10 ΚΟΡΥΦΑΙΕΣ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΕΣ PYTHON ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Για περισσότερα από 4 συνεχόμενα χρόνια, η επιστήμη δεδομένων κατατάσσεται ως η κορυφαία αμειβόμενη καριέρα στις ΗΠΑ από την Glassdoor (πηγή). Λοιπόν, τι είναι η επιστήμη δεδομένων; Με απλά λόγια, η επιστήμη δεδομένων ασχολείται με την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία και τεχνικές για να ανακαλύψει αόρατα μοτίβα, να αντλήσει σημαντικές πληροφορίες και να λάβει κερδοφόρες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Δεδομένης της τεράστιας υιοθέτησης της επιστήμης δεδομένων και της μηχανικής μάθησης στον σημερινό κόσμο, είναι σημαντικό να μιλήσουμε για τις γλώσσες προγραμματισμού που βρίσκονται πίσω από την επιτυχία αυτών των έργα επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Η Python είναι η πιο ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα προγραμματισμού για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση. Παρέχει εξαιρετική λειτουργικότητα για την αντιμετώπιση μαθηματικών, στατιστικών και επιστημονικών εφαρμογών. Διαθέτει επίσης εκτενείς βιβλιοθήκες για εργασίες επεξεργασίας δεδομένων όπως καθαρισμός δεδομένων, χειρισμός δεδομένων, εξερεύνηση δεδομένων και μερικές φανταστικές βιβλιοθήκες για την εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης βάσει ταξινόμησης και παλινδρόμησης.

Αυτό το άρθρο θα εξετάσει τις 10 πιο δημοφιλείς βιβλιοθήκες python για την επιστήμη των δεδομένων, αναλύοντας τις δυνατότητές τους λεπτομερώς.

10 ΚΑΛΥΤΕΡΕΣ ΒΙΒΛΙΟΘΗΚΕΣ PYTHON ΓΙΑ ΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

NumPy

NumPyΤο , γνωστό και ως αριθμητικό Python, είναι ένα ιδανικό εργαλείο για την εκτέλεση μαθηματικών συναρτήσεων υψηλού επιπέδου σε όλα τα είδη πινάκων και πινάκων, από βασικό έως προχωρημένο. Περιέχει ένα ισχυρό αντικείμενο πίνακα n-διαστάσεων. Χρησιμοποιείται στην επεξεργασία συστοιχιών για την αποθήκευση τιμών του ίδιου τύπου δεδομένων. Επίσης, κάνει πολύ πιο εύκολη την εκτέλεση μαθηματικών πράξεων σε πίνακες και τη διανυσματοποίησή τους. Είναι ενδιαφέρον ότι η διανυσματοποίηση των μαθηματικών πράξεων στον τύπο πίνακα NumPy αυξάνει την απόδοση και επιταχύνει το χρόνο εκτέλεσης.

  • Γρήγορες, προμεταγλωττισμένες συναρτήσεις για αριθμητικά προβλήματα
  • Υπολογισμός προσανατολισμένος σε συστοιχίες για μεγαλύτερη απόδοση
  • Υποστηρίζει αντικειμενοστραφή προγραμματισμό
  • Συμπαγείς και ταχύτεροι υπολογισμοί με διανυσματοποίηση
  • Πρόσθετη γραμμική άλγεβρα, μετασχηματισμός Fourier και δυνατότητες τυχαίων αριθμών

SciPy

SciPy (Συντομεύεται ως Scientific Python και προφέρεται ως “Sigh Pi”) χρησιμοποιεί το NumPy για περισσότερες μαθηματικές συναρτήσεις. Η βασική δομή δεδομένων που χρησιμοποιείται είναι ένας πολυδιάστατος πίνακας που παρέχεται από το NumPy. Η επιστημονική βιβλιοθήκη python αποτελείται από ενότητες για στατιστικές, γραμμική άλγεβρα, βελτιστοποίηση και άλλες εργασίες ολοκλήρωσης. Οι εφαρμογές του περιλαμβάνουν λειτουργίες πολυδιάστατης εικόνας, επίλυση διαφορικών εξισώσεων και τον μετασχηματισμό Fourier.

