Найкращі бібліотеки Python для спеціалістів із обробки даних

Автор

У цій статті згадуються та пояснюються деякі з найкращих бібліотек Python для науковців із даних і команди машинного навчання.

Python є ідеальною мовою, яка широко використовується в цих двох областях, головним чином для бібліотек, які він пропонує.

Це пов’язано з додатками бібліотек Python, такими як введення/виведення даних і аналіз даних, серед інших операцій обробки даних, які науковці та експерти з машинного навчання використовують для обробки та дослідження даних.

Бібліотеки Python, що це?

Бібліотека Python — це обширна колекція вбудованих модулів, що містять попередньо скомпільований код, включаючи класи та методи, що позбавляє розробника необхідності впроваджувати код з нуля.

Важливість Python у науці про дані та машинному навчанні

Python має найкращі бібліотеки для використання експертами з машинного навчання та Data Science.

Його синтаксис простий, що робить його ефективним для впровадження складних алгоритмів машинного навчання. Крім того, простий синтаксис скорочує криву навчання та полегшує розуміння.

Python також підтримує швидку розробку прототипів і плавне тестування програм.

Велика спільнота Python є зручною для спеціалістів із обробки даних, щоб у разі потреби легко шукати рішення для своїх запитів.

Наскільки корисні бібліотеки Python?

Бібліотеки Python допомагають створювати програми та моделі в машинному навчанні та науці про дані.

Ці бібліотеки значною мірою допомагають розробнику повторно використовувати код. Таким чином, ви можете імпортувати відповідну бібліотеку, яка реалізує певну функцію у вашій програмі, окрім повторного винаходу колеса.

Бібліотеки Python, які використовуються в машинному навчанні та науці про дані

Експерти Data Science рекомендують різні бібліотеки Python, з якими мають бути знайомі ентузіасти Data Science. Залежно від їх відповідності в додатку, експерти з машинного навчання та науки про дані застосовують різні бібліотеки Python, класифіковані на бібліотеки для розгортання моделей, видобутку та аналізу даних, обробки даних і візуалізації даних.

У цій статті описано деякі бібліотеки Python, які часто використовуються в науках про дані та машинному навчанні.

Давайте зараз подивимося на них.

Numpy

Бібліотека Numpy Python, також повністю числовий код Python, створена з добре оптимізованим кодом C. Науковці даних віддають перевагу цьому за його глибокі математичні розрахунки та наукові обчислення.

особливості

  • Numpy має синтаксис високого рівня, який полегшує роботу програмістам із досвідом.
  • Продуктивність бібліотеки є відносно високою завдяки добре оптимізованому коду C, який її складає.
  • Він має інструменти для чисельних обчислень, включаючи можливості перетворення Фур’є, лінійну алгебру та генератори випадкових чисел.
  • Він має відкритий вихідний код, тому інші розробники можуть вносити численні внески.

    • Numpy поставляється з іншими всеосяжними функціями, такими як векторизація математичних операцій, індексування та ключові концепції реалізації масивів і матриць.

    панди

    Pandas — це відома бібліотека машинного навчання, яка надає високорівневі структури даних і численні інструменти для легкого та ефективного аналізу масивних наборів даних. Завдяки невеликій кількості команд ця бібліотека може транслювати складні операції з даними.

    Численні вбудовані методи, які можуть групувати, індексувати, отримувати, розділяти, реструктурувати дані та фільтрувати набори перед вставленням їх у одновимірні та багатовимірні таблиці; складає цю бібліотеку.

    Основні функції бібліотеки Pandas

  • Panda спрощує позначення даних у таблицях і автоматично вирівнює та індексує дані.
  • Він може швидко завантажувати та зберігати такі формати даних, як JSON і CSV.

    • Він високоефективний завдяки гарній функціональності аналізу даних і високій гнучкості.

    Matplotlib

    Matplotlib 2D графічна бібліотека Python може легко обробляти дані з багатьох джерел. Візуалізації, які він створює, є статичними, анімованими та інтерактивними, які користувач може збільшувати, що робить його ефективним для візуалізації та створення діаграм. Це також дозволяє налаштувати макет і візуальний стиль.

