοδοι που μπορούν να ομαδοποιήσουν, να ευρετηριάσουν, να ανακτήσουν, να χωρίσουν, να αναδιαρθρώσουν δεδομένα και να φιλτράρουν σύνολα πριν τα εισαγάγουν σε μονοδιάστατους και πολυδιάστατους πίνακες. απαρτίζει αυτή τη βιβλιοθήκη.

    Τα κύρια χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης Pandas

  • Τα panda διευκολύνουν την επισήμανση των δεδομένων στους πίνακες και ευθυγραμμίζουν αυτόματα και ευρετηριάζουν τα δεδομένα.
  • Μπορεί να φορτώσει και να αποθηκεύσει γρήγορα μορφές δεδομένων όπως JSON και CSV.
  • Είναι εξαιρετικά αποδοτικό για την καλή λειτουργικότητα ανάλυσης δεδομένων και την υψηλή ευελιξία του.

    Matplotlib

    Η γραφική βιβλιοθήκη Matplotlib 2D Python μπορεί εύκολα να χειριστεί δεδομένα από πολλές πηγές. Οι οπτικοποιήσεις που δημιουργεί είναι στατικές, κινούμενες και διαδραστικές στις οποίες ο χρήστης μπορεί να μεγεθύνει, καθιστώντας το αποτελεσματικό για οπτικοποιήσεις και δημιουργία γραφημάτων. Επιτρέπει επίσης την προσαρμογή της διάταξης και του οπτικού στυλ.

    Η τεκμηρίωσή του είναι ανοιχτού κώδικα και προσφέρει μια βαθιά συλλογή εργαλείων που απαιτούνται για την υλοποίηση.

    Το Matplotlib εισάγει βοηθητικές κλάσεις για την εφαρμογή έτους, μήνα, ημέρας και εβδομάδας, καθιστώντας αποτελεσματικό τον χειρισμό δεδομένων χρονοσειρών.

    Scikit-learn

    Εάν σκέφτεστε μια βιβλιοθήκη που θα σας βοηθήσει να εργαστείτε με πολύπλοκα δεδομένα, η Scikit-learn θα πρέπει να είναι η ιδανική σας βιβλιοθήκη. Οι ειδικοί μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούν ευρέως το Scikit-learn. Η βιβλιοθήκη σχετίζεται με άλλες βιβλιοθήκες όπως οι NumPy, SciPy και matplotlib. Προσφέρει τόσο εποπτευόμενους όσο και μη εποπτευόμενους αλγόριθμους εκμάθησης που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εφαρμογές παραγωγής.

    Χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης Scikit-learn Python

  • Προσδιορισμός κατηγοριών αντικειμένων, για παράδειγμα, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους όπως το SVM και το τυχαίο δάσος σε εφαρμογές όπως η αναγνώριση εικόνων.
  • Η πρόβλεψη χαρακτηριστικού συνεχούς τιμής ενός αντικειμένου συσχετίζεται με μια εργασία που ονομάζεται παλινδρόμηση.
  • Εξαγωγή χαρακτηριστικών.
  • Η μείωση διαστάσεων είναι εκεί όπου μειώνετε τον εξεταζόμενο αριθμό τυχαίων μεταβλητών.
  • Ομαδοποίηση παρόμοιων αντικειμένων σε σύνολα.
  • Η βιβλιοθήκη Scikit-learn είναι αποτελεσματική στην εξαγωγή χαρακτηριστικών από σύνολα δεδομένων κειμένου και εικόνων. Επιπλέον, είναι δυνατός ο έλεγχος της ακρίβειας των εποπτευόμενων μοντέλων σε αόρατα δεδομένα. Οι πολυάριθμοι διαθέσιμοι αλγόριθμοί του καθιστούν δυνατή την εξόρυξη δεδομένων και άλλες εργασίες μηχανικής εκμάθησης.

    SciPy

    Το SciPy (Scientific Python Code) είναι μια βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης που παρέχει ενότητες που εφαρμόζονται σε μαθηματικές συναρτήσεις και αλγόριθμους που είναι ευρέως εφαρμόσιμοι. Οι αλγόριθμοί του λύνουν αλγεβρικές εξισώσεις, παρεμβολή, βελτιστοποίηση, στατιστικές και ολοκλήρωση.

      Πόσο μεγάλο είναι το πολύ μεγάλο για ένα έγγραφο του Microsoft Word;

    Το κύριο χαρακτηριστικό του είναι η επέκτασή του στο NumPy, το οποίο προσθέτει εργαλεία για την επίλυση των μαθηματικών συναρτήσεων και παρέχει δομές δεδομένων όπως αραιούς πίνακες.

    Το SciPy χρησιμοποιεί εντολές και κλάσεις υψηλού επιπέδου για τον χειρισμό και την οπτικοποίηση δεδομένων. Τα συστήματα επεξεργασίας δεδομένων και τα πρωτότυπα συστήματα το καθιστούν ακόμη πιο αποτελεσματικό εργαλείο.