  • Εντολές υψηλού επιπέδου για χειρισμό και οπτικοποίηση δεδομένων
  • Ενσωματωμένες συναρτήσεις για την επίλυση διαφορικών εξισώσεων
  • Πολυδιάστατη επεξεργασία εικόνας με υπομονάδα ndimage
  • Αλγόριθμοι και συναρτήσεις που βασίζονται στο NumPy
  • Χρησιμοποιείται για αλγόριθμους βελτιστοποίησης

TensorFlow

Αυτό είναι ένα δημοφιλές πλαίσιο Python για εφαρμογές μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Οι εφαρμογές του περιλαμβάνουν αναγνώριση αντικειμένων και αναγνώριση ομιλίας. Βοηθά στη λειτουργία τεχνητών νευρωνικών δικτύων που πρέπει να χειρίζονται πολλαπλά σύνολα δεδομένων. TensorFlow συμπληρώνεται συνεχώς με νέες εκδόσεις που περιλαμβάνουν διορθώσεις σε πιθανά τρωτά σημεία ασφαλείας ή βελτιώσεις στην ενοποίηση του TensorFlow και των GPU. Είναι επίσης χρήσιμο για ανάλυση χρονοσειρών και ανίχνευση βίντεο.

  • Βελτιωμένη οπτικοποίηση υπολογιστικών γραφημάτων
  • 50 – 60% μείωση σφαλμάτων στη νευρωνική μηχανική μάθηση
  • Παράλληλοι υπολογισμοί για την εκτέλεση πολύπλοκων μοντέλων
  • Ομαλή διαχείριση βιβλιοθήκης με την υποστήριξη της Google
  • Ταχύτερες ενημερώσεις και συχνές νέες εκδόσεις με τις πιο πρόσφατες δυνατότητες

Κεράς

Κεράς είναι μια βιβλιοθήκη βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιείται ευρέως για την κατασκευή και τη μοντελοποίηση νευρωνικών δικτύων. Αυτή η βιβλιοθήκη χρησιμοποιεί άλλα πακέτα όπως το TensorFlow ή το Theano ως backend. Είναι μια εξαιρετική επιλογή εάν θέλετε να πειραματιστείτε γρήγορα χρησιμοποιώντας συμπαγή συστήματα.

  • Μεγάλος αριθμός προεπισημασμένων συνόλων δεδομένων
  • Διάφορα εφαρμοσμένα επίπεδα για την κατασκευή, τη διαμόρφωση, την εκπαίδευση και την αξιολόγηση νευρωνικών δικτύων
  • Πολλαπλές μέθοδοι επεξεργασίας δεδομένων
  • Αξιολόγηση μοντέλου
  • Το modularity σάς βοηθά να αποθηκεύσετε το μοντέλο που εκπαιδεύετε και να το χρησιμοποιήσετε αργότερα φορτώνοντάς το

PyTorch

Αυτό είναι ένα εξαιρετικό πλαίσιο για επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να εφαρμόσουν εργασίες βαθιάς μάθησης. PyTorch επιτρέπει την εκτέλεση υπολογισμών τανυστή με επιτάχυνση GPU. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία δυναμικών υπολογιστικών γραφημάτων και τον αυτόματο υπολογισμό των κλίσεων. Το PyTorch βασίζεται στο Torch, μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα βαθιάς μάθησης που χρησιμοποιείται στο C.

  • Βαθιά νευρωνικά δίκτυα σε σύστημα autograd που βασίζεται σε ταινία
  • Υποστήριξη Native ONNX (Open Neural Network Exchange).
  • C++ front-end
  • Υποστήριξη cloud
  • Κατανεμημένη εκπαίδευση

PyCaret

PyCaret Η βιβλιοθήκη έχει σχεδιαστεί για να κάνει την τυπική απόδοση εργασιών στη μηχανική εκμάθηση απλή και πιο προσιτή. Είναι εμπνευσμένο από το πακέτο caret στο R. Ο στόχος είναι να αυτοματοποιηθούν τα κύρια βήματα για την αξιολόγηση αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούνται στην ταξινόμηση και την παλινδρόμηση. Μπορείτε να επιτύχετε πολλά με ελάχιστες γραμμές κώδικα και μικρή μη αυτόματη διαμόρφωση.

  • Μειώνει τον χρόνο κύκλου υποθέσεων σε πληροφορίες σε πειράματα μηχανικής μάθησης
  • Επιτρέπει στους επιστήμονες δεδομένων να εκτελούν πειράματα από άκρο σε άκρο γρήγορα και αποτελεσματικά
  • Βιβλιοθήκη χαμηλού κώδικα που μπορεί να εκτελέσει σύνθετες εργασίες με λίγες γραμμές κώδικα
  • Όλες οι λειτουργίες που εκτελούνται αποθηκεύονται αυτόματα σε μια προσαρμοσμένη διοχέτευση πλήρως ενορχηστρωμένη για ανάπτυξη
  • Λειτουργεί ως περιτύλιγμα Python γύρω από πολλές βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης, όπως scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy και άλλα

Matplotlib

Αυτή είναι μια βιβλιοθήκη επιστήμης δεδομένων που βοηθά στη δημιουργία οπτικοποιήσεων δεδομένων. Αυτά περιλαμβάνουν δισδιάστατα διαγράμματα όπως ιστογράμματα, γραφήματα διασποράς και μη καρτεσιανά γραφήματα συντεταγμένων. Matplotlib χρησιμοποιείται ευρέως ως βιβλιοθήκη σχεδίασης σε έργα επιστήμης δεδομένων και φέρνει την Python στην ίδια πλατφόρμα με επιστημονικά εργαλεία όπως το MATLAB.