    Його документація є відкритим вихідним кодом і пропонує глибоку колекцію інструментів, необхідних для впровадження.

    Matplotlib імпортує допоміжні класи для реалізації року, місяця, дня та тижня, що робить ефективним маніпулювання даними часових рядів.

    Scikit-Learn

    Якщо ви розглядаєте бібліотеку, яка допоможе вам працювати зі складними даними, Scikit-learn має стати вашою ідеальною бібліотекою. Фахівці з машинного навчання широко використовують Scikit-learn. Бібліотека пов’язана з іншими бібліотеками, такими як NumPy, SciPy і matplotlib. Він пропонує як керовані, так і неконтрольовані алгоритми навчання, які можна використовувати для виробничих програм.

    Особливості бібліотеки Scikit-learn Python

  • Ідентифікація категорій об’єктів, наприклад, за допомогою таких алгоритмів, як SVM і випадковий ліс у таких програмах, як розпізнавання зображень.
  • Прогноз безперервного значення атрибута, який об’єкт пов’язує із завданням, яке називається регресією.
  • Вилучення ознак.
  • Зменшення розмірності – це те, де ви зменшуєте розглянуту кількість випадкових змінних.
  • Об’єднання подібних об’єктів у множини.

    • Бібліотека Scikit-learn ефективна у вилученні функцій із наборів текстових і графічних даних. Крім того, можна перевірити точність контрольованих моделей на невидимих ​​даних. Його численні доступні алгоритми роблять можливим інтелектуальний аналіз даних та інші завдання машинного навчання.

    SciPy

    SciPy (науковий код Python) — це бібліотека машинного навчання, яка надає модулі, застосовані до математичних функцій і алгоритмів, які широко застосовуються. Його алгоритми розв’язують алгебраїчні рівняння, інтерполяцію, оптимізацію, статистику та інтеграцію.

    Його головною особливістю є його розширення для NumPy, яке додає інструменти для вирішення математичних функцій і надає структури даних, такі як розріджені матриці.

    SciPy використовує команди та класи високого рівня для маніпулювання та візуалізації даних. Його системи обробки даних і прототипи роблять його ще ефективнішим інструментом.

    Крім того, високорівневий синтаксис SciPy полегшує використання програмістами будь-якого рівня досвіду.

    Єдиним недоліком SciPy є його єдина зосередженість на числових об’єктах і алгоритмах; тому не може запропонувати жодної функції побудови.

    PyTorch

    Ця різноманітна бібліотека машинного навчання ефективно реалізує тензорні обчислення з прискоренням GPU, створюючи динамічні обчислювальні графіки та автоматичні обчислення градієнтів. Бібліотека Torch, бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, розроблена на C, створює бібліотеку PyTorch.

    Ключові особливості:

  • Забезпечення плавної розробки та плавного масштабування завдяки гарній підтримці на основних хмарних платформах.
  • Надійна екосистема інструментів і бібліотек підтримує розвиток комп’ютерного зору та інші сфери, такі як обробка природної мови (NLP).
  • Він забезпечує плавний перехід між режимами Eager і graph за допомогою Torch Script, у той час як TorchServe використовує для прискорення шляху до виробництва.
  • Розподілений бекенд Torch забезпечує розподілене навчання та оптимізацію продуктивності в дослідженнях і виробництві.

    • Ви можете використовувати PyTorch для розробки програм NLP.

    Керас

    Keras — це бібліотека Python для машинного навчання з відкритим кодом, яка використовується для експериментів із глибокими нейронними мережами.

    Він відомий тим, що пропонує утиліти, які підтримують такі завдання, як компіляція моделі та візуалізація графіків, серед інших. Він застосовує Tensorflow для своєї серверної частини. Крім того, ви можете використовувати Theano або нейронні мережі, такі як CNTK, у серверній частині. Ця серверна інфраструктура допомагає йому створювати обчислювальні графіки, які використовуються для реалізації операцій.

    Основні характеристики бібліотеки

  • Він може ефективно працювати як на центральному процесорі, так і на графічному процесорі.
  • Налагоджувати легше з Keras, оскільки він заснований на Python.
  • Keras є модульним, що робить його виразним і адаптованим.
  • Ви можете розгорнути Keras у будь-якому місці, безпосередньо експортувавши його модулі в JavaScript для запуску в браузері.

