Огляд бібліотек Python для наукових даних
Згідно з недавнім опитуванням Kaggle, 83% практиків, що займаються інформацією про дані, обрали пітон як свою мову вибору. Однією з головних причин цього є широкий спектр доступних бібліотек python. Але що таке бібліотека ? Ми можемо розглядати бібліотеку як набір функцій, процедур або функціональних можливостей, що допомагає розробникам зосередитися на постановці проблеми замість того, щоб винаходити колесо.
Припустимо, ви працюєте над проблемою прогнозування неплатників кредитів для великої фінансової організації. Тепер замість того, щоб писати код з нуля для таких звичайних операцій, як маніпулювання даними, візуалізація, реалізація алгоритмів машинного навчання, ці бібліотеки допомагають вам впоратися з ними за допомогою налаштованих та ефективних функцій. У цій статті ми розглянемо найбільш часто використовувані бібліотеки пітонів у різних областях діяльності в галузі наукових даних, такі як машинне навчання, візуалізація даних, глибоке навчання, обробка природних мов тощо.
Бібліотеки даних Python
Виходячи з операцій, ми розділимо бібліотеки наукових даних python на наступні області
1. Загальні бібліотеки
NumPy: NumPy означає Numerical Python. Це одна з основних бібліотек для науково-математичних обчислень. Це допомагає нам у ефективних операціях з N-мірним масивом, інтегруючи C / C ++ та Fortran-коди, складні математичні перетворення, що включають лінійну алгебру, перетворення Фур'є тощо.
Панди: це найпопулярніша бібліотека для читання, маніпулювання та підготовки даних. Панди надають високоефективні прості у використанні структури даних, які допомагають маніпулювати даними між пам'яттю та зовнішніми форматами даних, такими як CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL тощо.
Основні особливості цієї бібліотеки:
- Поставляється з швидким та ефективним об’єктом DataFrame
- Високопродуктивне об'єднання та інтелектуальне індексування наборів даних
- Реалізація із низькою затримкою написана на Cython та C тощо.
SciPy: SciPy - ще одна популярна бібліотека з відкритим кодом для математичних та статистичних операцій. Основна структура даних наупі - це масивні масиви. Це допомагає науковцям та розробникам даних з лінійною алгеброю, перетвореннями доменів, статистичним аналізом тощо.
2. Візуалізація даних
Matplotlib: Це двовимірна бібліотека для візуалізації, натхненна MATLAB. Matplotlib забезпечує високоякісні двовимірні фігури, такі як смугова діаграма, графіки розподілу, гістограми, розсіювач тощо тощо з кількома рядками коду. Як і MATLAB, він також надає користувачам гнучкість вибору функцій низького рівня, таких як стилі ліній, властивості шрифту, властивості осей тощо, через об'єктно-орієнтований інтерфейс або через набір функцій.
Seaborn: Seaborn - це в основному API високого рівня, побудований на вершині Matplotlib. Він постачається з візуальною реалізацією та інформативною статистичною графікою, як теплова карта, підрахунок сюжету, скрипка тощо
Plotly: Plotly - ще одна популярна бібліотека графічних пітонів з відкритим кодом для високоякісної, інтерактивної візуалізації. Окрім двовимірних графіків, він також підтримує 3D-графіки. Plotly широко використовується для візуалізації даних у браузері.
3. Машинне навчання та НЛП
ScikitLearn: ScikitLearn, мабуть, одна з найбільш широко використовуваних бібліотек Python для машинного навчання та прогнозного аналізу. Він пропонує широкий набір ефективних алгоритмів для класифікації, регресії, кластеризації, налаштування моделей, попередньої обробки даних та зменшення розмірності. Він побудований на основі NumPy, SciPy та Matplotlib, отже, він простий у використанні, відкритим джерелом та багаторазовий використання для різних контекстів.
LightGBM: У пізнішій частині навчання даних про дані ви натрапите на алгоритми та ансамблі навчання на основі дерев. Одна з найважливіших методологій сучасного машинного навчання - це стимулювання. LightGBM - це популярна корпорація Майкрософт для збільшення градієнтів з відкритим кодом.
Основними особливостями lightgbm є
- Паралельне та GPU увімкнено виконання
- Швидкість і краща точність
- Можливість роботи з масштабними наборами даних та підтримує розподілені обчислення
Сюрприз: система рекомендацій є важливою сферою інтересів для сучасних програм на базі AI. Найсучасніша система рекомендацій дає змогу компаніям надавати висококваліфіковані пропозиції своїм клієнтам. Сюрприз - корисна бібліотека Python з відкритим кодом для створення рекомендаційних систем. Він надає інструменти для оцінки, аналізу та порівняння продуктивності алгоритму.
NLTK: NLTK розшифровується як Інструментарій з природних мов. Це бібліотека з відкритим кодом для роботи з наборами даних про людську мову. Це дуже корисно для таких проблем, як аналітика тексту, аналіз настроїв, аналіз мовної структури тощо.
4. Глибоке навчання
TensorFlow: TensorFlow - це програма з відкритим кодом від Google, яка забезпечує цілі рішення для машинного навчання та глибокого навчання. Він надає користувачам низький рівень керування для проектування та навчання високо масштабованих та складних нейронних мереж. Tensorflow доступний як для настільних, так і для мобільних пристроїв та підтримує велику кількість мов програмування через обгортки.
Керас: Керас - це бібліотека з глибоким навчанням з відкритим кодом. Це надає гнучкість використання або тензорфлоу, або теано (інша бібліотека низьких рівнів пітонів, наприклад, tensorflow) в якості резервного. Keras пропонує простий API високого рівня для розробки моделей глибокого навчання.
Він підходить для швидкого прототипування та розробки моделей нейронної мережі для промислового використання. Основне використання Keras полягає в класифікації, генеруванні тексту та узагальненні, маркування та перекладу, розпізнаванні мови тощо.
5. Різне
OpenCV: OpenCV - популярна бібліотека пітонів для проблем із комп’ютерним зором (Завдання, що стосуються зображень або відеоданих). Це ефективна основа з підтримкою крос-платформ і ідеально підходить для додатків у режимі реального часу.
Dask: Якщо у вас низька обчислювальна потужність або у вас немає доступу до великих кластерів, Dask - ідеальний вибір для масштабованих обчислень. Dask надає API низького рівня для створення власної системи для внутрішніх додатків. Працюючи з дуже масштабним набором даних у вашому локальному вікні, ви можете вибрати Dask замість Pandas.
Висновок
Існує багатий набір бібліотек python для різних операцій, керованих даними в python. У цій статті ми обговорили найбільш популярні та широко використовувані бібліотеки python у спільноті наукових даних. На основі постановки проблеми та організаційної практики на практиці вибираються відповідні бібліотеки пітонів.
Рекомендовані статті
Це керівництво по бібліотекам Python для наукових даних. Тут ми обговорили огляд та різні бібліотеки пітона для наукових даних. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Переваги Python
- Альтернативи Python
- Рамки Python
- Функції струнних пітонів
- Matplotlib In Python