Nejlepší Python knihovny pro datové vědce

Tento článek zmiňuje a vysvětluje některé z nejlepších pythonových knihoven pro datové vědce a tým strojového učení.

Python je ideální jazyk, který se v těchto dvou oblastech skvěle používá hlavně pro knihovny, které nabízí.

To je způsobeno aplikacemi knihoven Python, jako je vstup/výstup dat I/O a analýza dat, mimo jiné operace manipulace s daty, které datoví vědci a odborníci na strojové učení používají ke zpracování a zkoumání dat.

Knihovny Pythonu, co to je?

Knihovna Pythonu je rozsáhlá sbírka vestavěných modulů obsahujících předkompilovaný kód, včetně tříd a metod, takže vývojáři nemusí implementovat kód od začátku.

Význam Pythonu v datové vědě a strojovém učení

Python má ty nejlepší knihovny pro použití odborníky na strojové učení a datovou vědu.

Jeho syntaxe je snadná, a proto je efektivní implementovat složité algoritmy strojového učení. Jednoduchá syntaxe navíc zkracuje křivku učení a usnadňuje pochopení.

Python také podporuje rychlý vývoj prototypů a hladké testování aplikací.

Velká komunita Pythonu je užitečná pro datové vědce, aby v případě potřeby pohotově hledali řešení svých dotazů.

Jak užitečné jsou knihovny Pythonu?

Knihovny Pythonu jsou nápomocné při vytváření aplikací a modelů v oblasti strojového učení a datové vědy.

Tyto knihovny výrazně pomáhají vývojářům s opětovnou použitelností kódu. Proto můžete importovat relevantní knihovnu, která implementuje specifickou funkci v rámci vašeho programu, jinou než znovuobjevení kola.

Knihovny Pythonu používané ve strojovém učení a datové vědě

Odborníci na datovou vědu doporučují různé knihovny Pythonu, které musí nadšenci datové vědy znát. V závislosti na jejich relevanci v aplikaci používají odborníci na strojové učení a datovou vědu různé knihovny Pythonu kategorizované do knihoven pro nasazení modelů, dolování a seškrabování dat, zpracování dat a vizualizaci dat.

Tento článek identifikuje některé běžně používané knihovny Pythonu v Data Science a Machine learning.

Pojďme se na ně nyní podívat.

Numpy

Numpy Python knihovna, také Numerical Python Code v plném rozsahu, je postavena s dobře optimalizovaným C kódem. Data Scientists jej preferují pro jeho hluboké matematické výpočty a vědecké výpočty.

Funkce

Numpy má syntaxi na vysoké úrovni, která usnadňuje programátorům se zkušenostmi.

Výkon knihovny je relativně vysoký kvůli dobře optimalizovanému kódu C, který ji tvoří.

Má numerické výpočetní nástroje, včetně funkcí Fourierovy transformace, lineární algebry a generátorů náhodných čísel.

Je to open source, což umožňuje četné příspěvky jiných vývojářů.

Numpy přichází s dalšími komplexními funkcemi, jako je vektorizace matematických operací, indexování a klíčové koncepty při implementaci polí a matic.

pandy

Pandas je slavná knihovna v oblasti strojového učení, která poskytuje datové struktury na vysoké úrovni a četné nástroje pro snadnou a efektivní analýzu rozsáhlých datových sad. S velmi malým počtem příkazů může tato knihovna překládat složité operace s daty.

Četné vestavěné metody, které mohou seskupit, indexovat, načíst, rozdělit, restrukturalizovat data a filtrovat sady před jejich vložením do jednorozměrných a vícerozměrných tabulek; tvoří tuto knihovnu.

Hlavní rysy knihovny Pandas

Pandy usnadňují označování dat do tabulek a data automaticky zarovnávají a indexují.

Dokáže rychle načíst a uložit datové formáty jako JSON a CSV.

Je vysoce efektivní pro svou dobrou funkčnost analýzy dat a vysokou flexibilitu.

Matplotlib

2D grafická Python knihovna Matplotlib může snadno zpracovávat data z mnoha zdrojů. Vizualizace, které vytváří, jsou statické, animované a interaktivní, které si uživatel může přiblížit, čímž je efektivní pro vizualizace a vytváření grafů. Umožňuje také přizpůsobení rozvržení a vizuálního stylu.

