데이터 과학을위한 상위 10 개의 파이썬 라이브러리가 공개되었습니다

Python은 인기가 급등하여 데이터 과학 애호가 및 전문가 모두에게 프로그래밍 언어가되었습니다. 학습의 용이성은 초보자에게 이상적인 선택이며, 강력한 기능은 전문가에게 수용합니다. 데이터 과학자들은 매일 Python에 의존하며, 사용자 친화 성뿐만 아니라 오픈 소스 특성, 객체 지향 프로그래밍 및 고성능 기능에 의해 도출됩니다.

그러나 데이터 과학 영역에서 Python을 진정으로 구별하는 것은 광범위한 라이브러리 배열이며, 각각의 특정 도서를 해결하고 복잡한 프로세스를 간소화하도록 설계되었습니다. 데이터 과학의 세계에서 파도를 만드는 상위 10 개 파이썬 라이브러리로 뛰어 들자 :

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

우리 목록을 시작하는 것은 Google의 두뇌 팀이 개발 한 강국 인 Tensorflow입니다. 방금 시작하든 노련한 프로이든, Tensorflow는 모든 사람을위한 무언가가 있습니다. 유연한 도구, 도서관 및 활기찬 커뮤니티를 자랑합니다. 약 35,000 개의 의견과 1,500 명 이상의 기고자가있는 Tensorflow는 고성능 수치 계산에 관한 것입니다. 그 응용 프로그램은 다양한 과학 분야에 걸쳐 텐서에 중점을 둔 다양한 과학 분야에 걸쳐 있습니다. 그 안 멋진, 부분적으로 정의 된 계산 객체는 궁극적으로 값을 생성합니다. 음성 및 이미지 인식, 텍스트 기반 응용 프로그램, 시계열 분석 및 비디오 탐지와 같은 작업에 특히 편리합니다.

Tensorflow의 눈에 띄는 기능은 다음과 같습니다.

• 신경 기계 학습의 오류 감소 50 ~ 60 %
• 우수한 도서관 관리
• 유연한 아키텍처 및 프레임 워크
• 다양한 계산 플랫폼과의 호환성

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

다음은 고급 계산에 적합한 무료 및 오픈 소스 보석 인 Scipy입니다. 수백 명의 기고자 커뮤니티와 함께 ​​Scipy는 과학 및 기술 컴퓨팅에서 뛰어납니다. Numpy를 기반으로하고 기능을 사용자 친화적 인 과학적 도구로 변환합니다. 다차원 이미지 작업, 최적화 알고리즘 또는 선형 대수를 다루 든 Scipy는 대규모 데이터 세트 계산을 위해 다루고 있습니다.

Scipy의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 조작 및 시각화를위한 높은 수준의 명령
• 미분 방정식을 해결하기위한 내장 기능
• 다차원 이미지 처리
• 큰 데이터 세트의 계산

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

Pandas는 강력한 데이터 조작 및 분석 도구로 유명한 또 다른 군중이 가장 좋아합니다. 시리즈 및 데이터 프레임과 같은 자체 데이터 구조가 장착되어 있으며 데이터 관리 및 탐색에 빠르고 효율적입니다. 일반적인 데이터 정리, 청소, 통계, 금융 또는 선형 회귀에 관계없이 Pandas는 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

팬더의 하이라이트에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 시리즈에서 사용자 정의 기능을 만들고 실행하는 기능
• 높은 수준의 추상화
• 고급 구조 및 조작 도구
• 데이터 세트 병합 및 결합

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

Numpy는 대규모 다차원 배열 및 매트릭스 처리를위한 것입니다. 그것은 높은 수준의 수학적 기능으로 가득 차있어 효율적인 과학 계산을위한 것입니다. Numpy는 범용 배열 처리 패키지로서 고성능 배열 및 도구를 제공하며 효율적인 다차원 배열 및 작업으로 느려지는 정면을 다루고 있습니다.

