Best Python Libraries for Data Scientists

In dit artikel worden enkele van de beste Python-bibliotheken voor datawetenschappers en het machine learning-team vermeld en toegelicht.

Python is een ideale taal die op deze twee gebieden bekend staat, vooral vanwege de bibliotheken die het biedt.

Dit komt door de toepassingen van de Python-bibliotheken, zoals data-invoer/uitvoer-I/O en data-analyse, naast andere datamanipulatieoperaties die datawetenschappers en machine learning-experts gebruiken om knowledge te verwerken en te verkennen.

Python-bibliotheken, wat zijn dat?

Een Python-bibliotheek is een uitgebreide verzameling ingebouwde modules die vooraf gecompileerde code bevatten, inclusief klassen en methoden, waardoor de ontwikkelaar niet langer hoeft code helemaal opnieuw te implementeren.

Het belang van Python in datawetenschap en machinaal leren

Python heeft de beste bibliotheken voor gebruik door consultants op het gebied van machine studying en knowledge science.

De syntaxis is eenvoudig, waardoor het efficiënt is om complexe machine learning-algoritmen te implementeren. Bovendien verkort de eenvoudige syntaxis de leercurve en maakt het begrip eenvoudiger.

Python ondersteunt ook de snelle ontwikkeling van prototypen en het soepel testen van applicaties.

De grote group van Python is handig voor datawetenschappers om indien nodig gemakkelijk oplossingen voor hun vragen te zoeken.

Hoe nuttig zijn Python-bibliotheken?

Python-bibliotheken spelen een belangrijke rol bij het creëren van applicaties en modellen op het gebied van machinaal leren en datawetenschap.

Deze bibliotheken helpen de ontwikkelaar enorm met het herbruikbaar maken van code. Daarom kunt u een relevante bibliotheek importeren die een specifieke functie binnen uw programma implementeert, zonder het wiel opnieuw uit te vinden.

Python-bibliotheken die worden gebruikt in Machine Studying en Information Science

Information Science-experts bevelen verschillende Python-bibliotheken aan waar liefhebbers van datawetenschap bekend mee moeten zijn. Afhankelijk van hun relevantie in de toepassing passen de consultants op het gebied van Machine studying en Information Science verschillende Python-bibliotheken toe, onderverdeeld in bibliotheken voor het inzetten van modellen, het minen en schrapen van gegevens, gegevensverwerking en gegevensvisualisatie.

In dit artikel worden enkele veelgebruikte Python-bibliotheken in Information Science en Machine studying geïdentificeerd.

Laten we ze nu bekijken.

Numpy

De Numpy Python-bibliotheek, ook voluit Numerical Python Code, is gebouwd met goed geoptimaliseerde C-code. Datawetenschappers geven er de voorkeur aan vanwege de diepgaande wiskundige berekeningen en wetenschappelijke berekeningen.

Functies

1. Numpy heeft een syntaxis op hoog niveau die het gemakkelijk maakt voor programmeurs met ervaring.
2. De prestaties van de bibliotheek zijn relatief hoog vanwege de goed geoptimaliseerde C-code waaruit deze bestaat.
3. Het beschikt over numerieke computerhulpmiddelen, waaronder Fourier-transformatiemogelijkheden, lineaire algebra en willekeurige nummergeneratoren.
4. Het is open supply, waardoor er talloze bijdragen van andere ontwikkelaars mogelijk zijn.

Numpy wordt geleverd met andere uitgebreide functies, zoals vectorisatie van wiskundige bewerkingen, indexering en sleutelconcepten bij het implementeren van arrays en matrices.

Panda’s

Pandas is een beroemde bibliotheek op het gebied van Machine Studying die datastructuren op hoog niveau en talloze instruments biedt om enorme datasets moeiteloos en effectief te analyseren. Met zeer weinig opdrachten kan deze bibliotheek complexe bewerkingen met gegevens vertalen.

Talrijke ingebouwde methoden die gegevens kunnen groeperen, indexeren, ophalen, splitsen, herstructureren en units kunnen filteren voordat ze in enkelvoudige en multidimensionale tabellen worden ingevoegd; vormt deze bibliotheek.

De belangrijkste kenmerken van de Pandas-bibliotheek

1. Panda’s maken het eenvoudig om de gegevens in de tabellen te labelen en lijnen de gegevens automatisch uit en indexeren deze.
2. Het kan snel gegevensformaten zoals JSON en CSV laden en opslaan.

Het is zeer efficiënt vanwege de goede data-analysefunctionaliteit en hoge flexibiliteit.