  • Μια δωρεάν και ανοιχτού κώδικα αντικατάσταση του MATLAB
  • Χαμηλή κατανάλωση μνήμης
  • Καλύτερη συμπεριφορά χρόνου εκτέλεσης
  • Υποστηρίζει πολλά backend και τύπους εξόδου που σημαίνει ότι μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε ανεξάρτητα από το λειτουργικό σύστημα
  • Μπορεί να τρέξει άπειρες γραμμές σε δύο σημεία

Πάντα

Πάντα βασίζεται σε δύο κύριες δομές δεδομένων: Series και DataFrames. Το πρώτο είναι 1-D και μπορεί να θεωρηθεί ως μια λίστα στοιχείων, ενώ το δεύτερο είναι 2-D και είναι ένας πίνακας με πολλές στήλες. Το Pandas επιτρέπει τη μετατροπή δομών δεδομένων σε αντικείμενα DataFrame. Κάνει επίσης πολύ πιο εύκολη τη διαμάχη, τον χειρισμό και την οπτικοποίηση δεδομένων.

  • Χειρίζεται δεδομένα που λείπουν
  • Προσθήκη/διαγραφή στηλών από ένα DataFrame
  • Σχεδιάζει δεδομένα με ιστόγραμμα ή πλαίσιο γραφικής παράστασης
  • Βοηθά τους χρήστες να χειρίζονται δεδομένα με μειωμένη χρονική πολυπλοκότητα
  • Περιέχει δομές δεδομένων υψηλού επιπέδου και εργαλεία χειρισμού

Seaborn

Seaborn βασίζεται στο Matplotlib. Είναι ένα πολύτιμο εργαλείο μηχανικής εκμάθησης Python για την οπτικοποίηση στατιστικών μοντέλων. Αυτά περιλαμβάνουν θερμικούς χάρτες και άλλους τύπους οπτικοποιήσεων δεδομένων. Μπορείτε να επωφεληθείτε από μια εκτεταμένη σειρά οπτικοποιήσεων κατά τη χρήση αυτής της βιβλιοθήκης, όπως χρονοσειρές, κοινές πλοκές και διαγράμματα βιολιού.

  • Ενσωματωμένα θέματα για στυλ γραφικών matplotlib
  • Οπτικοποιεί μονομεταβλητά και διμεταβλητά δεδομένα
  • Λειτουργεί με δομές δεδομένων NumPy και Pandas
  • Σχεδιάζει στατιστικά δεδομένα χρονοσειρών
  • Οπτικοποιεί μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης

πλοκή

πλοκή είναι ένα διαδικτυακό εργαλείο για οπτικοποίηση δεδομένων που προσφέρει πολλά χρήσιμα γραφικά. Μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία διαδραστικών γραφημάτων και γραφημάτων ποιότητας δημοσίευσης. Λειτουργεί καλά σε διαδραστικές εφαρμογές web. Η βιβλιοθήκη επεκτείνεται με νέα γραφικά και δυνατότητες για την υποστήριξη πολλαπλών συνδεδεμένων προβολών, κινούμενων εικόνων και ενσωμάτωσης συνομιλίας.

  • Εργαλείο οπτικοποίησης για γεωγραφικά, επιστημονικά, στατιστικά και οικονομικά δεδομένα
  • Ελάχιστος κώδικας για τη δημιουργία αισθητικών πλοκών
  • Εύκολη τροποποίηση και εξαγωγή του οικοπέδου σας
  • Προσφέρει μια πιο περίτεχνη απεικόνιση σε σύγκριση με το Matplotlib
  • Μπορεί να ενσωματωθεί με τα Panda για να κάνει την πλοκή ακόμα πιο αποτελεσματική

Ελπίζουμε να σας άρεσε αυτή η εις βάθος ανάλυση των καλύτερων βιβλιοθηκών επιστήμης δεδομένων στην Python. Ωστόσο, αυτός ο κατάλογος των βιβλιοθηκών επιστήμης δεδομένων δεν είναι εξαντλητικός. Η Python προσφέρει πολλές άλλες βιβλιοθήκες που μπορούν να εφαρμοστούν για την επιστήμη των δεδομένων, επομένως συνεχίστε να μαθαίνετε και να πειραματίζεστε με αυτά τα αξιόλογα εργαλεία που έχετε στη διάθεσή σας!