Лучшие библиотеки Python для специалистов по данным

от

В этой статье упоминаются и разъясняются некоторые из лучших библиотек Python для специалистов по данным и команды машинного обучения.

Python — идеальный язык, широко используемый в этих двух областях, в основном из-за предлагаемых им библиотек.

Это связано с приложениями библиотек Python, такими как ввод/вывод данных, ввод-вывод и анализ данных, а также другими операциями по обработке данных, которые специалисты по данным и специалисты по машинному обучению используют для обработки и исследования данных.

Библиотеки Python, что это такое?

Библиотека Python — это обширная коллекция встроенных модулей, содержащих предварительно скомпилированный код, включая классы и методы, что избавляет разработчика от необходимости реализовывать код с нуля.

Важность Python в науке о данных и машинном обучении

Python имеет лучшие библиотеки для использования экспертами по машинному обучению и науке о данных.

Его синтаксис прост, что делает его эффективным для реализации сложных алгоритмов машинного обучения. Кроме того, простой синтаксис сокращает кривую обучения и облегчает понимание.

Python также поддерживает быструю разработку прототипов и гладкое тестирование приложений.

Большое сообщество Python удобно для ученых, занимающихся данными, которые при необходимости могут легко найти решения для своих запросов.

Насколько полезны библиотеки Python?

Библиотеки Python играют важную роль в создании приложений и моделей для машинного обучения и науки о данных.

Эти библиотеки помогают разработчику повторно использовать код. Таким образом, вы можете импортировать соответствующую библиотеку, которая реализует определенную функцию в вашей программе, не изобретая велосипед.

Библиотеки Python, используемые в машинном обучении и науке о данных

Эксперты по науке о данных рекомендуют различные библиотеки Python, с которыми должны быть знакомы энтузиасты науки о данных. В зависимости от их значимости в приложении эксперты по машинному обучению и науке о данных применяют различные библиотеки Python, разделенные на библиотеки, для развертывания моделей, извлечения и извлечения данных, обработки данных и визуализации данных.

В этой статье описаны некоторые часто используемые библиотеки Python в науке о данных и машинном обучении.

Давайте посмотрим на них сейчас.

Нампи

Библиотека Numpy Python, а также полный числовой код Python, построена с использованием хорошо оптимизированного кода C. Специалисты по данным предпочитают его за глубокие математические расчеты и научные расчеты.

Функции

  • Numpy имеет высокоуровневый синтаксис, который упрощает работу опытным программистам.
  • Производительность библиотеки относительно высока благодаря хорошо оптимизированному коду C, из которого она состоит.
  • Он имеет инструменты для числовых вычислений, включая возможности преобразования Фурье, линейную алгебру и генераторы случайных чисел.
  • Это открытый исходный код, что позволяет вносить многочисленные вклады других разработчиков.

    • Numpy поставляется с другими комплексными функциями, такими как векторизация математических операций, индексация и ключевые концепции реализации массивов и матриц.

    Панды

    Pandas — известная библиотека машинного обучения, предоставляющая высокоуровневые структуры данных и многочисленные инструменты для простого и эффективного анализа массивных наборов данных. С очень небольшим количеством команд эта библиотека может преобразовывать сложные операции с данными.

    Многочисленные встроенные методы, которые могут группировать, индексировать, извлекать, разделять, реструктурировать данные и фильтровать наборы перед их вставкой в ​​одномерные и многомерные таблицы; составляет эту библиотеку.

    Основные возможности библиотеки Pandas

  • Панды упрощают маркировку данных в таблицах и автоматически выравнивают и индексируют данные.
  • Он может быстро загружать и сохранять форматы данных, такие как JSON и CSV.

    • Он очень эффективен благодаря хорошей функциональности анализа данных и высокой гибкости.

    Матплотлиб

    2D-графическая библиотека Python Matplotlib может легко обрабатывать данные из многочисленных источников. Визуализации, которые он создает, являются статическими, анимированными и интерактивными, которые пользователь может увеличивать, что делает его эффективным для визуализации и создания диаграмм. Он также позволяет настраивать макет и визуальный стиль.