Matplotlib

De Matplotlib 2D grafische Python-bibliotheek kan eenvoudig gegevens uit talrijke bronnen verwerken. De visualisaties die het creëert zijn statisch, geanimeerd en interactief waarop de gebruiker kan inzoomen, waardoor het efficiënt wordt voor visualisaties en het maken van grafieken. Het maakt ook aanpassing van de lay-out en visuele stijl mogelijk.

De documentatie is open supply en biedt een uitgebreide verzameling instruments die nodig zijn voor de implementatie.

Matplotlib importeert helperklassen om jaar, maand, dag en week te implementeren, waardoor het efficiënt wordt om tijdreeksgegevens te manipuleren.

Scikit-leren

Als u een bibliotheek overweegt om u te helpen met complexe gegevens te werken, zou Scikit-learn uw ideale bibliotheek moeten zijn. Machine learning-experts maken op grote schaal gebruik van Scikit-learn. De bibliotheek is gekoppeld aan andere bibliotheken zoals NumPy, SciPy en matplotlib. Het biedt zowel begeleide als onbewaakte leeralgoritmen die kunnen worden gebruikt voor productietoepassingen.

Kenmerken van de Scikit-learn Python-bibliotheek

1. Het identificeren van objectcategorieën, bijvoorbeeld met behulp van algoritmen zoals SVM en willekeurig bos in toepassingen zoals beeldherkenning.
2. Voorspelling van het kenmerk met proceed waarde dat een object associeert met een taak die regressie wordt genoemd.
3. Functie-extractie.
4. Bij dimensionaliteitsreductie verkleint u het beschouwde aantal willekeurige variabelen.
5. Clustering van vergelijkbare objecten in units.

De Scikit-learn-bibliotheek is efficiënt bij het extraheren van functies uit tekst- en afbeeldingsgegevenssets. Bovendien is het mogelijk om de nauwkeurigheid van bewaakte modellen op ongeziene gegevens te controleren. De talrijke beschikbare algoritmen maken datamining en andere machine learning-taken mogelijk.

SciPy

SciPy (Scientific Python Code) is een machine learning-bibliotheek die modules biedt die zijn toegepast op wiskundige functies en algoritmen die breed toepasbaar zijn. De algoritmen lossen algebraïsche vergelijkingen, interpolatie, optimalisatie, statistiek en integratie op.

Het belangrijkste kenmerk is de uitbreiding naar NumPy, die instruments toevoegt om de wiskundige functies op te lossen en datastructuren zoals dunne matrices biedt.

SciPy gebruikt opdrachten en klassen op hoog niveau om gegevens te manipuleren en visualiseren. De gegevensverwerking en prototypesystemen maken het tot een nog effectiever hulpmiddel.

Bovendien maakt de syntaxis van SciPy het gemakkelijk te gebruiken voor programmeurs van elk ervaringsniveau.

Het enige nadeel van SciPy is de enige focus op numerieke objecten en algoritmen; kan daarom geen enkele plotfunctie bieden.

PyTorch

Deze numerous machine learning-bibliotheek implementeert op efficiënte wijze tensorberekeningen met GPU-versnelling, waardoor dynamische computationele grafieken en automatische gradiëntberekeningen worden gecreëerd. De Torch-bibliotheek, een open-source machine learning-bibliotheek ontwikkeld op C, bouwt de PyTorch-bibliotheek.

De belangrijkste kenmerken zijn onder meer:

1. Een voorziening voor wrijvingsloze ontwikkeling en soepele schaalvergroting vanwege de goede ondersteuning op grote cloudplatforms.
2. Een robuust ecosysteem van instruments en bibliotheken ondersteunt de ontwikkeling van computervisie en andere gebieden zoals natuurlijke taalverwerking (NLP).
3. Het biedt een soepele overgang tussen de gretige en grafische modi met behulp van Torch Script, terwijl het de TorchServe gebruikt om het pad naar productie te versnellen.
4. De gedistribueerde backend van Torch maakt gedistribueerde coaching en prestatie-optimalisatie in onderzoek en productie mogelijk.

U kunt PyTorch gebruiken bij het ontwikkelen van NLP-toepassingen.

Moeilijk

Keras is een open-source machine studying Python-bibliotheek die wordt gebruikt om te experimenteren met diepe neurale netwerken.

Het staat bekend om het aanbieden van hulpprogramma’s die onder meer taken ondersteunen zoals het compileren van modellen en het visualiseren van grafieken. Het previous Tensorflow toe voor zijn backend. Als alternatief kunt u Theano of neurale netwerken zoals CNTK in de backend gebruiken. Deze backend-infrastructuur helpt bij het maken van computationele grafieken die worden gebruikt om bewerkingen te implementeren.

