Pregled biblioteka Python-a za znanost podataka
Prema nedavnom istraživanju Kagglea, 83% praktičara znanosti podataka odabralo je piton kao jezik koji odabire. Jedan od glavnih razloga za to je velik raspon dostupnih python knjižnica. Ali što je knjižnica ? Knjižnicu možemo smatrati skupom funkcija, rutina ili funkcionalnosti što pomaže programerima da se usredotoče na izjavu problema umjesto da ponovo pronađu kotač.
Pretpostavimo da radite na problemu predviđanja neplaćanja kredita za veliku financijsku organizaciju. Sada umjesto pisanja koda ispočetka za uobičajene operacije poput manipulacije podacima, vizualizacije, implementacije algoritama strojnog učenja, ove knjižnice pomažu vam da ih nosite s prilagodljivim i učinkovitim funkcijama. U ovom ćemo članku raspravljati o najčešće korištenim knjižnicama pytona u različitim područjima djelovanja u znanosti o podacima poput strojnog učenja, vizualizacije podataka, dubokog učenja, obrade prirodnog jezika itd.
Knjižnice podataka Python Data Science
Na temelju operacija, podijelit ćemo biblioteke podataka podataka python u sljedeća područja
1. Opće knjižnice
NumPy: NumPy označava Numerical Python. To je jedna od osnovnih knjižnica za znanstvene i matematičke proračune. Pomaže nam u učinkovitim operacijama N-dimenzionalnih nizova, integrirajući C / C ++ i Fortran kodove, složene matematičke transformacije koje uključuju linearnu algebru, Fourierovu transformaciju itd.
Pande: To je najpopularnija knjižnica za čitanje, manipuliranje i pripremu podataka. Pande pružaju vrlo učinkovite strukture podataka jednostavne za upotrebu koje pomažu u manipulaciji podacima između memorijskih i vanjskih formata podataka poput CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL itd.
Ključne značajke ove biblioteke su:
- Dolazi s brzim i učinkovitim objektom DataFrame
- Visoko djelotvorno spajanje i inteligentno indeksiranje skupova podataka
- Implementacija s malim latencijama napisana je u Cython-u i C itd.
SciPy: SciPy je još jedna popularna knjižnica otvorenog koda za matematičke i statističke operacije. Temeljna struktura podataka scipy je nizovski niz. Pomaže znanstvenicima i programerima podataka linearnom algebrom, transformacijom domene, statističkom analizom itd.
2. Vizualizacija podataka
Matplotlib: To je dvodimenzionalna knjižnica za vizualizaciju nadahnuta MATLAB-om. Matplotlib daje visokokvalitetne dvodimenzionalne figure poput trake, grafikona distribucije, histograma, rasipanja i sl. S nekoliko koda redaka. Kao i MATLAB, on također pruža fleksibilnost u odabiru funkcionalnosti niske razine poput stilova linija, svojstava fonta, svojstava osi itd., Putem objektno orijentiranog sučelja ili preko niza funkcija.
Seaborn: Seaborn je u osnovi API visoke razine izgrađen na vrhu Matplotliba. Dolazi s vizualnim reaherom i informativnim statističkim grafikama poput toplotne karte, brojanja ploča, violinplota itd.
Plotly: Plotly je još jedna popularna biblioteka grafona otvorenog koda za visoku kvalitetu, interaktivnu vizualizaciju. Osim 2D grafikona, podržava i 3D crtanje. Djelomično se koristi za vizualizaciju podataka u pregledniku.
3. Strojno učenje i NLP
ScikitLearn: ScikitLearn je vjerojatno jedna od najčešće korištenih Python knjižnica za strojno učenje i prediktivne analize. Nudi opsežnu kolekciju učinkovitih algoritama za klasifikaciju, regresiju, klasteriranje, podešavanje modela, unaprijed obradu podataka i smanjenje dimenzija. Izgrađen je na vrhu NumPy, SciPy i Matplotlib, stoga je jednostavan za upotrebu, s otvorenim izvorima i za višekratnu upotrebu u različitim kontekstima.
LightGBM: U kasnijem dijelu vašeg učenja znanosti o podacima naići ćete na algoritme i sastave utemeljene na drveću. Jedna od najvažnijih metodologija u današnjem strojnom učenju je jačanje. LightGBM je Microsoftov popularni okvir za jačanje gradijenta otvorenog koda.
Ključne značajke lightgbm-a su
- Paralelno i GPU omogućeno je izvršavanje
- Brzina i bolja točnost
- Sposobnost rukovanja skupovima podataka velikih razmjera i podržava raspodijeljeno računanje
Iznenađenje: sustav preporuka važno je područje interesa za moderne aplikacije temeljene na AI. Vrhunski sustav preporuka omogućuje tvrtkama da pruže visoko personalizirane ponude svojim klijentima. Iznenađenje je korisna biblioteka Python otvorenog koda za izgradnju preporučnih sustava. Omogućuje alate za procjenu, analizu i usporedbu performansi algoritma.
NLTK: NLTK je skraćenica za Priručnik za prirodni jezik. To je knjižnica otvorenog koda za rad s skupovima podataka o ljudskom jeziku. Vrlo je koristan za probleme poput analize teksta, analize osjećaja, analize jezične strukture itd.
4. Duboko učenje
TensorFlow: TensorFlow je Googleov open-source okvir za cjelovita rješenja za strojno učenje i duboko učenje. Korisnicima omogućuje kontrolu niske razine za oblikovanje i osposobljavanje visoko skalabilnih i složenih neuronskih mreža. Tensorflow je dostupan i za stolne i za mobilne uređaje i podržava velik broj programskih jezika putem omota.
Keras: Keras je otvorena izvorna knjižnica dubokog učenja. Pruža fleksibilnost korištenja bilo tensorflowa ili theanoa (druge biblioteke pythona niske razine poput tensorflowa) kao podupirača. Keras nudi jednostavan API visoke razine za razvoj modela dubokog učenja.
Prikladan je za brzo prototipiranje i razvoj modela neuronske mreže za industrijsku upotrebu. Primarna upotreba Kerasa je u razvrstavanju, stvaranju teksta i sumiranju, označavanju i prijevodu, prepoznavanju govora itd.
5. Razno
OpenCV: OpenCV je popularna knjižnica pitona za probleme s računalnim vidom (Zadaća koja uključuje slikovne ili video podatke). To je učinkovit okvir s podrškom za više platformi i idealan je za aplikacije u stvarnom vremenu.
Zadatak: Ako imate malu računalnu snagu ili nemate pristup velikim klasterima, Dask je savršen izbor za skalabilno računanje. Dask pruža API-je niske razine za izgradnju prilagođenih sustava za unutarnje aplikacije. Dok radite s velikim podacima podataka u vašem lokalnom okviru, možete se odlučiti za Dask umjesto Pandas.
Zaključak
Na raspolaganju je bogat niz python knjižnica za razne operacije usmjerene na podatke u pythonu. U ovom smo članku raspravljali o najpopularnijim i široko korištenim knjižnicama pytona u zajednici podataka. Na temelju izjave problema i organizacijske prakse u praksi se odabiru odgovarajuće knjižnice pytona.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za Python knjižnice za znanost podataka. Ovdje smo raspravljali o pregledu i različitim knjižnicama pytona za znanost podataka. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Prednosti Pythona
- Python Alternative
- Okviri Python-a
- Funkcije struna Pythona
- Matplotlib In Python