Pregled knjižnic Python for Data Science
Po nedavni raziskavi družbe Kaggle je 83% praktikov znanosti o podatkih izbralo piton kot svoj izbirni jezik. Eden glavnih razlogov za to je obsežna ponudba knjižnic python. Toda kaj je knjižnica ? Knjižnico lahko obravnavamo kot niz funkcij, rutin ali funkcij, ki pomaga razvijalcem, da se osredotočijo na težavo namesto na novo izumljanje kolesa.
Recimo, da se ukvarjate s težavo napovedovanja neplačnikov posojil za veliko finančno organizacijo. Zdaj namesto da bi pisal kodo od začetka za običajne operacije, kot so obdelava podatkov, vizualizacija, izvajanje algoritmov strojnega učenja, vam te knjižnice pomagajo, da jih obvladate s prilagodljivimi in učinkovitimi funkcijami. V tem članku bomo razpravljali o najpogosteje uporabljenih knjižnicah pytonov na različnih področjih delovanja v znanosti o podatkih, kot so strojno učenje, vizualizacija podatkov, globinsko učenje, obdelava naravnega jezika itd.
Knjižnice podatkovnih podatkov Python
Na podlagi operacij bomo knjižnice podatkovnih podatkov python razdelili na naslednja področja
1. Splošne knjižnice
NumPy: NumPy pomeni Numerical Python. Je ena temeljnih knjižnic znanstvenih in matematičnih izračunov. Pomaga nam pri učinkovitih operacijah N-dimenzionalnih nizov, ki vključujejo C / C ++ in Fortran kode, zapletene matematične transformacije, ki vključujejo linearno algebro, Fourierjevo transformacijo itd.
Pande: Je najbolj priljubljena knjižnica za branje, manipuliranje in pripravo podatkov. Pande zagotavljajo zelo učinkovite strukture podatkov, ki so enostavne za uporabo, ki pomagajo pri obdelavi podatkov med pomnilnikom in zunanjimi formati podatkov, kot so CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL itd.
Ključne značilnosti te knjižnice so:
- Prihaja s hitrim in učinkovitim objektom DataFrame
- Visokozmogljivo združevanje in inteligentno indeksiranje nizov podatkov
- Izvajanje z nizko zamudo je napisano v Cython in C itd.
SciPy: SciPy je še ena priljubljena knjižnica odprtega koda za matematične in statistične operacije. Osrednja podatkovna struktura scipy je ničelna matrika. Znanstvenikom in razvijalcem podatkov pomaga pri linearni algebri, preobrazbah domen, statističnih analizah itd.
2. Vizualizacija podatkov
Matplotlib: Je dvodiselna knjižnica za vizualizacijo, ki jo je navdihnil MATLAB. Matplotlib ponuja visokokakovostne dvodimenzionalne številke, kot so črtni grafikon, distribucijske ploskve, histogrami, raztresenost itd. Z le nekaj kode. Tako kot MATLAB tudi uporabnikom ponuja prožnost pri izbiri funkcionalnosti na nizki ravni, kot so slogi vrstic, lastnosti pisave, lastnosti osi itd., Prek objektno usmerjenega vmesnika ali prek nabora funkcij.
Seaborn: Seaborn je v bistvu API na visoki ravni, zgrajen na vrhu Matplotliba. Na voljo je z vizualnim reacherjem in informativno statistično grafiko, kot so toplotni zemljevid, štetje zaplet, violinplot itd.
Plotly: Plotly je še ena priljubljena odprtokodna knjižnica grafonov piton za visoko kakovostno in interaktivno vizualizacijo. Poleg 2D grafov podpira tudi 3D risanje. Plotly se veliko uporablja za vizualizacijo podatkov v brskalniku.
