Prehľad knižníc Python pre vedu o údajoch
Podľa nedávneho prieskumu spoločnosti Kaggle si 83% odborníkov v oblasti vedy o údajoch zvolilo jazyk python. Jedným z hlavných dôvodov je rozsiahla škála dostupných pythonových knižníc. Čo je to knižnica ? Knižnicu môžeme považovať za súbor funkcií, rutín alebo funkcií, ktoré vývojárom pomáhajú sústrediť sa na vyhlásenie o probléme namiesto opätovného objavenia kolesa.
Predpokladajme, že pracujete na probléme predpovedania neplatičov úveru pre veľkú finančnú organizáciu. Teraz namiesto písania kódu od nuly pre bežné operácie, ako je manipulácia s údajmi, vizualizácia, implementácia algoritmov strojového učenia, vám tieto knižnice pomôžu zvládnuť ich pomocou prispôsobiteľných a efektívnych funkcií. V tomto článku budeme diskutovať o najbežnejšie používaných pythonových knižniciach v rôznych oblastiach operácií vo vede, ako je strojové učenie, vizualizácia údajov, hlboké vzdelávanie, spracovanie prirodzeného jazyka atď.
Knižnice Python Data Science
Na základe operácií rozdelíme pythonské vedecké knižnice do nasledujúcich oblastí
1. Všeobecné knižnice
NumPy: NumPy znamená Numerical Python. Je to jedna zo základných knižníc pre vedecké a matematické výpočty. Pomáha nám to s efektívnymi operáciami N-rozmerného poľa, integráciou kódov C / C ++ a Fortran, zložitými matematickými transformáciami zahŕňajúcimi lineárnu algebru, Fourierovu transformáciu atď.
Pandas: Je to najpopulárnejšia knižnica na čítanie, manipuláciu a prípravu údajov. Pandy poskytujú vysoko efektívne ľahko použiteľné dátové štruktúry, ktoré pomáhajú pri manipulácii s údajmi medzi formátmi v pamäti a externými dátami, ako sú CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL atď.
Kľúčové vlastnosti tejto knižnice sú:
- Dodáva sa s rýchlym a efektívnym objektom DataFrame
- Vysoko výkonné zlúčenie a inteligentné indexovanie súborov údajov
- Implementácia s nízkou latenciou je napísaná v Cythone a C atď.
SciPy: SciPy je ďalšia populárna open-source knižnica pre matematické a štatistické operácie. Základnou dátovou štruktúrou scipy sú matné polia. Pomáha vedcom údajov a vývojárom s lineárnou algebrou, transformáciami domén, štatistickými analýzami atď.
2. Vizualizácia dát
Matplotlib: Je to 2D vykresľovacia knižnica pre vizualizáciu inšpirovaná MATLABom. Matplotlib poskytuje vysoko kvalitné dvojrozmerné obrázky ako stĺpcový graf, distribučné grafy, histogramy, bodový obraz atď. S niekoľkými riadkami kódu. Rovnako ako MATLAB poskytuje používateľom flexibilitu pri výbere funkcií na nízkej úrovni, ako sú štýly čiar, vlastnosti písma, vlastnosti osí atď., Prostredníctvom objektovo orientovaného rozhrania alebo prostredníctvom súboru funkcií.
Seaborn: Seaborn je v podstate API na vysokej úrovni postavené na vrchole Matplotlibu. Dodáva sa s vizuálnym zameriavačom a informačnou štatistickou grafikou, ako je mapa máp, graf sčítania, husle atď.
Plotly: Plotly je ďalšia populárna pythonová grafická knižnica s otvoreným zdrojom pre interaktívnu vizualizáciu vysokej kvality. Okrem 2D grafov podporuje aj 3D vykresľovanie. Plotly sa značne používa na vizualizáciu údajov v prehliadači.
3. Strojové učenie a NLP
ScikitLearn: ScikitLearn je pravdepodobne jednou z najpoužívanejších knižníc Python pre strojové učenie a prediktívnu analýzu. Ponúka rozsiahlu zbierku účinných algoritmov na klasifikáciu, regresiu, zhlukovanie, ladenie modelov, predspracovanie údajov a úlohy spojené s redukciou rozmerov. Je postavený na vrchole NumPy, SciPy a Matplotlib, preto je ľahko použiteľný, otvorený a opakovane použiteľný v rôznych kontextoch.
