डेटा विज्ञान के लिए शीर्ष 10 पायथन पुस्तकालयों का पता चला

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13 अप्रैल 2025

ScottAnderson

# ai # Python

पायथन ने लोकप्रियता में आसमान छू लिया है, जो डेटा विज्ञान के प्रति उत्साही और पेशेवरों के लिए एक समान रूप से प्रोग्रामिंग भाषा बन गया है। सीखने में आसानी इसे शुरुआती लोगों के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है, जबकि इसकी मजबूत क्षमता विशेषज्ञों को पूरा करती है। डेटा वैज्ञानिक दैनिक पायथन पर भरोसा करते हैं, न केवल इसकी उपयोगकर्ता-मित्रता से, बल्कि इसकी ओपन-सोर्स प्रकृति, ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग और उच्च-प्रदर्शन क्षमताओं द्वारा भी तैयार किए जाते हैं।

हालांकि, जो वास्तव में डेटा विज्ञान के दायरे में पायथन को अलग करता है, वह लाइब्रेरी का व्यापक सरणी है, प्रत्येक विशिष्ट चुनौतियों से निपटने और जटिल प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। आइए शीर्ष 10 पायथन पुस्तकालयों में गोता लगाएँ जो डेटा विज्ञान की दुनिया में लहरें बना रहे हैं:

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

हमारी सूची को किक करना, Google की ब्रेन टीम द्वारा विकसित एक पावरहाउस Tensorflow है। चाहे आप अभी शुरू कर रहे हैं या आप एक अनुभवी समर्थक हैं, TensorFlow सभी के लिए कुछ है। यह लचीले उपकरणों, पुस्तकालयों और एक जीवंत समुदाय का ढेर है। लगभग 35,000 टिप्पणियों और 1,500 से अधिक योगदानकर्ताओं के साथ, TensorFlow सभी उच्च-प्रदर्शन संख्यात्मक संगणनाओं के बारे में है। इसके अनुप्रयोग विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों में फैले हुए हैं, जो कि टेनर्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं - वे निफ्टी, आंशिक रूप से परिभाषित कम्प्यूटेशनल ऑब्जेक्ट जो अंततः एक मूल्य का उत्पादन करते हैं। यह विशेष रूप से भाषण और छवि मान्यता, पाठ-आधारित अनुप्रयोगों, समय-श्रृंखला विश्लेषण और वीडियो का पता लगाने जैसे कार्यों के लिए आसान है।

TensorFlow की कुछ स्टैंडआउट विशेषताओं में शामिल हैं:

न्यूरल मशीन लर्निंग में 50 से 60 प्रतिशत तक त्रुटि को कम करना
उत्कृष्ट पुस्तकालय प्रबंधन
लचीली वास्तुकला और रूपरेखा
विभिन्न कम्प्यूटेशनल प्लेटफार्मों के साथ संगतता

2। [scipy] (https://scipy.org/)

अगला अप Scipy है, एक स्वतंत्र और खुला-स्रोत रत्न है जो उच्च-स्तरीय संगणना के लिए एकदम सही है। सैकड़ों योगदानकर्ताओं के एक समुदाय के साथ, वैज्ञानिक और तकनीकी कंप्यूटिंग में SCIPY एक्सेल। यह numpy पर बनाया गया है और इसके कार्यों को उपयोगकर्ता के अनुकूल, वैज्ञानिक उपकरणों में बदल देता है। चाहे आप बहुआयामी छवि संचालन, अनुकूलन एल्गोरिदम, या रैखिक बीजगणित के साथ काम कर रहे हों, SCIPY ने आपको बड़े डेटासेट संगणनाओं के लिए कवर किया है।

Scipy की प्रमुख विशेषताओं में शामिल हैं:

डेटा हेरफेर और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उच्च-स्तरीय कमांड
अंतर समीकरणों को हल करने के लिए अंतर्निहित कार्य
बहुआयामी छवि प्रसंस्करण
बड़े डेटासेट पर गणना

