Top 10 Python -Bibliotheken für Data Science enthüllt

Python ist immer beliebter und wurde zur Programmiersprache für Datenwissenschaftsbegeisterte und Fachkräfte gleichermaßen. Die Lernen des Lernens macht es zu einer idealen Wahl für Anfänger, während seine robusten Fähigkeiten Experten bedeuten. Datenwissenschaftler verlassen sich täglich auf Python, die nicht nur von seiner Benutzerfreundlichkeit, sondern auch von der Open-Source-Natur-, objektorientierten Programmierung und den Hochleistungsfunktionen gezogen werden.

Was Python im Bereich der Datenwissenschaft wirklich auszeichnet, ist jedoch die umfangreiche Reihe von Bibliotheken, die jeweils spezifische Herausforderungen angehen und komplexe Prozesse rationalisieren. Lassen Sie uns in die Top 10 Python -Bibliotheken eintauchen, die in der Welt der Datenwissenschaft Wellen schlagen:

1. [TensorFlow] (https://www.tensorflow.org)

Start unserer Liste ist TensorFlow, ein Kraftpaket, das von Googles Gehirnteam entwickelt wurde. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder ein erfahrener Profi sind, TensorFlow hat für jeden etwas dabei. Es verfügt über eine Vielzahl von flexiblen Werkzeugen, Bibliotheken und einer lebendigen Gemeinschaft. Mit rund 35.000 Kommentaren und über 1.500 Mitwirkenden dreht sich TensorFlow alles um leistungsstarke numerische Berechnungen. Seine Anwendungen umfassen verschiedene wissenschaftliche Felder und konzentrieren sich auf Tensoren - diese nützlichen, teilweise definierten Rechenobjekte, die letztendlich einen Wert erzeugen. Es ist besonders praktisch für Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung, textbasierte Anwendungen, Zeitreihenanalyse und Videoerkennung.

Einige herausragende Merkmale von TensorFlow sind:

• Reduzierung des Fehlers im neuronalen maschinellen Lernen um 50 bis 60 Prozent
• Ausgezeichnetes Bibliotheksmanagement
• Flexible Architektur und Framework
• Kompatibilität mit verschiedenen Computerplattformen

2. [scipy] (https://scipy.org/)

Als nächstes kommt Scipy, ein kostenloses und offenes Juwel, das perfekt für hochrangige Berechnungen geeignet ist. Mit einer Gemeinschaft von Hunderten von Mitwirkenden zeichnet sich Scipy in wissenschaftlichem und technischem Computer aus. Es basiert auf Numpy und verwandelt seine Funktionen in benutzerfreundliche, wissenschaftliche Tools. Unabhängig davon, ob Sie mit mehrdimensionalen Bildoperationen, Optimierungsalgorithmen oder linearen Algebra zu tun haben, haben Sie Scipy für große Datensatzberechnungen behandelt.

Zu den wichtigsten Merkmalen von Scipy gehören:

• Aufstriche Befehle für Datenmanipulation und Visualisierung
• Integrierte Funktionen zur Lösung von Differentialgleichungen
• Mehrdimensionale Bildverarbeitung
• Berechnung auf großen Datensätzen

3. [Pandas] (https://pandas.pydata.org/)

Pandas ist ein weiterer Crowd -Favorit, der für seine leistungsstarken Datenmanipulations- und Analyse -Tools bekannt ist. Es ist mit eigenen Datenstrukturen wie Serien und Datenrahmen ausgestattet, die sowohl schnell als auch effizient für die Verwaltung und Erforschung von Daten sind. Unabhängig davon, ob Sie sich für allgemeine Daten umgehen, Reinigung, Statistiken, Finanzen oder sogar lineare Regressionen auswirken, hat Pandas eine breite Palette von Anwendungen.

Zu den Highlights von Pandas gehören:

• Fähigkeit, benutzerdefinierte Funktionen über Datenreihen zu erstellen und auszuführen
• Hochleistungsabstraktion
• Erweiterte Strukturen und Manipulationstools
• Datensätze verschmelzen und beitreten

4. [Numpy] (https://numpy.org/)

Numpy ist Ihre Anlaufstelle für eine große mehrdimensionale Array- und Matrixverarbeitung. Es ist voller mathematischer Funktionen auf hoher Ebene, was es zu einer Anlaufstelle für effiziente wissenschaftliche Berechnungen macht. Als allgemeines Array-Verarbeitungspaket bietet Numpy Hochleistungsarrays und Werkzeuge an, die Langsamkeit mit effizienten mehrdimensionalen Arrays und Operationen direkt angehen.