Jeho dokumentace je open source a nabízí rozsáhlou sbírku nástrojů potřebných pro implementaci.

Matplotlib importuje pomocné třídy pro implementaci roku, měsíce, dne a týdne, což usnadňuje manipulaci s daty časových řad.

Scikit-učte se

Pokud uvažujete o knihovně, která vám pomůže pracovat s komplexními daty, Scikit-learn by měla být vaší ideální knihovnou. Odborníci na strojové učení široce využívají Scikit-learn. Knihovna je spojena s dalšími knihovnami jako NumPy, SciPy a matplotlib. Nabízí algoritmy učení pod dohledem i bez dozoru, které lze použít pro produkční aplikace.

Vlastnosti knihovny Scikit-learn Python

Identifikace kategorií objektů, například pomocí algoritmů jako SVM a náhodného lesa v aplikacích, jako je rozpoznávání obrázků.

Predikce atributu spojité hodnoty, který je objekt spojen s úlohou zvanou regrese.

Extrakce funkcí.

Snížení rozměrů je místo, kde snížíte uvažovaný počet náhodných proměnných.

Shlukování podobných objektů do množin.

Knihovna Scikit-learn je účinná při extrakci funkcí z textových a obrazových datových sad. Navíc je možné zkontrolovat přesnost kontrolovaných modelů na neviditelných datech. Jeho četné dostupné algoritmy umožňují dolování dat a další úlohy strojového učení.

SciPy

SciPy (Scientific Python Code) je knihovna pro strojové učení, která poskytuje moduly aplikované na matematické funkce a algoritmy, které jsou široce použitelné. Jeho algoritmy řeší algebraické rovnice, interpolaci, optimalizaci, statistiku a integraci.

Jeho hlavním rysem je jeho rozšíření na NumPy, které přidává nástroje pro řešení matematických funkcí a poskytuje datové struktury, jako jsou řídké matice.

SciPy používá k manipulaci a vizualizaci dat příkazy a třídy na vysoké úrovni. Jeho systémy pro zpracování dat a prototypové systémy z něj dělají ještě efektivnější nástroj.

Navíc syntaxe SciPy na vysoké úrovni usnadňuje použití programátorům na jakékoli úrovni zkušeností.

Jedinou nevýhodou SciPy je jeho výhradní zaměření na numerické objekty a algoritmy; proto nemůže nabídnout žádnou funkci vykreslování.

PyTorch

Tato rozmanitá knihovna strojového učení efektivně implementuje výpočty tenzorů s akcelerací GPU, vytváří dynamické výpočetní grafy a automatické výpočty přechodů. Knihovna Torch, open-source knihovna strojového učení vyvinutá na C, vytváří knihovnu PyTorch.

Mezi klíčové vlastnosti patří:

Poskytování bezproblémového vývoje a hladkého škálování díky dobré podpoře na hlavních cloudových platformách.

Robustní ekosystém nástrojů a knihoven podporuje vývoj počítačového vidění a další oblasti, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP).

Poskytuje plynulý přechod mezi dychtivým a grafickým režimem pomocí Torch Script, zatímco používá TorchServe k urychlení své cesty k produkci.

Distribuovaný backend Torch umožňuje distribuované školení a optimalizaci výkonu ve výzkumu a výrobě.

PyTorch můžete použít při vývoji NLP aplikací.

Keras

Keras je open-source knihovna Pythonu pro strojové učení používaná k experimentování s hlubokými neuronovými sítěmi.

Je známý tím, že nabízí nástroje, které mimo jiné podporují úkoly, jako je kompilace modelů a vizualizace grafů. Pro svůj backend používá Tensorflow. Případně můžete v backendu použít Theano nebo neuronové sítě jako CNTK. Tato backendová infrastruktura jí pomáhá vytvářet výpočtové grafy používané k implementaci operací.

Klíčové vlastnosti knihovny

Může efektivně běžet jak na centrální procesorové jednotce, tak na grafické procesorové jednotce.