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

पंडास एक और भीड़ पसंदीदा है, जो अपने शक्तिशाली डेटा हेरफेर और विश्लेषण उपकरणों के लिए प्रसिद्ध है। यह श्रृंखला और डेटाफ्रेम जैसे अपने स्वयं के डेटा संरचनाओं से लैस है, जो डेटा के प्रबंधन और खोज के लिए तेज और कुशल दोनों हैं। चाहे आप सामान्य डेटा रैंग्लिंग, सफाई, सांख्यिकी, वित्त, या यहां तक कि रैखिक प्रतिगमन में हों, पांडा में कई प्रकार के अनुप्रयोग हैं।

पंडों के मुख्य आकर्षण में शामिल हैं:

डेटा श्रृंखला में कस्टम फ़ंक्शंस बनाने और चलाने की क्षमता
उच्च स्तरीय अमूर्तता
उन्नत संरचनाएं और हेरफेर उपकरण
विलय करना और डेटासेट में शामिल होना

4। [numpy] (https://numpy.org/)

Numpy बड़े बहु-आयामी सरणी और मैट्रिक्स प्रसंस्करण के लिए आपका गो-टू है। यह उच्च-स्तरीय गणितीय कार्यों के साथ पैक किया गया है, जिससे यह कुशल वैज्ञानिक संगणनाओं के लिए एक गो-टू है। एक सामान्य-उद्देश्य सरणी-प्रसंस्करण पैकेज के रूप में, Numpy उच्च-प्रदर्शन सरणियों और उपकरण प्रदान करता है, जो कुशल बहुआयामी सरणियों और संचालन के साथ सुस्ती सिर से निपटता है।

Numpy की प्रमुख विशेषताएं हैं:

संख्यात्मक दिनचर्या के लिए तेज, पूर्व -कार्य कार्य
वस्तु-उन्मुख दृष्टिकोण के लिए समर्थन
दक्षता के लिए सरणी-उन्मुख कंप्यूटिंग
डेटा सफाई और हेरफेर

5। मैटप्लोटलिब

Matplotlib आपका प्लॉटिंग पावरहाउस है, जो 700 से अधिक योगदानकर्ताओं के समुदाय द्वारा समर्थित है। यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एकदम सही है, ग्राफ़ और प्लॉट का उत्पादन करना जो ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड एपीआई के माध्यम से अनुप्रयोगों में एम्बेडेड किया जा सकता है। चाहे आप चर सहसंबंधों का विश्लेषण कर रहे हों, मॉडल आत्मविश्वास अंतराल की कल्पना कर रहे हों, डेटा वितरण की खोज कर रहे हों, या बिखरे हुए भूखंडों के साथ आउटलेयर का पता लगा रहे हों, मैटप्लोटलिब अविश्वसनीय रूप से बहुमुखी है।

Matplotlib की विशेषताओं में शामिल हैं:

MATLAB प्रतिस्थापन के रूप में सेवा कर सकते हैं
नि: शुल्क और खुला स्रोत
कई बैकेंड और आउटपुट प्रकारों का समर्थन करता है
कम स्मृति खपत

6।

Scikit-Learn मशीन सीखने के प्रति उत्साही लोगों के लिए एक रत्न है। यह लाइब्रेरी Scipy और numpy के साथ मूल रूप से एकीकृत करती है, वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, और बहुत कुछ के लिए विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम की पेशकश करती है। ग्रेडिएंट बूस्टिंग से लेकर यादृच्छिक जंगलों तक, स्किकिट-लर्न एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस के लिए आपकी वन-स्टॉप शॉप है।

Scikit-Learn की प्रमुख विशेषताएं हैं:

आंकड़ा वर्गीकरण और मॉडलिंग
आंकड़ा पूर्वप्रोसेसिंग
मॉडल चयन
अंत-से-अंत मशीन शिक्षण एल्गोरिदम

