Beste Python-biblioteker for dataforskere

Denne artikkelen nevner og forklarer noen av de beste python-bibliotekene for dataforskere og maskinlæringsteamet.

Python er et ideelt språk som er kjent i disse to feltene, hovedsakelig for bibliotekene det tilbyr.

Dette er på grunn av Python-bibliotekenes applikasjoner som datainngang/utgang I/O og dataanalyse, blant annet datamanipulasjonsoperasjoner som dataforskere og maskinlæringseksperter bruker for å håndtere og utforske data.

Python-biblioteker, hva er de?

Et Python-bibliotek er en omfattende samling av innebygde moduler som inneholder forhåndskompilert kode, inkludert klasser og metoder, som eliminerer behovet for utvikleren til å implementere kode fra bunnen av.

Betydningen av Python i datavitenskap og maskinlæring

Python har de beste bibliotekene for bruk av maskinlærings- og datavitenskapseksperter.

Syntaksen er enkel, noe som gjør det effektivt å implementere komplekse maskinlæringsalgoritmer. Dessuten forkorter den enkle syntaksen læringskurven og gjør forståelsen enklere.

Python støtter rask prototypeutvikling og jevn testing av applikasjoner også.

Pythons store fellesskap er nyttig for dataforskere å lett finne løsninger på spørsmålene deres når det er nødvendig.

Hvor nyttige er Python-biblioteker?

Python-biblioteker er medvirkende til å lage applikasjoner og modeller innen maskinlæring og datavitenskap.

Disse bibliotekene går langt i å hjelpe utvikleren med gjenbruk av kode. Derfor kan du importere et relevant bibliotek som implementerer en spesifikk funksjon i programmet ditt annet enn å finne opp hjulet på nytt.

Python-biblioteker brukt i maskinlæring og datavitenskap

Data Science-eksperter anbefaler ulike Python-biblioteker som datavitenskap-entusiaster må være kjent med. Avhengig av deres relevans i applikasjonen, bruker maskinlærings- og datavitenskapsekspertene forskjellige Python-biblioteker kategorisert i biblioteker for distribusjon av modeller, utvinning og skraping av data, databehandling og datavisualisering.

Denne artikkelen identifiserer noen ofte brukte Python-biblioteker innen datavitenskap og maskinlæring.

La oss se på dem nå.

Numpy

Numpy Python-biblioteket, også Numerical Python Code i sin helhet, er bygget med godt optimalisert C-kode. Dataforskere foretrekker det for sine dyptgående matematiske beregninger og vitenskapelige beregninger.

Funksjoner

Numpy har en syntaks på høyt nivå som gjør det enkelt for programmerere med erfaring.

Bibliotekets ytelse er relativt høy på grunn av den godt optimaliserte C-koden som utgjør det.

Den har numeriske dataverktøy, inkludert Fourier-transformasjonsevner, lineær algebra og tilfeldige tallgeneratorer.

Det er åpen kildekode, og gir dermed mulighet for mange bidrag fra andre utviklere.

Numpy kommer med andre omfattende funksjoner som vektorisering av matematiske operasjoner, indeksering og nøkkelkonsepter for implementering av matriser og matriser.

Pandaer

Pandas er et kjent bibliotek innen maskinlæring som gir datastrukturer på høyt nivå og en rekke verktøy for å analysere massive datasett enkelt og effektivt. Med svært få kommandoer kan dette biblioteket oversette komplekse operasjoner med data.

Tallrike innebygde metoder som kan gruppere, indeksere, hente, dele, omstrukturere data og filtrere sett før de settes inn i enkelt- og flerdimensjonale tabeller; utgjør dette biblioteket.

Pandas-bibliotekets hovedfunksjoner

Pandaer gjør det enkelt å merke dataene i tabellene og justere og indeksere dataene automatisk.

Den kan raskt laste og lagre dataformater som JSON og CSV.

Den er svært effektiv for sin gode dataanalysefunksjonalitet og høye fleksibilitet.

Matplotlib

Matplotlib 2D grafisk Python-bibliotek kan enkelt håndtere data fra en rekke kilder. Visualiseringene den lager er statiske, animerte og interaktive som brukeren kan zoome inn på, og dermed effektivisere visualiseringer og lage diagrammer. Det tillater også tilpasning av layout og visuell stil.

