A legjobb Python-könyvtárak adattudósok számára

Ez a cikk megemlíti és kifejti a legjobb python-könyvtárakat az adattudósok és a gépi tanulási csapat számára.

A Python egy ideális nyelv, amelyet ezen a két területen használnak, főleg az általa kínált könyvtárak számára.

Ennek oka a Python-könyvtárak olyan alkalmazásai, mint az adatbeviteli/kimeneti I/O és az adatelemzés, valamint egyéb adatmanipulációs műveletek, amelyeket az adattudósok és a gépi tanulási szakértők használnak az adatok kezelésére és feltárására.

Python könyvtárak, mik ezek?

A Python-könyvtár a beépített modulok kiterjedt gyűjteménye, amely előre lefordított kódot tartalmaz, beleértve az osztályokat és a metódusokat, így nincs szükség arra, hogy a fejlesztő a semmiből hajtson végre kódot.

A Python jelentősége az adattudományban és a gépi tanulásban

A Python rendelkezik a legjobb könyvtárakkal, amelyeket a gépi tanulás és az adattudomány szakértői használhatnak.

Szintaxisa egyszerű, így hatékonyan alkalmazható összetett gépi tanulási algoritmusok megvalósítása. Ezenkívül az egyszerű szintaxis lerövidíti a tanulási görbét, és megkönnyíti a megértést.

A Python támogatja a gyors prototípusfejlesztést és az alkalmazások gördülékeny tesztelését is.

A Python nagy közössége hasznos az adattudósok számára, hogy szükség esetén azonnal megoldást kereshessenek kérdéseikre.

Mennyire hasznosak a Python-könyvtárak?

A Python-könyvtárak fontos szerepet játszanak a gépi tanulásban és az adattudományban alkalmazott alkalmazások és modellek létrehozásában.

Ezek a könyvtárak nagyban segítik a fejlesztőt a kód újrafelhasználhatóságában. Emiatt importálhat egy releváns könyvtárat, amely a kerék újrafeltalálásán kívül egy adott szolgáltatást valósít meg a programon belül.

A gépi tanulásban és az adattudományban használt Python-könyvtárak

A Data Science szakértői különféle Python-könyvtárakat ajánlanak, amelyeket az adattudományok rajongóinak ismerniük kell. Az alkalmazásban betöltött relevanciájuktól függően a gépi tanulási és adattudományi szakértők különböző, könyvtárakba sorolt ​​Python-könyvtárakat alkalmaznak a modellek telepítéséhez, az adatok bányászatához és lekaparásához, valamint az adatfeldolgozáshoz és az adatvizualizációhoz.

Ez a cikk azonosít néhány gyakran használt Python-könyvtárat az adattudományban és a gépi tanulásban.

Nézzük most őket.

Dögös

A Numpy Python könyvtár, egyben a Numerical Python Code is teljes egészében, jól optimalizált C kóddal épül fel. Az adatkutatók előnyben részesítik mélyreható matematikai számításai és tudományos számításai miatt.

Jellemzők

A Numpy magas szintű szintaxissal rendelkezik, amely megkönnyíti a tapasztalattal rendelkező programozók számára.

A könyvtár teljesítménye viszonylag magas az azt alkotó jól optimalizált C kód miatt.

Numerikus számítástechnikai eszközökkel rendelkezik, beleértve a Fourier-transzformációs képességeket, a lineáris algebrát és a véletlenszám-generátorokat.

Nyílt forráskódú, így lehetővé teszi más fejlesztők számos hozzájárulását.

A Numpy egyéb átfogó funkciókkal is rendelkezik, mint például a matematikai műveletek vektorizálása, az indexelés, valamint a tömbök és mátrixok megvalósításának kulcsfogalmai.

Pandák

A Pandas a Machine Learning egyik híres könyvtára, amely magas szintű adatstruktúrákat és számos eszközt biztosít a hatalmas adatkészletek egyszerű és hatékony elemzéséhez. Nagyon kevés paranccsal ez a könyvtár összetett műveleteket tud lefordítani adatokkal.

Számos beépített módszer, amelyek csoportosíthatják, indexelhetik, lekérhetik, feloszthatják, átstrukturálhatják az adatokat és szűrhetik a készleteket, mielőtt azokat egy- és többdimenziós táblázatokba illesztik; alkotja ezt a könyvtárat.

A Pandas könyvtár főbb jellemzői

A pandák megkönnyítik az adatok táblázatokba való címkézését, és automatikusan igazítják és indexelik az adatokat.

Gyorsan betöltheti és mentheti az adatformátumokat, például a JSON-t és a CSV-t.

Kiváló adatelemzési funkciója és nagyfokú rugalmassága miatt rendkívül hatékony.

