Oversigt over Python Libraries for Data Science

I henhold til en nylig undersøgelse foretaget af Kaggle, valgte 83% af datavidlægerne python som deres sprog. En af hovedårsagerne hertil er det omfattende udvalg af tilgængelige pythonbiblioteker. Men hvad er et bibliotek ? Vi kan betragte et bibliotek som et sæt funktioner, rutiner eller funktionaliteter, der hjælper udviklere med at fokusere på problemstillingen i stedet for at opfinde hjulet igen.

Lad os antage, at du arbejder på et problem med at forudsige misligholdere af lån til en stor finansiel organisation. I stedet for at skrive kode fra bunden til almindelige operationer som datamanipulation, visualisering, implementering af maskinlæringsalgoritmer, hjælper disse biblioteker dig med at håndtere disse med tilpasselige og effektive funktionaliteter. I denne artikel vil vi diskutere de mest almindeligt anvendte pythonbiblioteker inden for forskellige driftsområder inden for datavidenskab som maskinindlæring, datavisualisering, dyb læring, Natural Language Processing osv.

Python Data Science Biblioteker

Baseret på operationerne vil vi opdele python data science biblioteker i de følgende områder

1. Generelle biblioteker

NumPy: NumPy står for Numerisk Python. Det er et af de grundlæggende biblioteker til videnskabelige og matematiske beregninger. Det hjælper os med effektive N-dimensionelle arrayoperationer, integrering af C / C ++ og Fortran-koder, komplekse matematiske transformationer, der involverer lineær algebra, Fourier-transform, osv.

Pandas: Det er det mest populære bibliotek til læsning, manipulation og klargøring af data. Pandas giver meget effektive, brugervenlige datastrukturer, der hjælper med at manipulere data mellem hukommelse og eksterne dataformater som CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL osv.

Nøglefunktioner i dette bibliotek er:

  • Leveres med hurtig og effektiv DataFrame-objekt
  • Højtydende fusion og intelligent indeksering af datasæt
  • Implementering af lav latens er skrevet i Cython og C osv.

SciPy: SciPy er et andet populært open source-bibliotek til matematiske og statistiske operationer. Kernedatasstrukturen i scipy er numpy arrays. Det hjælper datavidenskabsmænd og udviklere med lineær algebra, domænetransformationer, statistisk analyse osv.

2. Visualisering af data

Matplotlib: Det er et 2D planlægningsbibliotek til visualisering inspireret af MATLAB. Matplotlib giver todimensionale figurer i høj kvalitet som et søjlediagram, fordelingsdiagrammer, histogrammer, scatterplot osv. Med få kodelinjer. Ligesom MATLAB giver det også brugerne fleksibiliteten ved at vælge funktionaliteter på lavt niveau som linjestilarter, fontegenskaber, akseegenskaber osv. Via en objektorienteret grænseflade eller via et sæt funktioner.

Seaborn: Seaborn er dybest set en API på højt niveau bygget oven på Matplotlib. Det leveres med visuel rækkevidde og informativ statistisk grafik som heatmap, count plot, violinplot osv.

Plotly: Plotly er et andet populært open source-python-grafisk bibliotek til interaktiv visualisering af høj kvalitet. Ud over 2D-grafer understøtter det også 3D-plotning. Plotly bruges meget til visualisering af data i browseren.

3. Machine Learning og NLP

ScikitLearn: ScikitLearn er sandsynligvis et af de mest anvendte Python-biblioteker til maskinlæring og forudsigelig analyse. Det tilbyder en omfattende samling af effektive algoritmer til klassificering, regression, clustering, modelindstilling, dataforarbejdning og dimensionalitetsreduktionsopgaver. Det er bygget oven på NumPy, SciPy og Matplotlib, derfor er det let at bruge, åbent og genanvendeligt i forskellige sammenhænge.

LightGBM: I den senere del af din datavidenskabslæring vil du støde på træbaserede indlæringsalgoritmer og ensembler. En af de vigtigste metoder i dagens maskinlæring er boosting. LightGBM er en populær open source-gradient boosting framework af Microsoft.

De vigtigste funktioner i lightgbm er

  • Parallel og GPU aktiveret udførelse
  • Hastighed og bedre nøjagtighed
  • Muligheden for at håndtere datasæt i stor skala og understøtter distribueret computing

Overraskelse: Anbefalingssystemet er et vigtigt interesseområde for moderne AI-baserede applikationer. Moderne anbefalingssystem gør det muligt for virksomheder at levere yderst personaliserede tilbud til deres kunder. Overraskelsen er et nyttigt open-source Python-bibliotek til at bygge anbefalingssystemer. Det giver værktøjer til at evaluere, analysere og sammenligne ydelsen af ​​algoritmen.

NLTK: NLTK står for Natural Language Toolkit. Det er et open source-bibliotek, der arbejder med datasætene for det menneskelige sprog. Det er meget nyttigt til problemer som tekstanalyse, følelsesanalyse, analyse af sproglig struktur osv.

4. Deep Learning

TensorFlow: TensorFlow er en open source-ramme fra Google til en ende til ende maskinlæring og løsninger til dyb indlæring. Det giver brugerne kontrol på lavt niveau til at designe og træne meget skalerbare og komplekse neurale netværk. Tensorflow er tilgængelig for både desktop og mobil og understøtter et omfattende antal programmeringssprog gennem indpakninger.

Keras: Keras er et open source-bibliotek med dyb læring på højt niveau. Det giver fleksibiliteten ved at bruge enten tensorflow eller theano (et andet lavt niveau pythonbibliotek som tensorflow) som backend. Keras leverer enkel API på højt niveau til udvikling af modeller for dyb læring.

Det er velegnet til hurtig prototype og udvikling af neurale netværksmodeller til industriel brug. Den primære anvendelse af Keras er i klassificering, tekstgenerering og opsummering, tagging og oversættelse, talegenkendelse osv.

5. Diverse

OpenCV: OpenCV er et populært python-bibliotek til computervisionsproblemer (Opgave, der involverer billed- eller videodata). Det er en effektiv ramme med cross-platform support og ideel til realtidsapplikationer.

Dask: Hvis du har lav computerkraft eller ikke har adgang til store klynger, er Dask et perfekt valg til skalerbar beregning. Dask leverer API'er på lavt niveau til at bygge tilpassede systemer til interne applikationer. Mens du arbejder med et datasæt i meget stor skala i din lokale boks, kan du vælge Dask i stedet for Pandas.

Konklusion

Der er et rigt sæt pythonbiblioteker til rådighed til forskellige datadrevne operationer i python. I denne artikel diskuterede vi de mest populære og mest anvendte pythonbiblioteker i hele datavidenskabssamfundet. Baseret på problemopgørelsen og organisationspraksis vælges passende pythonbiblioteker i praksis.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Python Libraries For Data Science. Her har vi diskuteret oversigten og forskellige biblioteker for python til datavidenskab. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Fordele ved Python
  2. Python-alternativer
  3. Python Frameworks
  4. Python-strengfunktioner
  5. Matplotlib i Python

Kategori:

Softwareudvikling