7। [केरस] (https://keras.io/)

केरस उन लोगों के बीच एक पसंदीदा है जो गहरी सीखने और तंत्रिका नेटवर्क में गोताखोरी करते हैं। यह Tensorflow और Theano दोनों बैकेंड का समर्थन करता है, जिससे यह शुरुआती लोगों के लिए एक बहुमुखी विकल्प बन जाता है। यह ओपन-सोर्स लाइब्रेरी आपको मॉडल निर्माण, डेटासेट विश्लेषण और ग्राफ विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपकरणों से लैस करती है। यह मॉड्यूलर, एक्स्टेंसिबल है, और डेटा प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। इसके अलावा, केरस पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करता है जिसे आप अपने स्वयं के प्रशिक्षित करने की आवश्यकता के बिना भविष्यवाणियों या सुविधा निष्कर्षण के लिए उपयोग कर सकते हैं।

केरस सुविधाओं में शामिल हैं:

तंत्रिका परतें विकसित करना
डेटा पूलिंग
सक्रियण और लागत कार्य
गहरी सीखने और मशीन सीखने के मॉडल

8। [स्क्रैपी] (https://scrapy.org)

स्क्रैपी एक तेज़ और खुले-स्रोत वेब रेंगने के ढांचे के रूप में बाहर खड़ा है। यह XPath- आधारित चयनकर्ताओं का उपयोग करके वेब पेजों से डेटा निकालने के लिए एकदम सही है। चाहे आप वेब से संरचित डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए कार्यक्रमों का निर्माण कर रहे हों, एपीआई से डेटा एकत्र कर रहे हों, या बड़े क्रॉलर को स्केल कर रहे हों, स्क्रैपी हल्के और मजबूत है।

स्क्रैपी की मुख्य विशेषताएं हैं:

हल्के और खुले स्रोत
मजबूत वेब स्क्रैपिंग क्षमता
XPath चयनकर्ताओं का उपयोग करके डेटा निकालता है
अंतर्निहित समर्थन

9। [पाइटोरच] (https://pytorch.org)

फेसबुक की एआई रिसर्च टीम द्वारा विकसित पिटोरच एक वैज्ञानिक कंप्यूटिंग पैकेज है जो ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों की शक्ति का लाभ उठाता है। यह अपने लचीलेपन और गहरी शिक्षण अनुसंधान में गति के लिए अत्यधिक पसंदीदा है। चाहे आप सरलीकृत प्रोसेसर या जीपीयू के साथ काम कर रहे हों, पाइटोरच भारी रेखांकन के साथ भी उच्च गति निष्पादन प्रदान करता है।

Pytorch की विशेषताओं में शामिल हैं:

डेटासेट पर नियंत्रण
उच्च लचीलापन और गति
गहरे शिक्षण मॉडल का विकास
सांख्यिकीय वितरण और संचालन

10। ब्यूटीफुल

हमारी सूची को गोल करना BeartherSoup है, वेब क्रॉलिंग और डेटा स्क्रैपिंग के लिए एक स्टेपल है। यह उन वेबसाइटों से डेटा एकत्र करने के लिए एकदम सही है जो उचित सीएसवी या एपीआई एक्सेस की पेशकश नहीं करते हैं। BeautifulSoup आवश्यक प्रारूप में डेटा को स्क्रैप करने और व्यवस्थित करने की प्रक्रिया को सरल करता है। इसके अलावा, यह एक सक्रिय समुदाय द्वारा समर्थित है और व्यापक प्रलेखन के साथ आता है।

Beautifulsoup की विशेषताओं में शामिल हैं:

समुदाय का समर्थन
वेब क्रॉलिंग और डेटा स्क्रैपिंग
उपभोक्ता - अनुकूल इंटरफ़ेस
उचित CSV या API के बिना डेटा एकत्र करता है

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