    Его документация имеет открытый исходный код и предлагает обширный набор инструментов, необходимых для реализации.

    Matplotlib импортирует вспомогательные классы для реализации года, месяца, дня и недели, что позволяет эффективно манипулировать данными временных рядов.

    Scikit-learn

    Если вы рассматриваете библиотеку, которая поможет вам работать со сложными данными, Scikit-learn должна стать вашей идеальной библиотекой. Специалисты по машинному обучению широко используют Scikit-learn. Библиотека связана с другими библиотеками, такими как NumPy, SciPy и matplotlib. Он предлагает как контролируемые, так и неконтролируемые алгоритмы обучения, которые можно использовать для производственных приложений.

    Особенности библиотеки Scikit-learn Python

  • Идентификация категорий объектов, например, с использованием таких алгоритмов, как SVM и случайный лес, в таких приложениях, как распознавание изображений.
  • Прогноз атрибута с непрерывным значением, который объект связывает с задачей, называемой регрессией.
  • Извлечение признаков.
  • Уменьшение размерности — это когда вы уменьшаете рассматриваемое количество случайных величин.
  • Объединение похожих объектов в наборы.

    • Библиотека Scikit-learn эффективна при извлечении признаков из наборов данных текста и изображений. Кроме того, можно проверить точность контролируемых моделей на невидимых данных. Его многочисленные доступные алгоритмы делают возможным интеллектуальный анализ данных и другие задачи машинного обучения.

    SciPy

    SciPy (Scientific Python Code) — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет модули, применяемые к математическим функциям и алгоритмам, которые широко применимы. Его алгоритмы решают алгебраические уравнения, интерполяцию, оптимизацию, статистику и интегрирование.

    Его главной особенностью является расширение NumPy, которое добавляет инструменты для решения математических функций и предоставляет структуры данных, такие как разреженные матрицы.

    SciPy использует высокоуровневые команды и классы для обработки и визуализации данных. Его системы обработки данных и прототипы делают его еще более эффективным инструментом.

    Более того, высокоуровневый синтаксис SciPy упрощает использование программистами с любым уровнем опыта.

    Единственным недостатком SciPy является то, что он сосредоточен исключительно на числовых объектах и ​​алгоритмах; поэтому не может предложить какую-либо функцию построения графиков.

    ПиТорч

    Эта разнообразная библиотека машинного обучения эффективно реализует тензорные вычисления с ускорением графического процессора, создавая динамические вычислительные графики и автоматические вычисления градиентов. Библиотека Torch, библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная на C, создает библиотеку PyTorch.

    Ключевые особенности включают в себя:

  • Обеспечение бесперебойной разработки и плавного масштабирования благодаря хорошей поддержке на основных облачных платформах.
  • Надежная экосистема инструментов и библиотек поддерживает разработку компьютерного зрения и другие области, такие как обработка естественного языка (NLP).
  • Он обеспечивает плавный переход между нетерпеливым и графическим режимами с помощью Torch Script, а также использует TorchServe для ускорения пути к производству.
  • Распределенная серверная часть Torch обеспечивает распределенное обучение и оптимизацию производительности в исследованиях и производстве.

    • Вы можете использовать PyTorch при разработке приложений НЛП.

    Керас

    Keras — это библиотека Python для машинного обучения с открытым исходным кодом, используемая для экспериментов с глубокими нейронными сетями.

    Он известен тем, что предлагает утилиты, которые поддерживают такие задачи, как компиляция моделей и визуализация графиков, среди прочего. Он применяет Tensorflow для своего бэкэнда. В качестве альтернативы вы можете использовать Theano или нейронные сети, такие как CNTK, в бэкэнде. Эта внутренняя инфраструктура помогает ему создавать вычислительные графы, используемые для выполнения операций.

    Основные возможности библиотеки

  • Он может эффективно работать как на центральном процессоре, так и на графическом процессоре.
  • Отладка проще с Keras, потому что он основан на Python.
  • Keras является модульным, что делает его выразительным и адаптируемым.
  • Вы можете развернуть Keras где угодно, напрямую экспортировав его модули в JavaScript для запуска в браузере.

