10 най-добри библиотеки на Python за наука за данни

Python се издигна до най-широко използвания език за програмиране днес и е най-добрият избор за справяне със задачи в областта на науката за данни. Python се използва от специалисти по данни всеки ден и е чудесен избор както за аматьори, така и за експерти, благодарение на лесния си за научаване характер. Някои от другите функции, които правят Python толкова популярен за науката за данни, е, че той е с отворен код, обектно-ориентиран и език с висока производителност. 

Но най-голямата продажна точка на Python за наука за данни е голямото разнообразие от библиотеки, които могат да помогнат на програмистите да решат редица проблеми. 

Нека да разгледаме 10-те най-добри библиотеки на Python за наука за данни: 

1. TensorFlow

Начело на нашия списък с 10 най-добри библиотеки на Python за наука за данни е TensorFlow, разработена от Google Brain Team. TensorFlow е отличен избор както за начинаещи, така и за професионалисти и предлага широка гама от гъвкави инструменти, библиотеки и ресурси на общността. 

Библиотеката е насочена към високопроизводителни числени изчисления и има около 35,000 1,500 коментара и общност от повече от XNUMX участници. Неговите приложения се използват в различни научни области и рамката му поставя основата за дефиниране и изпълнение на изчисления, които включват тензори, които са частично дефинирани изчислителни обекти, които в крайна сметка произвеждат стойност. 

TensorFlow е особено полезен за задачи като разпознаване на реч и изображения, базирани на текст приложения, анализ на времеви серии и детекция на видео. 

Ето някои от основните характеристики на TensorFlow за наука за данни: 

• Намалява грешката с 50 до 60 процента в невр машинно обучение
• Отлично управление на библиотеката
• Гъвкава архитектура и рамка
• Работи на различни изчислителни платформи

2. SciPy

Друга топ библиотека на Python за наука за данни е SciPy, която е безплатна библиотека на Python с отворен код, използвана за изчисления на високо ниво. Подобно на TensorFlow, SciPy има голяма и активна общност, наброяваща стотици сътрудници. SciPy е особено полезен за научни и технически изчисления и предоставя различни лесни за употреба и ефективни процедури за научни изчисления. 

SciPy е базиран на Numpy и включва всички функции, докато ги превръща в удобни за потребителя научни инструменти. SciPy е отличен в извършването на научни и технически изчисления върху големи набори от данни и често се прилага за операции с многоизмерни изображения, оптимизационни алгоритми и линейна алгебра. 

Ето някои от основните характеристики на SciPy за наука за данни: 

• Команди от високо ниво за манипулиране и визуализация на данни
• Вградени функции за решаване на диференциални уравнения
• Многоизмерна обработка на изображения
• Изчисление на голям набор от данни

3. Пандите

Друга една от най-широко използваните библиотеки на Python за наука за данни е Pandas, която предоставя инструменти за манипулиране и анализ на данни, които могат да се използват за анализ на данни. Библиотеката съдържа свои собствени мощни структури от данни за манипулиране на числови таблици и анализ на времеви редове. 

Две от най-добрите характеристики на библиотеката Pandas са нейните серии и DataFrames, които са бързи и ефективни начини за управление и изследване на данни. Те представят данните ефективно и ги манипулират по различни начини. 

Някои от основните приложения на Pandas включват обща обработка на данни и почистване на данни, статистика, финанси, генериране на диапазон от дати, линейна регресия, И много повече. 

Ето някои от основните характеристики на Pandas за наука за данни: 

• Създайте своя собствена функция и я пуснете в поредица от данни
• Абстракция на високо ниво
• Структури от високо ниво и инструменти за манипулиране
• Обединяване/съединяване на набори от данни 

4. numpy

Numpy е библиотека на Python, която може безпроблемно да се използва за обработка на големи многоизмерни масиви и матрици. Той използва голям набор от математически функции на високо ниво, които го правят особено полезен за ефективни фундаментални научни изчисления. 

NumPy е пакет за обработка на масиви с общо предназначение, предоставящ масиви и инструменти с висока производителност, и се справя със забавянето чрез предоставяне на многоизмерни масиви и функции и оператори, които работят ефективно с тях. 

Библиотеката на Python често се прилага за анализ на данни, създаване на мощни N-измерни масиви и формиране на основата на други библиотеки като SciPy и scikit-learn. 

Ето някои от основните функции на NumPy за наука за данни: 

• Бързи, предварително компилирани функции за числени процедури
• Поддържа обектно-ориентиран подход
• Ориентиран към масиви за по-ефективни изчисления
• Почистване и манипулиране на данни

5. Matplotlib

Matplotlib е библиотека за чертане за Python, която има общност от над 700 участници. Той създава графики и диаграми, които могат да се използват за визуализация на данни, както и обектно-ориентиран API за вграждане на графиките в приложения. 

