データサイエンスのトップ10のPythonライブラリが明らかになりました

Pythonは人気が急上昇し、データサイエンス愛好家や専門家にとっても頼りになるプログラミング言語になりました。学習のしやすさは、初心者にとって理想的な選択となり、その堅牢な能力は専門家に対応しています。データサイエンティストは、ユーザーフレンドリーだけでなく、オープンソースの性質、オブジェクト指向プログラミング、高性能機能によっても描かれたPythonに毎日依存しています。

ただし、データサイエンスの領域でPythonを本当に際立たせているのは、それぞれが特定の課題に取り組み、複雑なプロセスを合理化するように設計された広範なライブラリです。データサイエンスの世界で波を作っているトップ10のPythonライブラリに飛び込みましょう。

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

私たちのリストを開始するのは、GoogleのBrainチームによって開発された大国であるTensorflowです。あなたが始めたばかりであるか、あなたがベテランのプロであるかにかかわらず、Tensorflowにはすべての人のために何かがあります。柔軟なツール、ライブラリ、活気に満ちたコミュニティが多数あります。約35,000件のコメントと1,500人以上の貢献者があるTensorflowは、高性能の数値計算に関するものです。そのアプリケーションは、テンソルに焦点を当てたさまざまな科学分野にまたがっています。最終的には価値を生み出す気の利いた部分的に定義された計算オブジェクトです。音声認識や画像認識、テキストベースのアプリケーション、時系列分析、ビデオ検出などのタスクに特に便利です。

Tensorflowのいくつかの傑出した機能は次のとおりです。

• ニューラル機械学習のエラーを50〜60％削減する
• 優れた図書館管理
• 柔軟なアーキテクチャとフレームワーク
• さまざまな計算プラットフォームとの互換性

2。[scipy]（https://scipy.org/）

次はScipyです。これは、高レベルの計算に最適な無料でオープンソースの宝石です。何百人もの貢献者のコミュニティで、Scipyは科学的および技術的なコンピューティングに優れています。それはnumpyに基づいて構築されており、その機能をユーザーフレンドリーな科学的ツールに変換します。多次元画像操作、最適化アルゴリズム、または線形代数を扱うかどうかにかかわらず、Scipyは大規模なデータセット計算についてカバーしています。

Scipyの主要な機能は次のとおりです。

• データの操作と視覚化のための高レベルのコマンド
• 微分方程式を解くための組み込み関数
• 多次元画像処理
• 大規模なデータセットでの計算

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

パンダは、強力なデータ操作と分析ツールで有名なもう1つの群衆のお気に入りです。シリーズやデータフレームなどの独自のデータ構造が装備されており、データの管理と調査に高速かつ効率的です。一般的なデータの争い、清掃、統計、財務、さらには線形回帰でさえ、パンダには幅広いアプリケーションがあります。

パンダのハイライトは次のとおりです。

• データシリーズ全体でカスタム関数を作成および実行する機能
• 高レベルの抽象化
• 高度な構造と操作ツール
• マージとデータセットの結合

4。[numpy]（https://numpy.org/）

Numpyは、大規模な多次元配列とマトリックス処理のための頼りになります。高レベルの数学的関数が詰め込まれているため、効率的な科学的計算のための頼りになります。汎用アレイ処理パッケージとして、Numpyは高性能のアレイとツールを提供し、効率的な多次元アレイと操作を備えた遅延に正面から取り組みます。

Numpyの重要な機能は次のとおりです。

• 数値ルーチンの高速で事前拡張された関数
• オブジェクト指向のアプローチのサポート
• 効率のためのアレイ指向のコンピューティング
• データのクリーニングと操作

5。MATPLOTLIB

Matplotlibは、700人以上の貢献者のコミュニティによってサポートされているプロットの強要です。データの視覚化、オブジェクト指向のAPIを介してアプリケーションに埋め込むことができるグラフとプロットの生成に最適です。さまざまな相関を分析し、モデル信頼区間の視覚化、データ分布の探求、散布図で外れ値を検出するかどうかにかかわらず、Matplotlibは非常に用途が広いです。

Matplotlibの機能は次のとおりです。

• MATLAB代替品として機能することができます
• 無料でオープンソース
• 多数のバックエンドと出力タイプをサポートします
• メモリ消費量が少ない

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

Scikit-Learnは、機械学習愛好家の宝石です。このライブラリは、シームレスにScipyやNumpyと統合されており、分類、回帰、クラスタリングなどのためのさまざまなアルゴリズムを提供します。グラデーションブーストからランダムフォレストまで、Scikit-Learnはエンドツーエンドの機械学習ソリューションのワンストップショップです。

Scikit-Learnの主な機能は次のとおりです。

• データ分類とモデリング
• データの前処理
• モデル選択
• エンドツーエンドの機械学習アルゴリズム

7。[keras]（https://keras.io/）

ケラスは、深い学習やニューラルネットワークに飛び込む人々の中でお気に入りです。 TensorflowとTheanoの両方のバックエンドをサポートしているため、初心者には多目的な選択肢になります。このオープンソースライブラリは、モデル構築、データセット分析、グラフの視覚化のためのツールを備えています。モジュラーで拡張可能で、幅広いデータ型を提供します。さらに、Kerasは、独自のトレーニングを必要とせずに、予測または機能抽出に使用できる事前に訓練されたモデルを提供します。

Kerasの機能には次のものが含まれます。

• 神経層の開発
• データプーリング
• アクティベーションとコスト機能
• 深い学習および機械学習モデル

8。[スクラピー]（https://scrapy.org）

Scrapyは、高速でオープンソースのWebクロールフレームワークとして際立っています。 XPathベースのセレクターを使用して、Webページからデータを抽出するのに最適です。 Webから構造化されたデータを取得するプログラムを構築したり、APIからデータを収集したり、大型クローラーのスケーリングを行っている場合でも、Scrapyは軽量で堅牢です。

スクラピーの主な機能は次のとおりです。

• 軽量でオープンソース
• 堅牢なWebスクレイピング機能
• XPathセレクターを使用してデータを抽出します
• 組み込みサポート

9。[Pytorch]（https://pytorch.org）

FacebookのAI Research Teamが開発したPytorchは、グラフィックプロセッシングユニットの力を活用する科学的なコンピューティングパッケージです。深い学習研究における柔軟性とスピードが非常に好まれています。 Simplied ProcessorsまたはGPUを使用しているかどうかにかかわらず、Pytorchは重いグラフでも高速実行を提供します。

Pytorchの機能には次のものがあります。

• データセットの制御
• 高い柔軟性と速度
• ディープラーニングモデルの開発
• 統計的分布と操作

10。beautifulsoup

リストを締めくくるのは、Webクロールとデータスクレイピングの定番であるBeautifulSoupです。適切なCSVまたはAPIアクセスを提供しないWebサイトからデータを収集するのに最適です。 BeautifulSoupは、データをスクレイピングして必要な形式に配置するプロセスを簡素化します。さらに、アクティブなコミュニティによってサポートされており、包括的なドキュメントが付属しています。

BeautifulSoupの機能には次のものがあります。

• コミュニティサポート
• ウェブクロールとデータスクレイピング
• ユーザーフレンドリーインターフェイス
• 適切なCSVまたはAPIなしでデータを収集します