Обзор библиотек Python для науки о данных
Согласно недавнему опросу, проведенному Kaggle, 83% специалистов по науке о данных предпочитали Python в качестве языка выбора. Одной из основных причин этого является широкий спектр доступных библиотек Python. Но что такое библиотека ? Мы можем рассматривать библиотеку как набор функций, подпрограмм или функций, которые помогают разработчикам сосредоточиться на постановке задачи, а не изобретать велосипед.
Предположим, вы работаете над проблемой прогнозирования неплательщиков по кредитам для крупной финансовой организации. Теперь вместо того, чтобы писать код с нуля для обычных операций, таких как манипулирование данными, визуализация, реализация алгоритмов машинного обучения, эти библиотеки помогут вам справиться с ними с помощью настраиваемых и эффективных функций. В этой статье мы обсудим наиболее часто используемые библиотеки Python в различных областях операций в науке о данных, таких как машинное обучение, визуализация данных, глубокое обучение, обработка естественного языка и т. Д.
Python Data Science Libraries
Основываясь на операциях, мы поделим библиотеки данных Python на следующие области:
1. Общие библиотеки
NumPy: NumPy обозначает Числовой Питон. Это одна из фундаментальных библиотек для научных и математических расчетов. Это помогает нам в эффективных операциях с N-мерным массивом, интеграции кодов C / C ++ и Fortran, сложных математических преобразований, включающих линейную алгебру, преобразование Фурье и т. Д.
Панды: это самая популярная библиотека для чтения, обработки и подготовки данных. Pandas предоставляют высокоэффективные и простые в использовании структуры данных, которые помогают манипулировать данными между оперативной памятью и внешними форматами данных, такими как CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL и т. Д.
Ключевые особенности этой библиотеки:
- Поставляется с быстрым и эффективным объектом DataFrame
- Высокопроизводительное объединение и интеллектуальная индексация наборов данных
- Реализация с низкой задержкой написана на Cython, C и т. Д.
SciPy: SciPy - еще одна популярная библиотека с открытым исходным кодом для математических и статистических операций. Основная структура данных scipy - это массивы данных. Он помогает ученым и разработчикам данных в линейной алгебре, преобразованиях областей, статистическом анализе и т. Д.
2. Визуализация данных
Matplotlib: это библиотека 2D-графиков для визуализации, вдохновленная MATLAB. Matplotlib предоставляет высококачественные двумерные фигуры, такие как гистограмма, графики распределения, гистограммы, диаграммы рассеяния и т. Д. С несколькими строками кода. Как и MATLAB, он также дает пользователям гибкость в выборе низкоуровневых функций, таких как стили линий, свойства шрифта, свойства осей и т. Д., Через объектно-ориентированный интерфейс или набор функций.
Seaborn: Seaborn - это по сути высокоуровневый API, построенный на основе Matplotlib. Он поставляется с визуальной визуализацией и информативной статистической графикой, такой как тепловая карта, граф подсчета, план скрипки и т. Д.
Plotly: Plotly - еще одна популярная библиотека графических изображений с открытым исходным кодом для высококачественной интерактивной визуализации. Помимо 2D-графиков, он также поддерживает 3D-графики. Plotly широко используется для визуализации данных в браузере.
3. Машинное обучение и НЛП
ScikitLearn: ScikitLearn, вероятно, является одной из наиболее широко используемых библиотек Python для машинного обучения и прогнозного анализа. Он предлагает обширную коллекцию эффективных алгоритмов для задач классификации, регрессии, кластеризации, настройки моделей, предварительной обработки данных и уменьшения размерности. Он построен на основе NumPy, SciPy и Matplotlib, поэтому его легко использовать, с открытым исходным кодом и многоразового использования для различных контекстов.
LightGBM: В более поздней части вашего обучения науке о данных вы встретите древовидные алгоритмы и ансамбли обучения. Одной из наиболее важных методологий в современном машинном обучении является повышение. LightGBM - это популярная платформа Microsoft с открытым исходным кодом для повышения градиента.
Ключевые особенности lightgbm:
- Параллельное и графическое исполнение
- Быстрота и лучшая точность
- Возможность обработки больших массивов данных и поддержка распределенных вычислений.
Сюрприз: система рекомендаций является важной областью интереса для современных приложений на основе ИИ. Современная система рекомендаций позволяет компаниям предоставлять своим клиентам высоко персонализированные предложения. Сюрприз - полезная библиотека Python с открытым исходным кодом для создания систем рекомендаций. Он предоставляет инструменты для оценки, анализа и сравнения производительности алгоритма.
NLTK: NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit. Это библиотека с открытым исходным кодом для работы с наборами данных на человеческом языке. Это очень полезно для таких проблем, как анализ текста, анализ настроений, анализ языковой структуры и т. Д.
4. Глубокое обучение
TensorFlow: TensorFlow - это платформа Google с открытым исходным кодом, предназначенная для комплексного машинного обучения и глубокого обучения. Он предоставляет пользователям низкоуровневые элементы управления для проектирования и обучения высокоразвитых и сложных нейронных сетей. Tensorflow доступен как для настольных компьютеров, так и для мобильных устройств, и поддерживает множество языков программирования с помощью оболочек.
Keras: Keras - это библиотека глубокого обучения высокого уровня с открытым исходным кодом. Это дает гибкость использования в качестве бэкэнда тензорного потока или theano (еще одна низкоуровневая библиотека Python, например tenorsflow). Keras предоставляет простой высокоуровневый API для разработки моделей глубокого обучения.
Он подходит для быстрого прототипирования и разработки моделей нейронных сетей для промышленного использования. Основное использование Keras - классификация, генерация и обобщение текста, тегирование и перевод, распознавание речи и т. Д.
5. Разное
OpenCV: OpenCV - это популярная библиотека Python для проблем с компьютерным зрением (Задача, включающая данные изображения или видео). Это эффективная структура с кроссплатформенной поддержкой, идеально подходящая для приложений реального времени.
Dask: если у вас низкая вычислительная мощность или нет доступа к большим кластерам, Dask - идеальный выбор для масштабируемых вычислений. Dask предоставляет низкоуровневые API для создания собственных систем для собственных приложений. При работе с очень крупномасштабным набором данных в локальном окне вы можете выбрать Dask вместо Pandas.
Вывод
Существует богатый набор библиотек python, доступных для различных управляемых данными операций в python. В этой статье мы обсудили наиболее популярные и широко используемые библиотеки Python в сообществе специалистов по науке о данных. На основании постановки задачи и организационных практик на практике подбираются соответствующие библиотеки Python.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по библиотекам Python для науки о данных. Здесь мы обсудили обзор и различные библиотеки Python для науки о данных. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Преимущества Python
- Python Альтернативы
- Python Frameworks
- Строковые функции Python
- Matplotlib In Python