Един от най-популярните избори за наука за данни, Matplotlib има различни приложения. Може да се използва за корелационен анализ на променливи, за визуализиране на доверителни интервали на модели и разпределение на данни за получаване на представа, както и за откриване на извънредни стойности с помощта на диаграма на разсейване. 

Ето някои от основните характеристики на Matplotlib за наука за данни: 

• Може да бъде заместител на MATLAB
• Безплатна и с отворен код
• Поддържа десетки бекендове и изходни типове
• Ниска консумация на памет

6. Научете се

Scikit-learn е друга страхотна библиотека на Python за наука за данни. Библиотеката за машинно обучение предоставя разнообразие от полезни алгоритми за машинно обучение и е проектирана да бъде интерполирана в SciPy и NumPy. 

Scikit-learn включва градиентно усилване, DBSCAN, произволни гори в рамките на класификацията, регресия, методи за групиране и поддържащи векторни машини. 

Библиотеката на Python често се използва за приложения като групиране, класификация, избор на модел, регресия и намаляване на размерността. 

Ето някои от основните характеристики на Scikit-learn за наука за данни: 

• Класификация и моделиране на данни
• Предварителна обработка на данни
• Избор на модел
• Алгоритми за машинно обучение от край до край 

7. Keras

Keras е изключително популярна библиотека на Python, често използвана за задълбочено обучение и модули за невронни мрежи, подобно на TensorFlow. Библиотеката поддържа както бекенда TensorFlow, така и Theano, което я прави чудесен избор за тези, които не искат да се ангажират твърде много с TensorFlow. 

Библиотеката с отворен код ви предоставя всички инструменти, необходими за конструиране на модели, анализ на набори от данни и визуализиране на графики, и включва предварително маркирани набори от данни, които могат да бъдат директно импортирани и заредени. Библиотеката на Keras е модулна, разширяема и гъвкава, което я прави удобна опция за начинаещи. Освен това предлага и един от най-широките диапазони за типове данни. 

Keras често се търси за моделите за дълбоко обучение, които се предлагат с предварително обучени тегла и те могат да се използват за правене на прогнози или за извличане на неговите характеристики, без да създавате или обучавате свой собствен модел.

Ето някои от основните характеристики на Keras за наука за данни: 

• Разработване на невронни слоеве
• Обединяване на данни
• Функции за активиране и разходи
• Дълбоко обучение и модели на машинно обучение

8. Скрапиране

Scrapy е една от най-известните библиотеки на Python за наука за данни. Бързите Python рамки за обхождане на мрежата с отворен код често се използват за извличане на данни от уеб страницата с помощта на базирани на XPath селектори. 

Библиотеката има широк набор от приложения, включително да се използва за изграждане на обхождащи програми, които извличат структурирани данни от мрежата. Използва се и за събиране на данни от API и позволява на потребителите да пишат универсални кодове, които могат да се използват повторно за изграждане и мащабиране на големи роботи. 

Ето някои от основните характеристики на Scrapy за наука за данни: 

• Лек и с отворен код
• Стабилна библиотека за уеб скрапинг
• Извлича данни от онлайн страници с XPath селектори 
• Вградена поддръжка

9. PyTorch

Към края на нашия списък е PyTorch, която е още една топ библиотека на Python за наука за данни. Пакетът за научни изчисления, базиран на Python, разчита на мощността на графичните процесори и често се избира като изследователска платформа за дълбоко обучение с максимална гъвкавост и скорост. 

Създаден от изследователския екип на Facebook за AI през 2016 г., най-добрите характеристики на PyTorch включват неговата висока скорост на изпълнение, която може да постигне дори при работа с тежки графики. Той е много гъвкав, способен да работи на опростени процесори или CPU и GPU. 

Ето някои от основните характеристики на PyTorch за наука за данни: 

• Контрол върху масиви от данни
• Изключително гъвкав и бърз
• Разработване на модели за дълбоко обучение
• Статистическо разпределение и операции

10. Красива супа

Затваря нашия списък с 10 най-добри библиотеки на Python за наука за данни BeautifulSoup, която най-често се използва за обхождане на мрежата и извличане на данни. С BeautifulSoup потребителите могат да събират данни, които са налични на уебсайт без подходящ CSV или API. В същото време библиотеката на Python помага за изчерпването на данните и подреждането им в необходимия формат. 

BeautifulSoup също има установена общност за поддръжка и изчерпателна документация, която позволява лесно обучение. 

Ето някои от основните характеристики на BeautifulSoup за наука за данни: 

• Подкрепа на Общността
• Обхождане на мрежата и извличане на данни
• Лесен за използване
• Събирайте данни без подходящ CSV или API