    Επιπλέον, η σύνταξη υψηλού επιπέδου του SciPy καθιστά εύκολη τη χρήση για προγραμματιστές οποιουδήποτε επιπέδου εμπειρίας.

    Το μόνο μειονέκτημα του SciPy είναι η αποκλειστική εστίασή του σε αριθμητικά αντικείμενα και αλγόριθμους. επομένως δεν μπορεί να προσφέρει καμία συνάρτηση σχεδίασης.

    PyTorch

    Αυτή η ποικιλόμορφη βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης εφαρμόζει αποτελεσματικά υπολογισμούς τανυστών με επιτάχυνση GPU, δημιουργώντας δυναμικά υπολογιστικά γραφήματα και αυτόματους υπολογισμούς κλίσεων. Η βιβλιοθήκη Torch, μια βιβλιοθήκη μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα που αναπτύχθηκε στο C, δημιουργεί τη βιβλιοθήκη PyTorch.

    Τα βασικά χαρακτηριστικά περιλαμβάνουν:

  • Παροχή ανάπτυξης χωρίς τριβές και ομαλής κλιμάκωσης λόγω της καλής υποστήριξής του σε μεγάλες πλατφόρμες cloud.
  • Ένα ισχυρό οικοσύστημα εργαλείων και βιβλιοθηκών υποστηρίζει την ανάπτυξη της όρασης υπολογιστή και άλλους τομείς όπως η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP).
  • Παρέχει μια ομαλή μετάβαση μεταξύ των λειτουργιών eager και graph χρησιμοποιώντας Torch Script ενώ χρησιμοποιεί το TorchServe για να επιταχύνει την πορεία του προς την παραγωγή.
  • Το κατανεμημένο backend του Torch επιτρέπει την κατανεμημένη εκπαίδευση και τη βελτιστοποίηση της απόδοσης στην έρευνα και την παραγωγή.
  • Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το PyTorch για την ανάπτυξη εφαρμογών NLP.

    Κεράς

    Το Keras είναι μια βιβλιοθήκη Python μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για πειραματισμό με βαθιά νευρωνικά δίκτυα.

    Είναι διάσημο για την προσφορά βοηθητικών προγραμμάτων που υποστηρίζουν εργασίες όπως η μεταγλώττιση μοντέλων και οι απεικονίσεις γραφημάτων, μεταξύ άλλων. Εφαρμόζει το Tensorflow για το backend του. Εναλλακτικά, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Theano ή νευρωνικά δίκτυα όπως το CNTK στο backend. Αυτή η υποδομή υποστήριξης τη βοηθά να δημιουργεί υπολογιστικά γραφήματα που χρησιμοποιούνται για την υλοποίηση λειτουργιών.

    Βασικά χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης

  • Μπορεί να τρέξει αποτελεσματικά τόσο σε Κεντρική Μονάδα Επεξεργασίας όσο και σε Μονάδα Γραφικής Επεξεργασίας.
  • Ο εντοπισμός σφαλμάτων είναι ευκολότερος με το Keras επειδή βασίζεται σε Python.
  • Το Keras είναι αρθρωτό, καθιστώντας το εκφραστικό και προσαρμόσιμο.
  • Μπορείτε να αναπτύξετε το Keras οπουδήποτε, εξάγοντας απευθείας τις μονάδες του σε JavaScript για να το εκτελέσετε στο πρόγραμμα περιήγησης.
  • Οι εφαρμογές του Keras περιλαμβάνουν δομικά στοιχεία νευρωνικών δικτύων όπως επίπεδα και στόχους, μεταξύ άλλων εργαλείων που διευκολύνουν την εργασία με εικόνες και δεδομένα κειμένου.

    Seaborn

    Το Seaborn είναι ένα άλλο πολύτιμο εργαλείο για την οπτικοποίηση στατιστικών δεδομένων.

    Η προηγμένη διεπαφή του μπορεί να εφαρμόσει ελκυστικά και ενημερωτικά στατιστικά γραφικά σχέδια.

    πλοκή

    Το Plotly είναι ένα τρισδιάστατο εργαλείο απεικόνισης βασισμένο στον ιστό που βασίζεται στη βιβλιοθήκη Plotly JS. Διαθέτει ευρεία υποστήριξη για διάφορους τύπους γραφημάτων, όπως γραμμικά γραφήματα, διαγράμματα διασποράς και sparklines τύπου κουτιών.

    Η εφαρμογή του περιλαμβάνει τη δημιουργία οπτικοποιήσεων δεδομένων που βασίζονται στον ιστό σε σημειωματάρια Jupyter.

      Γιατί το iPhone σας ρωτά συνεχώς για τη χρήση τοποθεσίας στο παρασκήνιο

    Το Plotly είναι κατάλληλο για οπτικοποίηση, επειδή μπορεί να επισημάνει ακραίες τιμές ή ανωμαλίες στο γράφημα με το εργαλείο αιώρησης. Μπορείτε επίσης να προσαρμόσετε τα γραφήματα σύμφωνα με τις προτιμήσεις σας.