    • Програми Keras включають такі будівельні блоки нейронної мережі, як шари та цілі, серед інших інструментів, які полегшують роботу із зображеннями та текстовими даними.

    Seaborn

    Seaborn є ще одним цінним інструментом візуалізації статистичних даних.

    Його розширений інтерфейс може реалізувати привабливі та інформативні статистичні графічні малюнки.

    Сюжетно

    Plotly — це тривимірний веб-інструмент візуалізації, створений на основі бібліотеки Plotly JS. Він має широку підтримку різних типів діаграм, таких як лінійні діаграми, точкові діаграми та спарклайни прямокутного типу.

    Його застосування включає створення веб-візуалізацій даних у блокнотах Jupyter.

    Plotly підходить для візуалізації, оскільки він може вказувати на викиди чи аномалії на графіку за допомогою інструменту наведення. Ви також можете налаштувати графіки відповідно до своїх уподобань.

    Недоліком Plotly є те, що його документація застаріла; тому використовувати його як посібник може бути важко для користувача. Крім того, він має численні інструменти, які користувач повинен вивчити. Відстежити їх усіх може бути важко.

    Особливості бібліотеки Plotly Python

  • Тривимірні діаграми, якими він користується, дозволяють множинні точки взаємодії.
  • Він має спрощений синтаксис.
  • Ви можете зберегти конфіденційність свого коду, поки все ще ділитеся своїми балами.

    • SimpleITK

    SimpleITK — це бібліотека аналізу зображень, яка пропонує інтерфейс до Insight Toolkit (ITK). Він заснований на C++ і є відкритим кодом.

    Особливості бібліотеки SimpleITK

  • Його введення/виведення файлів зображень підтримує та може конвертувати до 20 форматів файлів зображень, таких як JPG, PNG і DICOM.
  • Він надає численні фільтри робочих циклів сегментації зображень, зокрема фільтри Otsu, набори рівнів і вододіли.
  • Він інтерпретує зображення як просторові об’єкти, а не масив пікселів.

    • Його спрощений інтерфейс доступний різними мовами програмування, такими як R, C#, C++, Java та Python.

    Statsmodel

    Statsmodel оцінює статистичні моделі, реалізує статистичні тести та досліджує статистичні дані за допомогою класів і функцій.

    Для визначення моделей використовуються формули R-стилю, масиви NumPy і кадри даних Pandas.

    Скрепі

    Цей пакет із відкритим вихідним кодом є кращим інструментом для отримання (збирання) і сканування даних із веб-сайту. Він асинхронний і, отже, відносно швидкий. Scrapy має архітектуру та функції, які роблять його ефективним.

    З іншого боку, його встановлення відрізняється для різних операційних систем. Крім того, ви не можете використовувати його на веб-сайтах, створених на JS. Крім того, він може працювати лише з Python 2.7 або новішими версіями.

    Фахівці Data Science застосовують його в аналізі даних і автоматизованому тестуванні.

    особливості

  • Він може експортувати канали у форматі JSON, CSV і XML і зберігати їх у кількох серверах.
  • Він має вбудовані функції для збору та вилучення даних із джерел HTML/XML.
  • Ви можете використовувати чітко визначений API для розширення Scrapy.

    • Подушка

    Pillow — це бібліотека зображень Python, яка обробляє та обробляє зображення.

    Він додає до інтерпретатора Python функції обробки зображень, підтримує різні формати файлів і пропонує чудове внутрішнє представлення.

    Завдяки Pillow можна легко отримати доступ до даних, що зберігаються в основних форматах файлів.

    Підсумок💃

    Це підсумовує наше дослідження деяких із найкращих бібліотек Python для науковців із обробки даних та експертів із машинного навчання.

    Як показано в цій статті, Python має більш корисні пакети машинного навчання та аналізу даних. Python має інші бібліотеки, які можна застосовувати в інших сферах.

    Можливо, ви захочете дізнатися про деякі з найкращих блокнотів з обробки даних.

    Щасливого навчання!