Matplotlib

A Matplotlib 2D grafikus Python könyvtár könnyen kezeli a számos forrásból származó adatokat. Az általa létrehozott vizualizációk statikusak, animáltak és interaktívak, amelyeket a felhasználó nagyíthat, így hatékonyan használható vizualizációkhoz és diagramok létrehozásához. Lehetővé teszi az elrendezés és a vizuális stílus testreszabását is.

Dokumentációja nyílt forráskódú, és a megvalósításhoz szükséges eszközök alapos gyűjteményét kínálja.

A Matplotlib segédosztályokat importál az év, hónap, nap és hét megvalósításához, így hatékonyan kezelhető az idősorok adatai.

Scikit-learn

Ha olyan könyvtárat fontolgat, amely segíti az összetett adatokkal való munkát, akkor a Scikit-learn az ideális könyvtár. A gépi tanulási szakértők széles körben használják a Scikit-learnt. A könyvtár társítva van más könyvtárakkal, például a NumPy-val, a SciPy-vel és a matplotlib-el. Felügyelt és nem felügyelt tanulási algoritmusokat is kínál, amelyek éles alkalmazásokhoz használhatók.

A Scikit-learn Python könyvtár jellemzői

Objektumkategóriák azonosítása, például algoritmusok, például SVM és véletlenszerű erdők használatával olyan alkalmazásokban, mint a képfelismerés.

A folytonos értékű attribútum előrejelzése, amelyet egy objektum a regresszió nevű feladathoz társít.

Funkció kivonás.

A dimenziócsökkentés az, ahol csökkenti a valószínűségi változók figyelembe vett számát.

Hasonló objektumok csoportosítása halmazokba.

A Scikit-learn könyvtár hatékonyan kinyeri a funkciókat szöveges és képi adatkészletekből. Ezenkívül ellenőrizhető a felügyelt modellek pontossága a nem látott adatokon. Számos elérhető algoritmusa lehetővé teszi az adatbányászatot és más gépi tanulási feladatokat.

SciPy

A SciPy (Scientific Python Code) egy gépi tanulási könyvtár, amely széles körben alkalmazható matematikai függvényekre és algoritmusokra alkalmazott modulokat biztosít. Algoritmusai algebrai egyenleteket, interpolációt, optimalizálást, statisztikákat és integrációt oldanak meg.

Fő jellemzője a NumPy kiterjesztése, amely eszközöket ad a matematikai függvények megoldásához, és adatstruktúrákat biztosít, például ritka mátrixokat.

A SciPy magas szintű parancsokat és osztályokat használ az adatok manipulálására és megjelenítésére. Adatfeldolgozó és prototípus rendszerei még hatékonyabb eszközzé teszik.

Sőt, a SciPy magas szintű szintaxisa bármilyen tapasztalati szintű programozó számára egyszerűvé teszi a használatát.

A SciPy egyetlen hátránya, hogy kizárólag a numerikus objektumokra és algoritmusokra koncentrál; ezért nem tud semmilyen ábrázolási funkciót kínálni.

PyTorch

Ez a változatos gépi tanulási könyvtár hatékonyan valósítja meg a tenzorszámításokat GPU-gyorsítással, dinamikus számítási grafikonokat és automatikus gradiens-számításokat hozva létre. A Torch könyvtár, egy C-n kifejlesztett nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár, a PyTorch könyvtárat építi fel.

A legfontosabb jellemzők a következők:

Súrlódásmentes fejlesztés és zökkenőmentes skálázás a fő felhőplatformokon való jó támogatásának köszönhetően.

Az eszközök és könyvtárak robusztus ökoszisztémája támogatja a számítógépes látásfejlesztést és más területeket, például a természetes nyelvi feldolgozást (NLP).

A Torch Script segítségével zökkenőmentes átmenetet biztosít az eger és a grafikon módok között, miközben a TorchServe segítségével felgyorsítja a termeléshez vezető utat.

A Torch elosztott háttérrendszere lehetővé teszi az elosztott képzést és a teljesítmény optimalizálását a kutatás és a gyártás során.

A PyTorch használható NLP-alkalmazások fejlesztéséhez.

Keras

A Keras egy nyílt forráskódú gépi tanulási Python-könyvtár, amelyet mély neurális hálózatokkal való kísérletezésre használnak.

Híres arról, hogy olyan segédprogramokat kínál, amelyek többek között olyan feladatokat támogatnak, mint a modell-összeállítás és a grafikonok megjelenítése. A Tensorflow-t alkalmazza a háttérben. Alternatív megoldásként használhat Theano-t vagy neurális hálózatokat, például a CNTK-t a háttérben. Ez a háttérinfrastruktúra segíti a műveletek megvalósításához használt számítási gráfok létrehozását.

A könyvtár főbb jellemzői

Hatékonyan fut mind a központi feldolgozó egységen, mind a grafikus feldolgozó egységen.