Die wichtigsten Funktionen von Numpy sind:

• Schnelle, vorkompilierte Funktionen für numerische Routinen
• Unterstützung für objektorientierte Ansätze
• Array-orientiertes Computing für Effizienz
• Datenreinigung und Manipulation

5. Matplotlib

Matplotlib ist Ihr plottierendes Kraftpaket, das von einer Gemeinschaft von über 700 Mitwirkenden unterstützt wird. Es ist perfekt für die Datenvisualisierung und das Erstellen von Diagrammen und Diagrammen, die über eine objektorientierte API in Anwendungen eingebettet werden können. Unabhängig davon, ob Sie variable Korrelationen analysieren, Modellkonfidenzintervalle visualisieren, die Datenverteilung erforschen oder Ausreißer mit Streudiagrammen erkennen, ist Matplotlib unglaublich vielseitig.

Zu den Funktionen von Matplotlib gehören:

• Kann als Matlab -Ersatz dienen
• Frei und offen
• Unterstützt zahlreiche Backends und Ausgangstypen
• Niedriger Speicherverbrauch

6. [Scikit-Learn] (https://scikit-learn.org/stable/)

Scikit-Learn ist ein Juwel für Enthusiasten für maschinelles Lernen. Diese Bibliothek integriert sich nahtlos in Scipy und Numpy und bietet eine Vielzahl von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clusterbildung und vieles mehr. SCIKIT-LEARN ist Ihr One-Stop-Shop für End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen, von Gradienten-Boosting bis hin zu zufälligen Wäldern.

Wichtige Merkmale von Scikit-Learn sind:

• Datenklassifizierung und Modellierung
• Datenvorverarbeitung
• Modellauswahl
• End-to-End-Algorithmen für maschinelles Lernen

7. [Keras] (https://keras.io/)

Keras ist ein Favorit unter denjenigen, die in Deep Learning und Neural Networks eintauchen. Es unterstützt sowohl TensorFlow als auch Theano Backends und macht es für Anfänger zu einer vielseitigen Wahl. Diese Open-Source-Bibliothek entspricht Ihnen Tools für die Modellkonstruktion, die Datensatzanalyse und die Grafikvisualisierung. Es ist modular, erweiterbar und bietet eine breite Palette von Datentypen. Außerdem bietet Keras vorgeborene Modelle, die Sie für Vorhersagen oder Feature-Extraktion verwenden können, ohne dass Sie Ihre eigenen trainieren müssen.

Zu den Keras -Funktionen gehören:

• Neuronale Schichten entwickeln
• Datenpooling
• Aktivierungs- und Kostenfunktionen
• Modelle für tiefe Lernen und maschinelles Lernen

8. [Scrapy] (https://scrapy.org)

Scrapy sticht als schnelles und Open-Source-Web-Crawling-Framework auf. Es eignet sich perfekt zum Extrahieren von Daten von Webseiten mithilfe von XPATH-basierten Selektoren. Unabhängig davon, ob Sie Programme zum Abrufen strukturierter Daten aus dem Web erstellen, Daten aus APIs sammeln oder große Crawler sammeln, Scrapy ist leicht und robust.

Die Hauptmerkmale von Scrapys sind:

• Leicht und offen
• Robuste Web -Scraping -Funktionen
• Extrahiert Daten mit XPath -Selektoren
• Integrierte Unterstützung

9. [Pytorch] (https://pytorch.org)

Pytorch, entwickelt vom AI -Forschungsteam von Facebook, ist ein wissenschaftliches Computerpaket, das die Leistung von Grafikverarbeitungseinheiten nutzt. Es ist sehr beliebt für seine Flexibilität und Geschwindigkeit in der Deep -Learning -Forschung. Egal, ob Sie mit vereinfachten Prozessoren oder GPUs arbeiten, Pytorch liefert auch mit schweren Grafiken Hochgeschwindigkeitsausführung.

Zu den Funktionen von Pytorch gehören:

• Kontrolle über Datensätze
• Hohe Flexibilität und Geschwindigkeit
• Entwicklung von tiefen Lernmodellen
• Statistische Verteilung und Operationen

10. BeautifulSoup

Abgerundet unsere Liste ist wunderschön, ein Grundnahrungsmittel für das Krabbeln und Datenkratzen von Websachen. Es eignet sich perfekt zum Sammeln von Daten von Websites, die keinen ordnungsgemäßen CSV- oder API -Zugriff bieten. BeautifulSoup vereinfacht den Prozess des Schabrierens und Anordnens von Daten in das erforderliche Format. Außerdem wird es von einer aktiven Community unterstützt und verfügt über umfassende Dokumentation.

Die Funktionen von BeautifulSoup umfassen:

• Unterstützung der Gemeinschaft
• Webkriechen und Datenkratzen
• Benutzerfreundliche Schnittstelle
• Sammelt Daten ohne ordnungsgemäße CSV oder API