Dokumentasjonen er åpen kildekode og tilbyr en omfattende samling av verktøy som kreves for implementering.

Matplotlib importerer hjelpeklasser for å implementere år, måned, dag og uke, noe som gjør det effektivt å manipulere tidsseriedata.

Scikit-lær

Hvis du vurderer et bibliotek for å hjelpe deg med å jobbe med komplekse data, bør Scikit-learn være ditt ideelle bibliotek. Maskinlæringseksperter bruker Scikit-learn mye. Biblioteket er assosiert med andre biblioteker som NumPy, SciPy og matplotlib. Det tilbyr både overvåket og uovervåket læringsalgoritmer som kan brukes til produksjonsapplikasjoner.

Funksjoner i Scikit-learn Python-biblioteket

Identifisere objektkategorier, for eksempel ved å bruke algoritmer som SVM og tilfeldig skog i applikasjoner som bildegjenkjenning.

Prediksjon av attributter med kontinuerlig verdi et objekt assosierer med en oppgave kalt regresjon.

Funksjonsekstraksjon.

Dimensjonsreduksjon er der du reduserer det betraktede antallet tilfeldige variabler.

Klynger av lignende objekter i sett.

Scikit-learn-biblioteket er effektivt i funksjonsutvinning fra tekst- og bildedatasett. Dessuten er det mulig å sjekke nøyaktigheten til overvåkede modeller på usett data. De mange tilgjengelige algoritmene muliggjør datautvinning og andre maskinlæringsoppgaver.

SciPy

SciPy (Scientific Python Code) er et maskinlæringsbibliotek som tilbyr moduler brukt på matematiske funksjoner og algoritmer som er allment anvendelige. Algoritmene løser algebraiske ligninger, interpolering, optimalisering, statistikk og integrasjon.

Hovedfunksjonen er utvidelsen til NumPy, som legger til verktøy for å løse de matematiske funksjonene og gir datastrukturer som sparsomme matriser.

SciPy bruker kommandoer og klasser på høyt nivå for å manipulere og visualisere data. Databehandlings- og prototypesystemene gjør det til et enda mer effektivt verktøy.

Dessuten gjør SciPys syntaks på høyt nivå det enkelt for programmerere på ethvert erfaringsnivå å bruke.

SciPys eneste ulempe er dens eneste fokus på numeriske objekter og algoritmer; kan derfor ikke tilby noen plottefunksjon.

PyTorch

Dette mangfoldige maskinlæringsbiblioteket implementerer effektivt tensorberegninger med GPU-akselerasjon, og skaper dynamiske beregningsgrafer og automatiske gradientberegninger. Torch-biblioteket, et maskinlæringsbibliotek med åpen kildekode utviklet på C, bygger PyTorch-biblioteket.

Nøkkelfunksjoner inkluderer:

Et tilbud med friksjonsfri utvikling og jevn skalering på grunn av sin gode støtte på store skyplattformer.

Et robust økosystem av verktøy og biblioteker støtter utvikling av datasyn og andre områder som Natural Language Processing (NLP).

Det gir en jevn overgang mellom ivrige og grafiske moduser ved å bruke Torch Script mens den bruker TorchServe for å fremskynde veien til produksjonen.

Torch-distribuerte backend tillater distribuert trening og ytelsesoptimalisering i forskning og produksjon.

Du kan bruke PyTorch til å utvikle NLP-applikasjoner.

Keras

Keras er et åpen kildekode maskinlæring Python-bibliotek som brukes til å eksperimentere med dype nevrale nettverk.

Det er kjent for å tilby verktøy som støtter oppgaver som modellkompilering og grafvisualiseringer, blant andre. Den bruker Tensorflow for backend. Alternativt kan du bruke Theano eller nevrale nettverk som CNTK i backend. Denne backend-infrastrukturen hjelper den med å lage beregningsgrafer som brukes til å implementere operasjoner.

Nøkkelfunksjoner i biblioteket

Den kan kjøres effektivt på både sentralbehandlingsenhet og grafisk prosesseringsenhet.