A hibakeresés könnyebb a Kerasszal, mert Python alapú.

A Keras moduláris, így kifejezővé és alkalmazkodóvá teszi.

Bárhol üzembe helyezheti a Keras-t, ha közvetlenül exportálja a moduljait JavaScript-be, hogy futtassa a böngészőben.

A Keras alkalmazásai közé tartoznak a neurális hálózati építőelemek, például a rétegek és az objektívek, valamint egyéb eszközök, amelyek megkönnyítik a képekkel és szöveges adatokkal való munkát.

Tengeren született

A Seaborn egy másik értékes eszköz a statisztikai adatok megjelenítésében.

Fejlett felülete vonzó és informatív statisztikai grafikai rajzok megvalósítására képes.

Cselekményesen

A Plotly egy 3D webalapú vizualizációs eszköz, amely a Plotly JS könyvtárra épül. Széles körben támogatja a különféle diagramtípusokat, például a vonaldiagramokat, a szórt diagramokat és a doboz típusú sparkline-okat.

Alkalmazása magában foglalja a webalapú adatvizualizációk létrehozását Jupyter notebookokban.

A Plotly alkalmas a vizualizációra, mert a hover eszközével kiugró értékekre vagy rendellenességekre tud rámutatni a grafikonon. A grafikonokat saját igényei szerint is testreszabhatja.

A Plotly hátránya, hogy a dokumentációja elavult; ezért útmutatóként való használata nehézkes lehet a felhasználó számára. Ezenkívül számos eszközt tartalmaz, amelyet a felhasználónak meg kell tanulnia. Nehéz lehet mindegyiket nyomon követni.

A Plotly Python könyvtár jellemzői

Az általa használt 3D diagramok többféle interakciót tesznek lehetővé.

Egyszerűsített szintaxisa van.

Megőrizheti kódja adatvédelmét, miközben megosztja pontjait.

EgyszerűITK

A SimpleITK egy képelemző könyvtár, amely interfészt kínál az Insight Toolkit (ITK) számára. C++-on alapul és nyílt forráskódú.

A SimpleITK könyvtár jellemzői

Képfájl I/O-ja akár 20 képfájlformátumot is támogat, és képes konvertálni, például JPG, PNG és DICOM.

Számos képszegmentációs munkafolyamat-szűrőt biztosít, beleértve az Otsu-t, a szintkészleteket és a vízválasztókat.

A képeket térbeli objektumként értelmezi, nem pedig pixeltömbként.

Az egyszerűsített felület különféle programozási nyelveken érhető el, mint például az R, C#, C++, Java és Python.

Statsmodel

A Statsmodel statisztikai modelleket becsül, statisztikai teszteket hajt végre, és osztályok és függvények segítségével feltárja a statisztikai adatokat.

A modellek megadása R-stílusú képleteket, NumPy tömböket és Pandas adatkereteket használ.

Érdes

Ez a nyílt forráskódú csomag egy előnyben részesített eszköz a webhelyek adatainak lekéréséhez (lekaparásához) és feltérképezéséhez. Aszinkron, ezért viszonylag gyors. A Scrapy olyan architektúrával és funkcióival rendelkezik, amelyek hatékonyan teszik lehetővé.

A hátránya viszont, hogy a telepítése a különböző operációs rendszereknél eltérő. Ezenkívül nem használhatja JS-re épített webhelyeken. Ezenkívül csak a Python 2.7 vagy újabb verzióival működik.

A Data Science szakértői alkalmazzák az adatbányászatban és az automatizált tesztelésben.

Jellemzők

JSON, CSV és XML formátumban exportálhatja a hírcsatornákat, és több háttérrendszerben tárolhatja.

Beépített funkcionalitással rendelkezik, hogy adatokat gyűjtsön és kinyerjen HTML/XML forrásokból.

A Scrapy kiterjesztéséhez jól definiált API-t használhat.

Párna

A Pillow egy Python képalkotó könyvtár, amely manipulálja és feldolgozza a képeket.

Kiegészíti a Python interpreter képfeldolgozási funkcióit, támogatja a különféle fájlformátumokat, és kiváló belső megjelenítést kínál.

Az alapvető fájlformátumokban tárolt adatok könnyen elérhetők a Pillow-nak köszönhetően.

Csomagolás💃

Ez összefoglalja a legjobb Python-könyvtárak felfedezését adattudósok és gépi tanulási szakértők számára.

Amint ez a cikk mutatja, a Python hasznosabb gépi tanulási és adattudományi csomagokkal rendelkezik. A Pythonnak vannak más könyvtárai, amelyeket más területeken is használhat.

Érdemes tudni a legjobb adattudományi jegyzetfüzetekről.

Boldog tanulást!