Numpy의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 수치 루틴에 대한 빠르고 사전 컴파일 된 기능
• 객체 지향적 접근법 지원
• 효율성을위한 배열 지향 컴퓨팅
• 데이터 정리 및 조작

5. matplotlib

Matplotlib는 700 명 이상의 기고자 커뮤니티가 지원하는 플로팅 강국입니다. 데이터 시각화에 적합하며 객체 지향 API를 통해 응용 프로그램에 내장 할 수있는 그래프 및 플롯을 생성합니다. 가변 상관 관계를 분석하거나, 모델 신뢰 구간 시각화, 데이터 배포 탐색 또는 산란 플롯으로 특이 치를 감지하든 Matplotlib은 매우 다재다능합니다.

Matplotlib의 기능은 다음과 같습니다.

• MATLAB 교체 역할을 할 수 있습니다
• 무료 및 오픈 소스
• 수많은 백엔드 및 출력 유형을 지원합니다
• 낮은 메모리 소비

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

Scikit-Learn은 기계 학습 애호가를위한 보석입니다. 이 라이브러리는 Scipy 및 Numpy와 완벽하게 통합되어 분류, 회귀, 클러스터링 등 다양한 알고리즘을 제공합니다. 그라디언트 향상에서 임의의 숲에 이르기까지 Scikit-Learn은 엔드 투 엔드 머신 러닝 솔루션을위한 원 스톱 상점입니다.

Scikit-Learn의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 데이터 분류 및 모델링
• 데이터 전처리
• 모델 선택
• 엔드 투 엔드 머신 러닝 알고리즘

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

Keras는 딥 러닝 및 신경망으로 뛰어 들기 위해 가장 좋아합니다. Tensorflow와 Theano 백엔드를 모두 지원하므로 초보자에게는 다양한 선택이됩니다. 이 오픈 소스 라이브러리는 모델 구성, 데이터 세트 분석 및 그래프 시각화를위한 도구를 제공합니다. 모듈 식적이고 확장 가능하며 다양한 데이터 유형을 제공합니다. 또한 Keras는 자신의 훈련없이 예측 또는 기능 추출에 사용할 수있는 미리 훈련 된 모델을 제공합니다.

Keras 기능은 다음과 같습니다.

• 신경 층 개발
• 데이터 풀링
• 활성화 및 비용 기능
• 딥 러닝 및 머신 러닝 모델

8. [스크레이프] (https://scrapy.org)

스크랩은 빠르고 오픈 소스 웹 크롤링 프레임 워크로 두드러집니다. XPath 기반 선택기를 사용하여 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 데 적합합니다. 웹에서 구조화 된 데이터를 검색하는 프로그램을 구축하거나 API에서 데이터 수집 또는 대형 크롤러 스케일링을하는 경우 크기가 가볍고 강력합니다.

스크랩의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 경량 및 오픈 소스
• 강력한 웹 스크래핑 기능
• XPath 선택기를 사용하여 데이터를 추출합니다
• 내장 지원

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

Facebook의 AI 연구팀이 개발 한 Pytorch는 그래픽 처리 장치의 힘을 활용하는 과학 컴퓨팅 패키지입니다. 딥 러닝 연구에서 유연성과 속도에 매우 유리합니다. 단순화 된 프로세서 나 GPU로 작업하든 Pytorch는 무거운 그래프로도 고속 실행을 제공합니다.

Pytorch의 기능에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 세트에 대한 제어
• 높은 유연성과 속도
• 딥 러닝 모델 개발
• 통계 분포 및 운영

10. BeautifulSoup

목록을 마무리하는 것은 BeautifulSoup, 웹 크롤링 및 데이터 스크래핑의 필수품입니다. 적절한 CSV 또는 API 액세스를 제공하지 않는 웹 사이트에서 데이터를 수집하는 데 적합합니다. BeautifulSoup은 데이터를 필요한 형식으로 긁어 내고 배열하는 프로세스를 단순화합니다. 또한 활발한 커뮤니티의 지원을 받고 포괄적 인 문서가 제공됩니다.

BeautifulSoup의 기능에는 다음이 포함됩니다.

• 커뮤니티 지원
• 웹 크롤링 및 데이터 스크래핑
• 사용자 친화적 인 인터페이스
• 적절한 CSV 또는 API없이 데이터를 수집합니다