Belangrijkste kenmerken van de bibliotheek

1. Het kan efficiënt worden uitgevoerd op zowel de centrale verwerkingseenheid als de grafische verwerkingseenheid.
2. Foutopsporing is eenvoudiger met Keras omdat het gebaseerd is op Python.
3. Keras is modulair, waardoor het expressief en aanpasbaar is.
4. U kunt Keras overal implementeren door de modules rechtstreeks naar JavaScript te exporteren en in de browser uit te voeren.

Toepassingen van Keras omvatten bouwstenen voor neurale netwerken zoals lagen en doelstellingen, naast andere instruments die het werken met afbeeldingen en tekstgegevens vergemakkelijken.

Zeegeboren

Seaborn is een ander waardevol hulpmiddel bij de visualisatie van statistische gegevens.

De geavanceerde interface kan aantrekkelijke en informatieve statistische grafische tekeningen implementeren.

Plotseling

Plotly is een 3D-webgebaseerde visualisatietool gebouwd op de Plotly JS-bibliotheek. Het biedt brede ondersteuning voor verschillende diagramtypen, zoals lijndiagrammen, spreidingsdiagrammen en sparklines van het vaktype.

De toepassing omvat het maken van webgebaseerde datavisualisaties in Jupyter-notebooks.

Plotly is geschikt voor visualisatie omdat het met zijn hover-tool uitschieters of afwijkingen in de grafiek kan aanwijzen. U kunt de grafieken ook aanpassen aan uw voorkeur.

Het nadeel van Plotly is dat de documentatie verouderd is; daarom kan het voor de gebruiker moeilijk zijn om het als leidraad te gebruiken. Bovendien beschikt het over tal van hulpmiddelen die de gebruiker moet leren. Het kan een uitdaging zijn om ze allemaal bij te houden.

Kenmerken van de Plotly Python-bibliotheek

1. De 3D-kaarten die het gebruikt, maken meerdere interactiepunten mogelijk.
2. Het heeft een vereenvoudigde syntaxis.
3. U kunt de privateness van uw code behouden terwijl u nog steeds uw punten deelt.

SimpelITK

SimpleITK is een beeldanalysebibliotheek die een interface biedt met Perception Toolkit (ITK). Het is gebaseerd op C++ en is open supply.

Kenmerken van de SimpleITK-bibliotheek

1. De I/O voor afbeeldingsbestanden ondersteunt en kan maximaal 20 afbeeldingsbestandsindelingen converteren, zoals JPG, PNG en DICOM.
2. Het biedt talloze workflowfilters voor beeldsegmentatie, waaronder Otsu, niveausets en stroomgebieden.
3. Het interpreteert afbeeldingen als ruimtelijke objecten in plaats van als een reeks pixels.

De vereenvoudigde interface is beschikbaar in verschillende programmeertalen zoals R, C#, C++, Java en Python.

Staatsmodel

Statsmodel schat statistische modellen, implementeert statistische checks en onderzoekt statistische gegevens met behulp van klassen en functies.

Specificerende modellen gebruiken formules in R-stijl, NumPy-arrays en Pandas-dataframes.

Schrapen

Dit open-sourcepakket is een voorkeurstool voor het ophalen (scrapen) en crawlen van gegevens van een web site. Het is asynchroon en daarom relatief snel. Scrapy heeft architectuur en functies die het efficiënt maken.

Aan de andere kant verschilt de installatie ervan voor verschillende besturingssystemen. Bovendien kunt u het niet gebruiken op web sites die op JS zijn gebouwd. Het kan ook alleen werken met Python 2.7 of latere versies.

Information Science-experts passen het toe bij datamining en geautomatiseerd testen.

Functies

1. Het kan feeds exporteren in JSON, CSV en XML en deze opslaan in meerdere backends.
2. Het heeft ingebouwde functionaliteit voor het verzamelen en extraheren van gegevens uit HTML/XML-bronnen.
3. U kunt een goed gedefinieerde API gebruiken om Scrapy uit te breiden.

Kussen

Pillow is een Python-beeldbibliotheek die afbeeldingen manipuleert en verwerkt.

Het draagt ​​bij aan de beeldverwerkingsfuncties van de Python-interpreter, ondersteunt verschillende bestandsformaten en biedt een uitstekende interne representatie.

Gegevens opgeslagen in basisbestandsformaten zijn eenvoudig toegankelijk dankzij Pillow.

Afsluiten

Dat is een samenvatting van onze verkenning van enkele van de beste Python-bibliotheken voor datawetenschappers en consultants op het gebied van machine studying.

Zoals dit artikel laat zien, heeft Python nuttigere machine learning- en knowledge science-pakketten. Python heeft andere bibliotheken die je op andere gebieden kunt toepassen.

Misschien wilt u meer weten over enkele van de beste knowledge science-notebooks.

Veel leerplezier!