Преглед на библиотеките на Python за наука за данни
Според неотдавнашно проучване на Kaggle 83% от практикуващите научни данни са избрали python като техен език на избор. Една от основните причини за това е широката гама от налични python библиотеки. Но какво е библиотека ? Можем да разгледаме библиотеката като набор от функции, подпрограми или функционалности, което помага на разработчиците да се съсредоточат върху заявлението на проблема, вместо да преоткриват колелото.
Да предположим, че работите върху проблем с прогнозирането на неплатилите заеми за голяма финансова организация. Сега, вместо да пишете код от нулата за обичайни операции като манипулиране на данни, визуализация, внедряване на алгоритми за машинно обучение, тези библиотеки ви помагат да се справите с тях с адаптивни и ефективни функционалности. В тази статия ще обсъдим най-често използваните библиотеки python в различни области на операциите в науката за данни като машинно обучение, визуализация на данни, задълбочено обучение, обработка на естествен език и др.
Библиотеки за данни на Python
Въз основа на операциите ще разделим библиотеките на науката за данни на python в следните области
1. Общи библиотеки
NumPy: NumPy означава Numerical Python. Тя е една от основните библиотеки за научни и математически изчисления. Той ни помага с ефективни операции с N-мерни масиви, интегриращи C / C ++ и Fortran кодове, сложни математически преобразувания, включващи линейна алгебра, преобразуване на Фурие и т.н.
Панди: Това е най-популярната библиотека за четене, манипулиране и подготовка на данни. Pandas предоставят високоефективни лесни за използване структури от данни, които помагат при манипулиране на данни между вградени в паметта и външни формати на данни като CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL и т.н.
Основни характеристики на тази библиотека са:
- Предлага се с бърз и ефективен обект DataFrame
- Високопроизводително сливане и интелигентно индексиране на набори от данни
- Реализацията с ниска латентност е написана на Cython и C и т.н.
SciPy: SciPy е друга популярна библиотека с отворен код за математически и статистически операции. Основната структура на данните на scipy са масивни масиви. Той помага на учени и разработчици на данни с линейна алгебра, трансформации на домейни, статистически анализ и др.
2. Визуализация на данни
Matplotlib: Това е 2D библиотека за рисуване за визуализация, вдъхновена от MATLAB. Matplotlib предоставя висококачествени двуизмерни фигури като лентова диаграма, диаграми за разпространение, хистограми, разпръскване и т.н. с няколко реда код. Подобно на MATLAB, той също така предоставя на потребителите гъвкавост при избора на функционалности на ниско ниво като стилове на линии, свойства на шрифтове, свойства на оси и т.н., чрез обектно-ориентиран интерфейс или чрез набор от функции.
Seaborn: Seaborn е в основата на API на високо ниво, изграден на върха на Matplotlib. Той се предлага с визуален реактор и информативна статистическа графика като топлина карта, брой графика, цигулка и т.н.
Plotly: Plotly е друга популярна библиотека с графични изображения с отворен код за висококачествена, интерактивна визуализация. В допълнение към 2D графики, той поддържа и 3D графики. Plotly се използва широко за визуализация на данни в браузъра.
3. Машинно обучение и НЛП
ScikitLearn: ScikitLearn е вероятно една от най-използваните библиотеки на Python за машинно обучение и прогнозен анализ. Той предлага богата колекция от ефективни алгоритми за задачи за класификация, регресия, групиране, настройка на модели, предварителна обработка на данни и намаляване на размерите. Той е изграден на върха на NumPy, SciPy и Matplotlib, поради което е лесен за използване, с отворен източник и многократна употреба за различни контексти.
LightGBM: В по-късната част от вашето обучение за наука за данни ще се натъкнете на алгоритми и ансамбли, базирани на дървета. Една от най-важните методологии в съвременното машинно обучение е стимулирането. LightGBM е популярна рамка за увеличаване на градиентите с отворен код от Microsoft.
Основните характеристики на lightgbm са
- Паралелно и GPU активирано изпълнение
- Бързост и по-добра точност
- Възможността за работа с широкомащабни масиви данни и поддържа разпределени изчисления
Изненада: Системата за препоръки е важна област от интерес за съвременните AI-базирани приложения. Съвременната система за препоръчване дава възможност на бизнеса да предоставя високо персонализирани предложения на своите клиенти. Изненадата е полезна библиотека с Python с отворен код за изграждане на препоръчителни системи. Той предоставя инструменти за оценка, анализ и сравнение на ефективността на алгоритъма.
NLTK: NLTK означава „Естествен език“. Това е библиотека с отворен код за работа с набори от данни на човешки език. Той е много полезен за проблеми като анализи на текст, анализ на настроения, анализ на езикова структура и т.н.
4. Дълбоко учене
TensorFlow: TensorFlow е рамка с отворен код от Google за целите на крайното решение за машинно обучение и задълбочено обучение. Той дава ниско ниво на контрол на потребителите за проектиране и обучение на високо мащабируеми и сложни невронни мрежи. Tensorflow е достъпен както за настолни компютри, така и за мобилни устройства и поддържа голям брой езици за програмиране чрез обвивки.
Керас: Keras е библиотека с дълбоко обучение с отворен код на високо ниво. Той дава гъвкавост за използване или tensorflow или theano (друга библиотека с ниски нива на питони като tensorflow) като резервна. Keras предоставя прост API на високо ниво за разработване на модели за задълбочено обучение.
Подходящ е за бързо прототипиране и разработване на модели на невронни мрежи за промишлена употреба. Основната употреба на Keras е при класифициране, генериране на текст и обобщаване, маркиране и превод, разпознаване на реч и др.
5. Разни
OpenCV: OpenCV е популярна python библиотека за проблеми със зрението на компютъра (Задача, включваща изображения или видео данни). Това е ефективна рамка с кросплатформена поддръжка и идеална за приложения в реално време.
Задача: Ако имате ниска изчислителна мощност или нямате достъп до големи клъстери, Dask е перфектен избор за изчислими изчисления. Dask предоставя API от ниско ниво за изграждане на персонализирани системи за вътрешни приложения. Докато работите с много голям мащаб от данни в местното поле, можете да изберете Dask вместо Pandas.
заключение
Наличен е богат набор от python библиотеки за различни операции, управлявани от данни в python. В тази статия обсъдихме най-популярните и широко използвани битови библиотеки в общността на научните данни. Въз основа на формулировката на проблема и организационните практики на практика се избират подходящи python библиотеки.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за Python Library for Data Science. Тук сме обсъдили прегледа и различните библиотеки на python за наука за данни. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Предимства на Python
- Алтернативи на Python
- Python Frameworks
- Функции на струнния питон
- Matplotlib In Python