LightGBM: V neskoršej časti vášho učenia sa vedy o údajoch narazíte na algoritmy a súbory učenia založené na stromoch. Jednou z najdôležitejších metodík v dnešnom strojovom učení je podpora. LightGBM je populárny systém zvyšujúci gradient, ktorý podporuje spoločnosť Microsoft.
Kľúčové vlastnosti lightgbm sú
- Paralelné a GPU povolené vykonávanie
- Rýchlosť a lepšia presnosť
- Schopnosť spracovania rozsiahlych súborov údajov a podporuje distribuované výpočty
Prekvapenie: Systém odporúčaní je dôležitou oblasťou záujmu pre moderné aplikácie založené na AI. Najmodernejší systém odporúčaní umožňuje podnikom poskytovať svojim klientom vysoko personalizované ponuky. Prekvapením je užitočná open-source knižnica Python na vytváranie odporúčacích systémov. Poskytuje nástroje na vyhodnotenie, analýzu a porovnanie výkonnosti algoritmu.
NLTK: NLTK znamená Natural Language Toolkit. Je to otvorená knižnica, ktorá pracuje so súbormi údajov v ľudskom jazyku. Je veľmi užitočný pri problémoch, ako je analýza textu, analýza sentimentu, analýza jazykovej štruktúry atď.
4. Hlboké učenie
TensorFlow: TensorFlow je open-source framework od spoločnosti Google pre komplexné strojové učenie a riešenia hlbokého učenia. Poskytuje užívateľom nízkoúrovňové kontroly na navrhovanie a školenie vysoko škálovateľných a komplexných neurónových sietí. Tensorflow je k dispozícii pre stolné aj mobilné zariadenia a podporuje veľké množstvo programovacích jazykov prostredníctvom balíkov.
Keras: Keras je otvorená knižnica na vysokej úrovni zameraná na hlboké vzdelávanie. Poskytuje flexibilitu použitia tensorflow alebo theano (ďalšia nízkoúrovňová pythonová knižnica ako tensorflow) ako backendu. Keras poskytuje jednoduché API na vysokej úrovni pre vývoj modelov hlbokého vzdelávania.
Je vhodný na rýchle prototypovanie a vývoj modelov neurónových sietí pre priemyselné použitie. Primárne použitie Kerasu je v klasifikácii, generovaní textu a sumarizácii, značkovaní a preklade, rozpoznávaní reči atď.
5. Rôzne
OpenCV: OpenCV je populárna pythonová knižnica pre problémy s počítačovým zrakom (úloha zahŕňajúca obrazové alebo video dáta). Je to efektívny rámec s podporou viacerých platforiem a ideálny pre aplikácie v reálnom čase.
Dask: Ak máte nízky výpočtový výkon alebo nemáte prístup k veľkým zhlukom, Dask je ideálnou voľbou pre škálovateľný výpočet. Dask poskytuje rozhrania API nízkej úrovne na vytváranie vlastných systémov pre interné aplikácie. Pri práci s veľmi rozsiahlym súborom údajov v miestnej schránke si môžete namiesto Pandas zvoliť Dask.
záver
V pythone je k dispozícii bohatá sada pythonových knižníc pre rôzne operácie založené na údajoch. V tomto článku sme diskutovali o najpopulárnejších a najpoužívanejších pythonových knižniciach v celej komunite vedy o údajoch. Na základe prehľadu problémov a organizačných postupov sa v praxi vyberú vhodné pythónové knižnice.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca pre Python knižnice pre vedu o údajoch. Tu diskutujeme prehľad a rôzne knižnice pythonu pre vedu údajov. Viac informácií nájdete aj v ďalších navrhovaných článkoch -
- Výhody Pythonu
- Pythonové alternatívy
- Python Frameworks
- Funkcie reťazca Python
- Matplotlib V Pythone