10 лучших библиотек Python для Data Science выявлены

Python взлетел в популярности, став языком программирования для энтузиастов и профессионалов. Его простота обучения делает его идеальным выбором для начинающих, в то время как его надежные возможности обслуживают экспертов. Ученые по данным полагаются на Python Daily, нарисованный не только его удобством для пользователя, но и благодаря своей природе с открытым исходным кодом, объектно-ориентированным программированием и высокоэффективными возможностями.

Тем не менее, то, что действительно отличает Python в сфере науки о данных, - это его обширный набор библиотек, каждый из которых предназначен для решения конкретных проблем и оптимизации сложных процессов. Давайте погрузимся в 10 лучших библиотек Python, которые волнуют волны в мире науки о данных:

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

Наш список - Tensorflow, электростанция, разработанная командой Google Brain. Если вы только начинаете или вы опытный профессионал, у Tensorflow есть что -то для всех. Он может похвастаться множеством гибких инструментов, библиотек и оживленного сообщества. Примерно с 35 000 комментариев и более 1500 участников, Tensorflow-это высокопроизводительные численные вычисления. Его приложения охватывают различные научные области, сосредоточившись на тензорах - те изящные, частично определенные вычислительные объекты, которые в конечном итоге дают значение. Это особенно удобно для таких задач, как распознавание речи и изображений, текстовые приложения, анализ временных рядов и обнаружение видео.

Некоторые выдающиеся особенности TensorFlow включают:

• Уменьшение ошибок в нейронном машинном обучении на 50-60 процентов
• Отличное управление библиотеками
• Гибкая архитектура и структура
• Совместимость с различными вычислительными платформами

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

Далее это Scipy, бесплатный и открытый драгоценный камень, который идеально подходит для вычислений высокого уровня. С сообществом сотен участников, Scipy превосходит в научных и технических вычислениях. Он построен на Numpy и превращает свои функции в удобные, научные инструменты. Независимо от того, имеете ли вы дело с многомерными операциями изображений, алгоритмами оптимизации или линейной алгеброй, Scipy выделил вас для больших вычислений данных.

Ключевые особенности Scipy включают:

• Команды высокого уровня для манипулирования и визуализацией данных
• Встроенные функции для решения дифференциальных уравнений
• Многомерная обработка изображений
• Вычисление на больших наборах данных

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

Pandas - еще один фаворит толпы, известный своими мощными инструментами манипуляции и анализа данных. Он оснащен собственными структурами данных, такими как серии и DataFrames, которые быстро и эффективны для управления и изучения данных. Независимо от того, увлекаетесь ли вы общими данными, чисткой, статистикой, финансами или даже линейной регрессией, Pandas имеет широкий спектр приложений.

Основные моменты панд включают:

• Возможность создавать и запускать пользовательские функции в серии данных
• Абстракция высокого уровня
• Усовершенствованные структуры и инструменты манипуляции
• Объединение и соединение наборов данных

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

Numpy-это ваше предложение для большой многомерной массивы и матричной обработки. Он упакован с высокоуровневыми математическими функциями, что делает его для эффективных научных вычислений. В качестве пакета обработки массива общего назначения Numpy предлагает высокопроизводительные массивы и инструменты, борьбу с медленными лодками с эффективными многомерными массивами и операциями.

Ключевые особенности Numpy:

• Быстрые, предварительно скомпилированные функции по численным процедурам
• Поддержка объектно-ориентированных подходов
• Вычисления, ориентированные на массив, для эффективности
• Очистка и манипуляция данных

5. matplotlib

Matplotlib - это ваш заговорщик, поддерживаемый сообществом из более чем 700 участников. Он идеально подходит для визуализации данных, создавая графики и графики, которые могут быть встроены в приложения через объектно-ориентированный API. Независимо от того, анализируете ли вы переменные корреляции, визуализируя модельные доверительные интервалы, изучение распределения данных или обнаружение выбросов с графиками разброса, Matplotlib невероятно универсален.

Функции Matplotlib включают:

• Может служить заменой Matlab
• Бесплатный и открытый источник
• Поддерживает многочисленные бэкэнды и типы выводов
• Низкое потребление памяти

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

Scikit-Learn-жемчужина для энтузиастов машинного обучения. Эта библиотека легко интегрируется с Scipy и Numpy, предлагая различные алгоритмы для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого. Scikit-Learn-это универсальный магазин, от повышения градиента до случайных лесов-это универсальный магазин для комплексных решений машинного обучения.

Ключевые особенности Scikit-learn:

• Классификация и моделирование данных
• Предварительная обработка данных
• Выбор модели
• Алгоритмы сквозного машинного обучения

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

Керас является фаворитом среди тех, кто погружается в глубокое обучение и нейронные сети. Он поддерживает как Tensorflow, так и Theano Backends, что делает его универсальным выбором для начинающих. Эта библиотека с открытым исходным кодом дает вам инструменты для построения моделей, анализа наборов данных и визуализации графика. Он модульный, расширяемый и предлагает широкий спектр типов данных. Кроме того, Keras предоставляет предварительно обученные модели, которые вы можете использовать для прогнозов или извлечения функций без необходимости обучения.

Функции кераса включают в себя:

• Развивающиеся нейронные слои
• Объединение данных
• Функции активации и стоимости
• Модели глубокого обучения и машинного обучения

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

Scrapy выделяется как быстрая и открытая структура ползания. Он идеально подходит для извлечения данных с веб-страниц с использованием селекторов на основе XPath. Независимо от того, создаете ли вы программы для извлечения структурированных данных из Интернета, сбора данных из API или масштабируя большие сканеры, Scrapy является легкой и надежной.

Основные особенности скраски:

• Легкий и открытый источник
• Надежные возможности для сети
• Извлекает данные с использованием селекторов XPath
• Встроенная поддержка

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

Pytorch, разработанный исследовательской группой Facebook AI, является научным вычислительным пакетом, который использует силу единиц графической обработки. Он очень предпочитает свою гибкость и скорость в исследованиях глубокого обучения. Независимо от того, работаете ли вы с упрощенными процессорами или графическими процессорами, Pytorch обеспечивает высокоскоростное выполнение даже с тяжелыми графами.

Особенности Pytorch включают:

• Контроль над наборами данных
• Высокая гибкость и скорость
• Разработка моделей глубокого обучения
• Статистическое распределение и операции

10. BeautifulSoup

Завершите наш список BeautifulSoup, основной продукт для ползания в Интернете и очистки данных. Он идеально подходит для сбора данных с веб -сайтов, которые не предлагают надлежащий доступ CSV или API. BeautifulSoup упрощает процесс очистки и расположения данных в требуемый формат. Кроме того, он поддерживается активным сообществом и поставляется с комплексной документацией.

Особенности BeautifulSoup включают:

• Поддержка сообщества
• Полночная ползания и соскабливание данных
• Удобный интерфейс
• Собирает данные без надлежащего CSV или API