Przegląd bibliotek Python dla Data Science
Według niedawnej ankiety przeprowadzonej przez Kaggle, 83% praktyków zajmujących się badaniami danych wybrało Python jako język wyboru. Jednym z głównych powodów tego jest szeroki zakres dostępnych bibliotek Pythona. Ale czym jest biblioteka ? Możemy uznać bibliotekę za zestaw funkcji, procedur lub funkcjonalności, które pomagają programistom skupić się na opisie problemu zamiast na nowo wymyślać koło.
Załóżmy, że pracujesz nad problemem przewidywania osób spłacających zaległości kredytowe dla dużej organizacji finansowej. Teraz zamiast pisać kod od zera dla typowych operacji, takich jak manipulacja danymi, wizualizacja, wdrażanie algorytmów uczenia maszynowego, biblioteki te pomagają sobie z nimi radzić dzięki dostosowywanym i wydajnym funkcjom. W tym artykule omówimy najczęściej używane biblioteki Pythona w różnych obszarach operacji w naukach o danych, takich jak uczenie maszynowe, wizualizacja danych, głębokie uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego itp.
Biblioteki nauki danych w języku Python
W oparciu o operacje podzielimy biblioteki nauki danych w języku Python na następujące obszary
1. Biblioteki ogólne
NumPy: NumPy oznacza Numeryczne Python. Jest to jedna z podstawowych bibliotek do obliczeń naukowych i matematycznych. Pomaga nam w wydajnych operacjach tablic N-wymiarowych, integracji kodów C / C ++ i Fortran, złożonych transformacjach matematycznych obejmujących algebrę liniową, transformatę Fouriera itp.
Pandy: Jest to najpopularniejsza biblioteka do odczytu, manipulacji i przygotowywania danych. Pandy zapewniają wysoce wydajne i łatwe w użyciu struktury danych, które pomagają w manipulowaniu danymi między formatami danych w pamięci a zewnętrznymi formatami, takimi jak CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL itp.
Kluczowe cechy tej biblioteki to:
- W zestawie szybki i wydajny obiekt DataFrame
- Wydajne scalanie i inteligentne indeksowanie zestawów danych
- Implementacja o niskim opóźnieniu jest napisana w Cython i C itp.
SciPy: SciPy to kolejna popularna biblioteka typu open source do operacji matematycznych i statystycznych. Podstawową strukturą danych scipy są tablice numpy. Pomaga naukowcom i programistom danych w algebrze liniowej, transformacjach domen, analizie statystycznej itp.
2. Wizualizacja danych
Matplotlib: Jest to biblioteka do rysowania 2D do wizualizacji inspirowana MATLAB. Matplotlib zapewnia wysokiej jakości dwuwymiarowe dane, takie jak wykres słupkowy, wykresy rozkładu, histogramy, wykres rozproszenia itp. Z kilkoma liniami kodu. Podobnie jak MATLAB, zapewnia także elastyczność wyboru funkcji niskiego poziomu, takich jak style linii, właściwości czcionek, właściwości osi itp., Poprzez interfejs obiektowy lub zestaw funkcji.
Seaborn: Seaborn jest w zasadzie wysokopoziomowym API zbudowanym na Matplotlib. Jest wyposażony w wizualny reacher i pouczające grafiki statystyczne, takie jak mapa termiczna, wykres zliczania, wykres skrzypcowy itp.
Plotly: Plotly to kolejna popularna biblioteka graficzna Pythona typu open source do interaktywnej wizualizacji o wysokiej jakości. Oprócz wykresów 2D obsługuje także drukowanie 3D. Plotly jest szeroko stosowany do wizualizacji danych w przeglądarce.
3. Uczenie maszynowe i NLP
ScikitLearn: ScikitLearn jest prawdopodobnie jedną z najczęściej używanych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej. Oferuje obszerny zbiór wydajnych algorytmów do zadań klasyfikacji, regresji, grupowania, strojenia modeli, przetwarzania danych i zadań zmniejszania wymiarów. Jest oparty na NumPy, SciPy i Matplotlib, dzięki czemu jest łatwy w użyciu, otwarty i może być używany w różnych kontekstach.