Feilsøking er enklere med Keras fordi den er basert på Python.

Keras er modulbasert, noe som gjør den uttrykksfull og tilpasningsdyktig.

Du kan distribuere Keras hvor som helst ved å eksportere modulene direkte til JavaScript for å kjøre den på nettleseren.

Applikasjoner av Keras inkluderer byggesteiner for nevrale nettverk som lag og mål, blant andre verktøy som letter arbeid med bilder og tekstdata.

Seaborn

Seaborn er et annet verdifullt verktøy i statistisk datavisualisering.

Det avanserte grensesnittet kan implementere attraktive og informative statistiske grafikktegninger.

Plott

Plotly er et 3D nettbasert visualiseringsverktøy bygget på Plotly JS-biblioteket. Den har bred støtte for ulike diagramtyper som linjediagrammer, spredningsplott og bokstyper sparklines.

Applikasjonen inkluderer å lage nettbaserte datavisualiseringer i Jupyter-notatbøker.

Plotly er egnet for visualisering fordi den kan peke ut avvik eller abnormiteter i grafen med sveveverktøyet. Du kan også tilpasse grafene etter dine preferanser.

På Plotlys ulemper er dokumentasjonen utdatert; derfor kan det være vanskelig for brukeren å bruke den som en veiledning. Dessuten har den en rekke verktøy brukeren bør lære. Det kan være utfordrende å holde styr på dem alle.

Funksjoner i Plotly Python-biblioteket

3D-kartene den benytter tillater flere interaksjonspunkter.

Den har en forenklet syntaks.

Du kan opprettholde kodens personvern mens du fortsatt deler poengene dine.

SimpleITK

SimpleITK er et bildeanalysebibliotek som tilbyr et grensesnitt til Insight Toolkit (ITK). Den er basert på C++ og er åpen kildekode.

Funksjoner i SimpleITK-biblioteket

Bildefil-I/O støtter og kan konvertere opptil 20 bildefilformater som JPG, PNG og DICOM.

Det gir en rekke arbeidsflytfiltre for bildesegmentering, inkludert Otsu, nivåsett og vannskiller.

Den tolker bilder som romlige objekter i stedet for en rekke piksler.

Det forenklede grensesnittet er tilgjengelig på forskjellige programmeringsspråk som R, C#, C++, Java og Python.

Statsmodell

Statsmodel estimerer statistiske modeller, implementerer statistiske tester og utforsker statistiske data ved hjelp av klasser og funksjoner.

Spesifisering av modeller bruker formler i R-stil, NumPy-matriser og Pandas-datarammer.

Skrapeaktig

Denne åpen kildekode-pakken er et foretrukket verktøy for å hente (skrape) og gjennomsøke data fra et nettsted. Den er asynkron og derfor relativt rask. Scrapy har arkitektur og funksjoner som gjør den effektiv.

På minussiden er installasjonen forskjellig for forskjellige operativsystemer. Videre kan du ikke bruke den på nettsteder bygget på JS. Dessuten kan den bare fungere med Python 2.7 eller nyere versjoner.

Data Science-eksperter bruker det i datautvinning og automatisert testing.

Funksjoner

Den kan eksportere feeder i JSON, CSV og XML og lagre dem i flere backends.

Den har innebygd funksjonalitet for å samle inn og trekke ut data fra HTML/XML-kilder.

Du kan bruke et veldefinert API for å utvide Scrapy.

Pute

Pillow er et Python-bildebibliotek som manipulerer og behandler bilder.

Den legger til Python-tolkens bildebehandlingsfunksjoner, støtter ulike filformater og tilbyr en utmerket intern representasjon.

Data som er lagret i grunnleggende filformater kan enkelt nås takket være Pillow.

Avslutning💃

Det oppsummerer vår utforskning av noen av de beste Python-bibliotekene for dataforskere og maskinlæringseksperter.

Som denne artikkelen viser, har Python mer nyttige maskinlærings- og datavitenskapspakker. Python har andre biblioteker du kan bruke på andre områder.

Du vil kanskje vite om noen av de beste notatbøkene for datavitenskap.

God læring!