    • Приложения Keras включают в себя строительные блоки нейронной сети, такие как слои и цели, а также другие инструменты, облегчающие работу с изображениями и текстовыми данными.

    Сиборн

    Seaborn — еще один ценный инструмент для визуализации статистических данных.

    Его продвинутый интерфейс позволяет реализовать привлекательные и информативные статистические графические рисунки.

    сюжетно

    Plotly — это веб-инструмент для трехмерной визуализации, созданный на основе библиотеки Plotly JS. Он имеет широкую поддержку различных типов диаграмм, таких как линейные диаграммы, точечные диаграммы и спарклайны блочного типа.

    Его приложение включает в себя создание веб-визуализации данных в блокнотах Jupyter.

    Plotly подходит для визуализации, потому что он может указать на выбросы или аномалии на графике с помощью инструмента наведения. Вы также можете настроить графики в соответствии с вашими предпочтениями.

    Недостатком Plotly является то, что его документация устарела; поэтому использование его в качестве руководства может быть затруднено для пользователя. Кроме того, он имеет множество инструментов, которые пользователь должен изучить. Уследить за всеми может быть сложно.

    Особенности библиотеки Plotly Python

  • Трехмерные диаграммы, которые он использует, позволяют использовать несколько точек взаимодействия.
  • Имеет упрощенный синтаксис.
  • Вы можете сохранить конфиденциальность своего кода, продолжая делиться своими баллами.

    • SimpleITK

    SimpleITK — это библиотека анализа изображений, которая предлагает интерфейс для Insight Toolkit (ITK). Он основан на C++ и имеет открытый исходный код.

    Особенности библиотеки SimpleITK

  • Его ввод-вывод файла изображения поддерживает и может преобразовывать до 20 форматов файлов изображений, таких как JPG, PNG и DICOM.
  • Он предоставляет множество фильтров рабочих процессов сегментации изображений, включая Otsu, наборы уровней и водоразделы.
  • Он интерпретирует изображения как пространственные объекты, а не как массив пикселей.

    • Его упрощенный интерфейс доступен на различных языках программирования, таких как R, C#, C++, Java и Python.

    Статистическая модель

    Statsmodel оценивает статистические модели, реализует статистические тесты и исследует статистические данные с помощью классов и функций.

    Для указания моделей используются формулы в стиле R, массивы NumPy и фреймы данных Pandas.

    Скрапи

    Этот пакет с открытым исходным кодом является предпочтительным инструментом для извлечения (очистки) и сканирования данных с веб-сайта. Он асинхронный и, следовательно, относительно быстрый. Scrapy имеет архитектуру и функции, которые делают его эффективным.

    С другой стороны, его установка отличается для разных операционных систем. Кроме того, вы не можете использовать его на сайтах, созданных на JS. Кроме того, он может работать только с Python 2.7 или более поздними версиями.

    Специалисты по науке о данных применяют его в интеллектуальном анализе данных и автоматизированном тестировании.

    Функции

  • Он может экспортировать фиды в JSON, CSV и XML и хранить их в нескольких бэкендах.
  • Он имеет встроенную функциональность для сбора и извлечения данных из источников HTML/XML.
  • Вы можете использовать четко определенный API для расширения Scrapy.

    • Подушка

    Pillow — это библиотека изображений Python, которая манипулирует и обрабатывает изображения.

    Он добавляет к функциям обработки изображений интерпретатора Python, поддерживает различные форматы файлов и предлагает отличное внутреннее представление.

    К данным, хранящимся в основных форматах файлов, можно легко получить доступ благодаря Pillow.

    Подведение итогов💃

    Это подводит итог нашему исследованию некоторых из лучших библиотек Python для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению.

    Как показано в этой статье, у Python есть более полезные пакеты для машинного обучения и обработки данных. В Python есть и другие библиотеки, которые вы можете применять в других областях.

    Возможно, вы захотите узнать о некоторых из лучших блокнотов по науке о данных.

    Приятного обучения!