Přehled knihoven Python pro vědu o údajích
Podle nedávného průzkumu společnosti Kaggle si 83% odborníků v oblasti vědy o údaji zvolilo jazyk python. Jedním z hlavních důvodů je rozsáhlá nabídka dostupných pythonových knihoven. Co je to knihovna ? Knihovnu můžeme považovat za sadu funkcí, rutin nebo funkcí, které vývojářům pomáhají soustředit se na prohlášení o problému namísto znovuobjevovat kolo.
Předpokládejme, že pracujete na problému předpovídání splátek úvěru pro velkou finanční organizaci. Nyní namísto psaní kódu od nuly pro běžné operace, jako je manipulace s daty, vizualizace, implementace algoritmů strojového učení, vám tyto knihovny pomohou zvládnout je pomocí přizpůsobitelných a efektivních funkcí. V tomto článku budeme diskutovat o nejčastěji používaných pythonových knihovnách v různých oblastech operací ve vědě o datech, jako je strojové učení, vizualizace dat, hluboké učení, zpracování přirozeného jazyka atd.
Knihovny Python Data Science
Na základě těchto operací rozdělíme knihovny pythonových dat do následujících oblastí
1. Obecné knihovny
NumPy: NumPy znamená Numerical Python. Je to jedna ze základních knihoven pro vědecké a matematické výpočty. Pomáhá nám s efektivními operacemi N-dimenzionálního pole, integrací C / C ++ a Fortranových kódů, složitými matematickými transformacemi zahrnujícími lineární algebru, Fourierovu transformaci atd.
Pandas: Jedná se o nejoblíbenější knihovnu pro čtení, manipulaci a přípravu dat. Pandy poskytují vysoce efektivní snadno použitelné datové struktury, které pomáhají manipulovat s daty mezi paměťovými a externími datovými formáty, jako jsou CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL atd.
Klíčové vlastnosti této knihovny jsou:
- Dodává se s rychlým a efektivním objektem DataFrame
- Vysoce výkonné slučování a inteligentní indexování datových sad
- Implementace s nízkou latencí je psána v Cythonu a C atd.
SciPy: SciPy je další populární open-source knihovna pro matematické a statistické operace. Základní datovou strukturou scipy jsou numpy pole. Pomáhá vědcům a vývojářům dat s lineární algebrou, transformací domén, statistickou analýzou atd.
2. Vizualizace dat
Matplotlib: Jedná se o 2D vykreslovací knihovnu pro vizualizaci inspirovanou MATLABem . Matplotlib poskytuje vysoce kvalitní dvourozměrné obrázky jako sloupcový graf, distribuční grafy, histogramy, scatterplot atd. S několika řádky kódu. Stejně jako MATLAB poskytuje uživatelům flexibilitu při výběru funkcí na nízké úrovni, jako jsou styly čar, vlastnosti písma, vlastnosti os atd., Prostřednictvím objektově orientovaného rozhraní nebo prostřednictvím sady funkcí.
Seaborn: Seaborn je v zásadě API na vysoké úrovni postavené na vrcholu Matplotlibu. Dodává se s vizuálním zaměřovačem a informativní statistickou grafikou, jako je teplotní mapa, počet grafů, housle atd.
Plotly: Plotly je další populární open-source pythonová grafická knihovna pro vysoce kvalitní a interaktivní vizualizaci. Kromě 2D grafů podporuje také 3D vykreslování. Plotly se značně používá pro vizualizaci dat v prohlížeči.
3. Strojové učení a NLP
ScikitLearn: ScikitLearn je pravděpodobně jednou z nejpoužívanějších knihoven Pythonu pro strojové učení a prediktivní analýzu. Nabízí rozsáhlou sbírku účinných algoritmů pro klasifikaci, regresi, shlukování, ladění modelů, předzpracování dat a úlohy snižování rozměrů. Je postaven na vrcholu NumPy, SciPy a Matplotlib, proto je snadno použitelný, otevřený a znovu použitelný pro různé kontexty.
LightGBM: V pozdější části učení datových věd narazíte na algoritmy a soubory učení založené na stromech. Jednou z nejdůležitějších metodik v dnešním strojovém učení je podpora. LightGBM je populární open-source framework zvyšující gradient společnosti Microsoft.
Klíčové vlastnosti lightgbm jsou
- Paralelní a GPU povolené spuštění
- Rychlost a lepší přesnost
- Schopnost zpracování rozsáhlých datových sad a podporuje distribuované výpočty
Překvapení: Systém doporučení je důležitou oblastí zájmu moderních aplikací založených na AI. Špičkový systém doporučení umožňuje podnikům poskytovat svým klientům vysoce personalizované nabídky. Překvapením je užitečná open-source knihovna Python pro vytváření systémů doporučení. Poskytuje nástroje pro vyhodnocení, analýzu a porovnání výkonu algoritmu.
NLTK: NLTK znamená Natural Language Toolkit. Jedná se o knihovnu s otevřeným zdrojovým kódem, která pracuje se soubory údajů o lidském jazyce. Je to velmi užitečné pro problémy, jako je textová analýza, analýza sentimentu, analýza lingvistické struktury atd.
4. Hluboké učení
TensorFlow: TensorFlow je open-source framework od společnosti Google pro komplexní strojové učení a řešení hlubokého učení. Poskytuje uživatelům nízké úrovně kontroly, aby mohli navrhovat a trénovat vysoce škálovatelné a komplexní neuronové sítě. Tensorflow je k dispozici pro stolní i mobilní zařízení a podporuje velké množství programovacích jazyků prostřednictvím obalů.
Keras: Keras je open-source vysoká úroveň hluboké učení knihovny. Poskytuje flexibilitu použití tensorflow nebo theano (další nízkoúrovňové pythonové knihovny jako tensorflow) jako backendu. Keras poskytuje jednoduché API na vysoké úrovni pro vývoj hlubokých modelů učení.
Je vhodný pro rychlé prototypování a vývoj modelů neuronových sítí pro průmyslové použití. Primární použití Kerasu je v klasifikaci, generování textu a sumarizaci, značkování a překladech, rozpoznávání řeči atd.
5. Různé
OpenCV: OpenCV je populární knihovna Python pro problémy s počítačovým viděním (Úkol zahrnující obrazová nebo obrazová data). Je to efektivní rámec s podporou různých platforem a ideální pro aplikace v reálném čase.
Dask: Pokud máte nízký výpočetní výkon nebo nemáte přístup k velkým klastrům, Dask je ideální volbou pro škálovatelný výpočet. Dask poskytuje rozhraní API nízké úrovně pro vytváření vlastních systémů pro vlastní aplikace. Při práci s datovým souborem ve velkém měřítku ve vaší místní krabici se můžete rozhodnout pro Dask místo Pandy.
Závěr
V pythonu je k dispozici bohatá sada pythonových knihoven pro různé datově řízené operace. V tomto článku jsme diskutovali nejoblíbenější a nejpoužívanější pythonové knihovny napříč komunitou pro vědu o údajích. Na základě prohlášení o problému a organizačních postupů jsou v praxi vybírány vhodné pythonové knihovny.
Doporučené články
Toto byl průvodce Pythonovými knihovnami pro datovou vědu. Zde diskutujeme přehled a různé knihovny pythonu pro vědu o datech. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Výhody Pythonu
- Pythonovy alternativy
- Python Frameworks
- Funkce řetězce Python
- Matplotlib V Pythonu