Ladění je s Keras jednodušší, protože je založeno na Pythonu.

Keras je modulární, takže je výrazný a přizpůsobivý.

Keras můžete nasadit kdekoli přímým exportem jeho modulů do JavaScriptu a spustit jej v prohlížeči.

Aplikace Keras zahrnují stavební bloky neuronové sítě, jako jsou vrstvy a cíle, mimo jiné nástroje, které usnadňují práci s obrázky a textovými daty.

Seaborn

Seaborn je dalším cenným nástrojem ve vizualizaci statistických dat.

Jeho pokročilé rozhraní může implementovat atraktivní a informativní statistické grafické výkresy.

Zápletka

Plotly je 3D webový vizualizační nástroj postavený na knihovně Plotly JS. Má širokou podporu pro různé typy grafů, jako jsou spojnicové grafy, bodové grafy a rámečkové grafy.

Jeho aplikace zahrnuje vytváření webových vizualizací dat v noteboocích Jupyter.

Plotly je vhodný pro vizualizaci, protože může pomocí nástroje hover upozornit na odlehlé hodnoty nebo abnormality v grafu. Grafy si také můžete přizpůsobit podle svých preferencí.

Na druhou stranu Plotlyho je jeho dokumentace zastaralá; proto může být jeho použití jako vodítka pro uživatele obtížné. Navíc má mnoho nástrojů, které by se měl uživatel naučit. Může být náročné sledovat všechny z nich.

Vlastnosti knihovny Plotly Python

3D grafy, které využívá, umožňují více bodů interakce.

Má zjednodušenou syntaxi.

Můžete zachovat soukromí svého kódu, zatímco stále sdílíte své body.

SimpleITK

SimpleITK je knihovna pro analýzu obrazu, která nabízí rozhraní k Insight Toolkit (ITK). Je založen na C++ a je open-source.

Vlastnosti knihovny SimpleITK

Jeho I/O obrazových souborů podporuje a dokáže převést až 20 formátů obrazových souborů, jako jsou JPG, PNG a DICOM.

Poskytuje četné filtry pracovních postupů segmentace obrazu, včetně Otsu, sad úrovní a povodí.

Interpretuje obrázky jako prostorové objekty spíše než pole pixelů.

Jeho zjednodušené rozhraní je dostupné v různých programovacích jazycích jako R, C#, C++, Java a Python.

Statsmodel

Statsmodel odhaduje statistické modely, implementuje statistické testy a zkoumá statistická data pomocí tříd a funkcí.

Specifikace modelů používá vzorce ve stylu R, pole NumPy a datové rámce Pandas.

špinavý

Tento balíček s otevřeným zdrojovým kódem je preferovaným nástrojem pro získávání (seškrabávání) a procházení dat z webových stránek. Je asynchronní, a tedy relativně rychlý. Scrapy má architekturu a funkce, díky kterým je efektivní.

Na straně záporů se jeho instalace pro různé operační systémy liší. Navíc jej nemůžete použít na webech postavených na JS. Také může pracovat pouze s Pythonem 2.7 nebo novějšími verzemi.

Odborníci Data Science jej aplikují při dolování dat a automatizovaném testování.

Funkce

Může exportovat zdroje ve formátu JSON, CSV a XML a ukládat je do různých backendů.

Má vestavěnou funkci pro shromažďování a extrahování dat ze zdrojů HTML/XML.

K rozšíření Scrapy můžete použít dobře definované API.

Polštář

Pillow je zobrazovací knihovna Pythonu, která manipuluje a zpracovává obrázky.

Přidává k funkcím zpracování obrázků Python interpret, podporuje různé formáty souborů a nabízí vynikající interní reprezentaci.

K datům uloženým v základních souborových formátech lze snadno přistupovat díky Pillow.

Zabalení 💃

To shrnuje náš průzkum některých nejlepších knihoven Pythonu pro datové vědce a odborníky na strojové učení.

Jak ukazuje tento článek, Python má užitečnější balíčky strojového učení a datové vědy. Python má další knihovny, které můžete použít v jiných oblastech.

Možná budete chtít vědět o některých z nejlepších datových vědeckých notebooků.

Šťastné učení!