3. Strojno učenje in NLP
ScikitLearn: ScikitLearn je verjetno ena najpogosteje uporabljenih knjižnic Python za strojno učenje in napovedno analizo. Ponuja obširno zbirko učinkovitih algoritmov za naloge za razvrščanje, regresijo, gručenje, uravnavanje modelov, predobdelavo podatkov in zmanjšanje dimenzij. Zasnovan je na NumPy, SciPy in Matplotlibu, zato je enostaven za uporabo, z odprtimi viri in za večkratno uporabo.
LightGBM: V poznejšem delu učenja podatkov o podatkih boste naleteli na drevesne učne algoritme in sklope. Ena najpomembnejših metodologij v današnjem strojnem učenju je krepitev. LightGBM je Microsoftov priljubljen okvir za povečanje gradientov z odprto kodo.
Ključne značilnosti lightgbm so
- Vzporedna in GPU omogočena izvedba
- Hitrost in boljša natančnost
- Sposobnost ravnanja z množicami podatkovnih nizov in podpira porazdeljeno računalništvo
Presenečenje: Sistem priporočil je pomembno področje zanimanja za sodobne aplikacije, ki temeljijo na AI. Najnovejši sistem priporočil podjetjem omogoča, da svojim strankam nudijo zelo prilagojene ponudbe. Presenečenje je uporabna odprtokodna knjižnica Python za gradnjo priporočilnih sistemov. Ponuja orodja za oceno, analizo in primerjavo uspešnosti algoritma.
NLTK: NLTK pomeni Priročnik za naravne jezike. To je knjižnica z odprto kodo, ki deluje s sklopi podatkov o človeškem jeziku. Zelo je uporaben pri težavah, kot so analitika besedila, analiza občutkov, analiza jezikovne strukture itd.
4. Globoko učenje
TensorFlow: TensorFlow je Googlov okvir z odprtim kodom za končne rešitve strojnega učenja in poglobljenega učenja. Uporabnikom omogoča nadzor na nizki ravni za načrtovanje in usposabljanje zelo razširljivih in zapletenih nevronskih mrež. Tensorflow je na voljo tako za namizne kot mobilne naprave in podpira veliko število programskih jezikov prek ovojev.
Keras: Keras je odprtokodna knjižnica z visokim nivojem učenja. Omogoča fleksibilnost uporabe bodisi tensorflowa ali theano (druge knjižnice pythonov na nizkem nivoju, kot je tensorflow) kot zaledje. Keras ponuja preprost API na visoki ravni za razvoj modelov globokega učenja.
Primeren je za hitro prototipiranje in razvoj modelov nevronskih mrež za industrijsko uporabo. Primarna uporaba Kerasa je pri razvrščanju, ustvarjanju besedila in povzemanju, označevanju in prevajanju, prepoznavanju govora itd.
5. Razno
OpenCV: OpenCV je priljubljena knjižnica pytonov za težave z računalniškim vidom (naloga, ki vključuje slikovne ali video podatke). Je učinkovit okvir s podporo za več platform in idealen za aplikacije v realnem času.
Dask: Če imate majhno računsko moč ali nimate dostopa do velikih grozdov, je Dask odlična izbira za razširljivo računanje. Dask ponuja nizke ravni API-jev za izdelavo sistemov po meri za notranje aplikacije. Medtem ko v lokalnem oknu delate z zelo obsežnim naborom podatkov, se lahko odločite za Dask namesto za Pandas.
Zaključek
Na voljo je bogat nabor knjižnic python za različne podatkovne operacije v pythonu. V tem članku smo razpravljali o najbolj priljubljenih in široko uporabljenih knjižnicah pytonov v skupnosti podatkovnih znanosti. Na podlagi izjave problema in organizacijskih praks se v praksi izberejo ustrezne knjižnice python.
Priporočeni članki
To je vodnik za knjižnice Python za znanost o podatkih. Tukaj smo razpravljali o pregledu in različnih knjižnicah pytona za znanost o podatkih. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Prednosti Pythona
- Python alternative
- Okviri Python
- Funkcije nizov Python-a
- Matplotlib In Python