    Από την πλευρά του Plotly, η τεκμηρίωσή του είναι ξεπερασμένη. Επομένως, η χρήση του ως οδηγού μπορεί να είναι δύσκολη για τον χρήστη. Επιπλέον, έχει πολλά εργαλεία που πρέπει να μάθει ο χρήστης. Μπορεί να είναι δύσκολο να παρακολουθείτε όλα αυτά.

    Χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης Plotly Python

  • Τα τρισδιάστατα γραφήματα που διαθέτει επιτρέπουν πολλαπλά σημεία αλληλεπίδρασης.
  • Έχει απλοποιημένη σύνταξη.
  • Μπορείτε να διατηρήσετε το απόρρητο του κωδικού σας όσο εξακολουθείτε να μοιράζεστε τους πόντους σας.
  • SimpleITK

    Το SimpleITK είναι μια βιβλιοθήκη ανάλυσης εικόνας που προσφέρει μια διεπαφή με το Insight Toolkit (ITK). Βασίζεται σε C++ και είναι ανοιχτού κώδικα.

    Χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης SimpleITK

  • Το αρχείο εικόνας I/O του υποστηρίζει και μπορεί να μετατρέψει έως και 20 μορφές αρχείων εικόνας όπως JPG, PNG και DICOM.
  • Παρέχει πολυάριθμα φίλτρα ροών εργασίας τμηματοποίησης εικόνων, όπως το Otsu, τα σετ στάθμης και οι λεκάνες απορροής.
  • Ερμηνεύει τις εικόνες ως χωρικά αντικείμενα και όχι ως μια σειρά pixel.
  • Η απλοποιημένη διεπαφή του είναι διαθέσιμη σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού όπως R, C#, C++, Java και Python.

    Statsmodel

    Το Statsmodel εκτιμά στατιστικά μοντέλα, εφαρμόζει στατιστικές δοκιμές και εξερευνά στατιστικά δεδομένα χρησιμοποιώντας κλάσεις και συναρτήσεις.

    Ο καθορισμός μοντέλων χρησιμοποιεί τύπους τύπου R, πίνακες NumPy και πλαίσια δεδομένων Pandas.

    Scrapy

    Αυτό το πακέτο ανοιχτού κώδικα είναι ένα προτιμώμενο εργαλείο για την ανάκτηση (απόξεση) και την ανίχνευση δεδομένων από έναν ιστότοπο. Είναι ασύγχρονο και, επομένως, σχετικά γρήγορο. Το Scrapy έχει αρχιτεκτονική και χαρακτηριστικά που το καθιστούν αποτελεσματικό.

    Από την άλλη πλευρά, η εγκατάστασή του διαφέρει για διαφορετικά λειτουργικά συστήματα. Επιπλέον, δεν μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε σε ιστότοπους που είναι κατασκευασμένοι σε JS. Επίσης, μπορεί να λειτουργήσει μόνο με Python 2.7 ή νεότερες εκδόσεις.

    Οι ειδικοί της Επιστήμης Δεδομένων το εφαρμόζουν στην εξόρυξη δεδομένων και στις αυτοματοποιημένες δοκιμές.

    Χαρακτηριστικά

  • Μπορεί να εξάγει ροές σε JSON, CSV και XML και να τις αποθηκεύει σε πολλαπλά backend.
  • Διαθέτει ενσωματωμένη λειτουργία συλλογής και εξαγωγής δεδομένων από πηγές HTML/XML.
  • Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα καλά καθορισμένο API για να επεκτείνετε το Scrapy.
  • Μαξιλάρι

    Το Pillow είναι μια βιβλιοθήκη απεικόνισης Python που χειρίζεται και επεξεργάζεται εικόνες.

    Προσθέτει στον διερμηνέα Python δυνατότητες επεξεργασίας εικόνας, υποστηρίζει διάφορες μορφές αρχείων και προσφέρει μια εξαιρετική εσωτερική αναπαράσταση.

    Τα δεδομένα που είναι αποθηκευμένα σε βασικές μορφές αρχείων είναι εύκολα προσβάσιμα χάρη στο Pillow.

    Τελειώνοντας💃

    Αυτό συνοψίζει την εξερεύνηση ορισμένων από τις καλύτερες βιβλιοθήκες Python για επιστήμονες δεδομένων και ειδικούς στη μηχανική μάθηση.

    Όπως δείχνει αυτό το άρθρο, η Python έχει πιο χρήσιμα πακέτα μηχανικής εκμάθησης και επιστήμης δεδομένων. Η Python έχει άλλες βιβλιοθήκες που μπορείτε να εφαρμόσετε σε άλλους τομείς.

    Ίσως θέλετε να μάθετε για μερικά από τα καλύτερα σημειωματάρια επιστήμης δεδομένων.

    Καλή μάθηση!