Overzicht van Python Libraries for Data Science
Volgens een recent onderzoek van Kaggle koos 83% van de beoefenaars van gegevenswetenschap python als hun voorkeurstaal. Een van de belangrijkste redenen hiervoor is het uitgebreide assortiment beschikbare python-bibliotheken. Maar wat is een bibliotheek ? We kunnen een bibliotheek beschouwen als een set functies, routines of functionaliteiten die ontwikkelaars helpt zich te concentreren op de probleemstelling in plaats van het wiel opnieuw uit te vinden.
Stel dat u werkt aan het voorspellen van wanbetalers voor een grote financiële organisatie. Nu in plaats van helemaal opnieuw code te schrijven voor veelgebruikte bewerkingen zoals gegevensmanipulatie, visualisatie, het implementeren van machine learning-algoritmen, helpen deze bibliotheken u deze aan te passen met aanpasbare en efficiënte functionaliteiten. In dit artikel zullen we de meest gebruikte python-bibliotheken bespreken op verschillende gebieden van de gegevenswetenschap, zoals machinaal leren, gegevensvisualisatie, diep leren, natuurlijke taalverwerking, enz.
Python Data Science Libraries
Op basis van de bewerkingen zullen we python data science-bibliotheken opdelen in de volgende gebieden
1. Algemene bibliotheken
NumPy: NumPy staat voor Numerical Python. Het is een van de fundamentele bibliotheken voor wetenschappelijke en wiskundige berekeningen. Het helpt ons met efficiënte N-dimensionale array-bewerkingen, integratie van C / C ++ en Fortran-codes, complexe wiskundige transformaties met lineaire algebra, Fourier-transformatie, enz.
Panda's: het is de populairste bibliotheek voor het lezen, bewerken en voorbereiden van gegevens. Panda's bieden zeer efficiënte, gemakkelijk te gebruiken gegevensstructuren die helpen bij het manipuleren van gegevens tussen in het geheugen en externe gegevensindelingen zoals CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL, enz.
Belangrijkste kenmerken van deze bibliotheek zijn:
- Wordt geleverd met snel en efficiënt DataFrame-object
- Hoogwaardige samenvoeging en intelligente indexering van gegevenssets
- Implementatie met lage latentie is geschreven in Cython en C etc.
SciPy: SciPy is een andere populaire open-source bibliotheek voor wiskundige en statistische bewerkingen. De kerngegevensstructuur van scipy is een aantal arrays. Het helpt data-wetenschappers en ontwikkelaars met lineaire algebra, domein-transformaties, statistische analyse, enz.
2. Gegevensvisualisatie
Matplotlib: het is een 2D- plotbibliotheek voor visualisatie geïnspireerd door MATLAB. Matplotlib biedt tweedimensionale figuren van hoge kwaliteit, zoals een staafdiagram, distributieplots, histogrammen, spreidingsdiagram, etc. met weinig coderegels. Net als MATLAB biedt het gebruikers de flexibiliteit om low-level functionaliteiten te kiezen, zoals lijnstijlen, lettertype-eigenschappen, aseigenschappen, enz., Via een objectgeoriënteerde interface of via een set functies.
Seaborn: Seaborn is in feite een API op hoog niveau gebouwd op de top van Matplotlib. Het wordt geleverd met visueel bereik en informatieve statistische afbeeldingen zoals heatmap, telplot, vioolplot, etc.
Plotly: Plotly is een andere populaire open-source grafische pythonbibliotheek voor interactieve visualisatie van hoge kwaliteit. Naast 2D-grafieken ondersteunt het ook 3D-plotten. Plotly wordt veelvuldig gebruikt voor in-browser visualisatie van gegevens.
3. Machine learning en NLP
ScikitLearn: ScikitLearn is waarschijnlijk een van de meest gebruikte Python-bibliotheken voor machine learning en voorspellende analyse. Het biedt een uitgebreide verzameling efficiënte algoritmen voor classificatie, regressie, clustering, modelafstemming, gegevensverwerking en dimensionaliteitsbeperkingstaken. Het is gebouwd op de top van NumPy, SciPy en Matplotlib en is daarom gemakkelijk te gebruiken, open source en herbruikbaar voor verschillende contexten.
LightGBM: In het laatste deel van uw datawetenschap leren, zult u boomgebaseerde leeralgoritmen en ensembles tegenkomen. Een van de belangrijkste methoden in het machine-leren van vandaag is het stimuleren. LightGBM is een populair open-source gradiëntbevorderend framework van Microsoft.
De belangrijkste kenmerken van lightgbm zijn
- Parallel en GPU ingeschakeld uitvoering
- Snelheid en betere nauwkeurigheid
- De mogelijkheid om grootschalige datasets te verwerken en ondersteunt gedistribueerde computing
Verrassing: het aanbevelingssysteem is een belangrijk aandachtsgebied voor moderne op AI gebaseerde toepassingen. Dankzij het geavanceerde aanbevelingssysteem kunnen bedrijven hun klanten zeer gepersonaliseerde aanbiedingen aanbieden. De verrassing is een nuttige open-source Python-bibliotheek om aanbevelingssystemen te bouwen. Het biedt tools om de prestaties van het algoritme te evalueren, analyseren en vergelijken.
NLTK: NLTK staat voor Natural Language Toolkit. Het is een open-source bibliotheek om te werken met de datasets van de menselijke taal. Het is erg handig voor problemen zoals tekstanalyse, sentimentanalyse, analyse van de taalstructuur, enz.
4. Diep leren
TensorFlow: TensorFlow is een open-source framework van Google voor een end-to-end machine learning- en deep learning-oplossing. Het geeft gebruikers op laag niveau controles om zeer schaalbare en complexe neurale netwerken te ontwerpen en te trainen. Tensorflow is beschikbaar voor zowel desktop als mobiel en ondersteunt een uitgebreid aantal programmeertalen via wrappers.
Keras: Keras is een open-source deep learning-bibliotheek op hoog niveau. Het geeft de flexibiliteit om tensorflow of theano (een andere pythonbibliotheek op laag niveau zoals tensorflow) te gebruiken als backend. Keras biedt eenvoudige API op hoog niveau voor het ontwikkelen van deep learning-modellen.
Het is geschikt voor snelle prototyping en het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen voor industrieel gebruik. Het primaire gebruik van Keras is in classificatie, tekstgeneratie en samenvatting, tagging en vertaling, spraakherkenning, enz.
5. Diversen
OpenCV: OpenCV is een populaire pythonbibliotheek voor computerzichtproblemen (taak met beeld- of videogegevens). Het is een efficiënt framework met platformoverschrijdende ondersteuning en ideaal voor realtime applicaties.
Dask: als u een laag rekenvermogen hebt of geen toegang hebt tot grote clusters, is Dask een perfecte keuze voor schaalbare berekeningen. Dask biedt API's op laag niveau om aangepaste systemen te bouwen voor interne toepassingen. Tijdens het werken met een zeer grootschalige gegevensset in uw lokale box, kunt u kiezen voor Dask in plaats van Panda's.
Conclusie
Er is een uitgebreide set python-bibliotheken beschikbaar voor verschillende datagestuurde bewerkingen in python. In dit artikel hebben we de populairste en meest gebruikte python-bibliotheken in de data science-gemeenschap besproken. Op basis van de probleemstelling en organisatiepraktijken worden in de praktijk geschikte python-bibliotheken gekozen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor Python Libraries For Data Science geweest. Hier hebben we het overzicht en de verschillende bibliotheken van python voor data science besproken. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Voordelen van Python
- Alternatieven voor Python
- Python Frameworks
- Python String-functies
- Matplotlib In Python