Преглед библиотека Питхон-а за науку о подацима
Према недавном истраживању компаније Каггле, 83% практичара науке о подацима одабрало је питон као језик који бирају. Један од главних разлога за то је обиман распон доступних питхон библиотека. Али шта је библиотека ? Библиотеку можемо размотрити као скуп функција, рутина или функционалности који помажу програмерима да се усредсреде на изјаву проблема уместо на поновно проналажење точка.
Претпоставимо да радите на проблему предвиђања неплаћника кредита за велику финансијску организацију. Сада уместо писања кода испочетка за уобичајене операције као што су манипулација подацима, визуализација, примена алгоритама машинског учења, ове библиотеке вам помажу да их носите са прилагодљивим и ефикасним функцијама. У овом чланку ћемо расправљати о најчешће кориштеним питхон библиотекама у различитим областима рада у науци о подацима као што су машинско учење, визуализација података, Дубинско учење, Обрада природног језика итд.
Питхон Дата Сциенце Либрариес
На основу операција, поделит ћемо библиотеке података о научним подацима на следеће области
1. Опште библиотеке
НумПи: НумПи означава Нумерицал Питхон. То је једна од основних библиотека за научне и математичке прорачуне. Помаже нам у ефикасним операцијама Н-димензионалних низова, интегришући Ц / Ц ++ и Фортран кодове, сложене математичке трансформације које укључују линеарну алгебру, Фоуриер-ову трансформацију итд.
Панде: То је најпопуларнија библиотека за читање, манипулацију и припрему података. Панде пружају високо ефикасне структуре података које се лако користе и које помажу у манипулацији подацима између меморије и екстерних формата података као што су ЦСВ, ЈСОН, Мицрософт Екцел, СКЛ итд.
Кључне карактеристике ове библиотеке су:
- Долази с брзим и ефикасним ДатаФраме објектом
- Високоучинковито спајање и интелигентно индексирање скупова података
- Имплементација са малим латенцијама написана је у Цитхон-у и Ц итд.
СциПи: СциПи је још једна популарна библиотека отвореног кода за математичке и статистичке операције. Основна структура података сципи је низова. Помаже научницима и програмерима података линеарном алгебром, трансформацијом домена, статистичком анализом итд.
2. Визуализација података
Матплотлиб: То је дводимензионална библиотека за цртање за визуелизацију инспирисана МАТЛАБ-ом. Матплотлиб даје висококвалитетне дводимензионалне фигуре попут бар графикона, распореда дистрибуције, хистограма, расипања и сл. Са неколико линија кода. Као и МАТЛАБ, он такође пружа корисницима флексибилност у избору функционалности нижег нивоа, као што су стилови линија, својства фонта, својства осе, итд., Путем објектно оријентисаног сучеља или преко низа функција.
Сеаборн: Сеаборн је у основи АПИ високог нивоа изграђен на врху Матплотлиба. Долази са визуелним реахером и информативном статистичком графиком попут топлотне карте, бројања заплета, виолинплота итд.
Плотли: Плотли је још једна популарна библиотека графона отвореног кода за високу квалитету, интерактивну визуелизацију. Поред 2Д графикона, подржава и 3Д цртање. Плотли се увелико користи за визуелизацију података у претраживачу.
3. Машинско учење и НЛП
СцикитЛеарн: СцикитЛеарн је вероватно једна од најчешће коришћених Питхон библиотека за машинско учење и предиктивне анализе. Нуди широку колекцију ефикасних алгоритама за класификацију, регресију, кластерирање, подешавање модела, унапред обраду података и смањење димензија. Изграђен је на врху НумПи, СциПи и Матплотлиб, па је једноставан за употребу, отворен и може се поново користити у различитим контекстима.
ЛигхтГБМ: У каснијем делу учења науке о подацима наићи ћете на алгоритме и саставе засноване на дрвећу. Једна од најважнијих методологија у данашњем машинском учењу је јачање. ЛигхтГБМ је популарни Мицрософт-ов оквир за повећање градијента отвореног кода.
Кључне карактеристике лигхтгбм-а су
- Паралелно и ГПУ омогућено извршење
- Брзина и боља тачност
- Способност за руковање скуповима података великог обима и подржава расподељено рачунање
Изненађење: Систем препорука важно је подручје од интереса за модерне апликације засноване на АИ. Врхунски систем препорука омогућава предузећима да пруже високо персонализовану понуду својим клијентима. Изненађење је корисна библиотека Питхон отвореног кода за изградњу препоручних система. Омогућава алате за процену, анализу и упоређивање перформанси алгоритма.
НЛТК: НЛТК означава Приручник за природне језике. То је библиотека отвореног кода која ради са скупима података о људском језику. Веома је корисно за проблеме попут анализе текста, анализе осећања, анализе језичке структуре итд.
4. Дубоко учење
ТенсорФлов: ТенсорФлов је Гооглеов опен-соурце оквир за крајња решења за машинско учење и дубинско учење. Корисницима пружа контроле ниског нивоа да дизајнирају и обуче високо скалабилне и сложене неуронске мреже. Тенсорфлов је доступан и за десктоп и за мобилне уређаје и подржава велики број програмских језика путем омота.
Керас: Керас је библиотека за дубоко учење са високим нивоом отвореног кода. Даје флексибилност коришћења било тенсорфлов-а или тхеано-а (друге библиотеке питона ниског нивоа као што је тенсорфлов) као подупирач. Керас пружа једноставан АПИ на високом нивоу за развој модела дубоког учења.
Погодан је за брзо прототипирање и развој модела неуронских мрежа за индустријску употребу. Примарна употреба Кераса је у класификацији, стварању текста и сумирању, таговању и превођењу, препознавању говора, итд.
5. Разно
ОпенЦВ: ОпенЦВ је популарна питхон библиотека за проблеме са видом рачунара (Задатак који укључује слике или видео податке). То је ефикасан оквир с подршком за више платформи и идеалан је за апликације у стварном времену.
Даск: Ако имате малу рачунарску снагу или немате приступ великим кластерима, Даск је савршен избор за скалабилно рачунање. Даск пружа АПИ-ове ниског нивоа за изградњу прилагођених система за унутрашње апликације. Док радите са великим подацима података у вашем локалном оквиру, можете се одлучити за Даск уместо Пандас.
Закључак
На располагању је богат низ питхон библиотека за разне операције на питхон-у. У овом чланку смо расправљали о најпопуларнијим и широко кориштеним питхон библиотекама у заједници наука о подацима. На основу изјаве проблема и организационе праксе у пракси се бирају одговарајуће библиотеке питона.
Препоручени чланци
Ово је водич за Питхон библиотеке за науку о подацима. Овде смо разговарали о прегледу и различитим библиотекама питона за науку о подацима. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Предности Питхона
- Питхон Алтернативе
- Питхон Фрамеворкс
- Питхон стринг функције
- Матплотлиб Ин Питхон