LightGBM: W dalszej części nauki o danych znajdziesz algorytmy i zespoły uczenia oparte na drzewach. Jedną z najważniejszych metod w dzisiejszym uczeniu maszynowym jest usprawnianie. LightGBM jest popularną platformą Microsoft do zwiększania gradientu o otwartym kodzie źródłowym.
Najważniejsze cechy lightgbm to
- Wykonanie równoległe i GPU
- Szybkość i lepsza dokładność
- Możliwość obsługi dużych zbiorów danych i obsługa przetwarzania rozproszonego
Niespodzianka: System rekomendacji jest ważnym obszarem zainteresowania nowoczesnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Najnowocześniejszy system rekomendacji umożliwia firmom oferowanie klientom wysoce spersonalizowanych ofert. Niespodzianka jest przydatną biblioteką Python typu open source do budowania systemów rekomendacji. Zapewnia narzędzia do oceny, analizy i porównania wydajności algorytmu.
NLTK: NLTK oznacza Natural Language Toolkit. Jest to biblioteka typu open source do pracy z zestawami danych w języku ludzkim. Jest to bardzo przydatne w przypadku problemów takich jak analiza tekstu, analiza sentymentów, analiza struktury językowej itp.
4. Dogłębne uczenie się
TensorFlow: TensorFlow to platforma open source firmy Google zapewniająca kompleksowe rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Zapewnia użytkownikom kontrolę na niskim poziomie w celu projektowania i szkolenia wysoce skalowalnych i złożonych sieci neuronowych. Tensorflow jest dostępny zarówno na komputery stacjonarne, jak i urządzenia mobilne i obsługuje wiele języków programowania za pomocą owijarek.
Keras: Keras to wysokiej klasy biblioteka do głębokiego uczenia się typu open source. Daje elastyczność korzystania z tensorflow lub theano (innej niskopoziomowej biblioteki Pythona, takiej jak tensorflow) jako backend. Keras zapewnia prosty interfejs API wysokiego poziomu do opracowywania modeli głębokiego uczenia.
Nadaje się do szybkiego prototypowania i opracowywania modeli sieci neuronowych do użytku przemysłowego. Podstawowym zastosowaniem Keras jest klasyfikacja, generowanie tekstu oraz podsumowywanie, oznaczanie i tłumaczenie, rozpoznawanie mowy itp.
5. Różne
OpenCV: OpenCV to popularna biblioteka Pythona do rozwiązywania problemów z widzeniem komputerowym (Zadanie obejmujące dane obrazu lub wideo). Jest to wydajna platforma z obsługą wielu platform i idealna do aplikacji w czasie rzeczywistym.
Dask: Jeśli masz niską moc obliczeniową lub nie masz dostępu do dużych klastrów, Dask jest idealnym wyborem do skalowalnych obliczeń. Dask zapewnia niskopoziomowe interfejsy API do tworzenia niestandardowych systemów dla aplikacji wewnętrznych. Pracując z zestawem danych o bardzo dużej skali w lokalnym polu, możesz wybrać Dask zamiast Pandas.
Wniosek
W Pythonie dostępny jest bogaty zestaw bibliotek Pythona do różnych operacji opartych na danych. W tym artykule omówiliśmy najpopularniejsze i najczęściej używane biblioteki Pythona w społeczności zajmującej się badaniami danych. Na podstawie oświadczenia o problemie i praktyk organizacyjnych w praktyce wybiera się odpowiednie biblioteki Pythona.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po bibliotekach Python do analizy danych. Tutaj omówiliśmy przegląd i różne biblioteki Pythona do analizy danych. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Zalety Pythona
- Python Alternatywy
- Frameworki Python
- Funkcje ciągów Python
- Matplotlib In Python