Oversikt over Python Libraries for Data Science

I følge en fersk undersøkelse gjort av Kaggle, valgte 83% av datavitenskapens utøvere python som deres språk. En av hovedårsakene til dette er det omfattende utvalget av tilgjengelige pytonbiblioteker. Men hva er et bibliotek ? Vi kan betrakte et bibliotek som et sett med funksjoner, rutiner eller funksjonaliteter som hjelper utviklere å fokusere på problemstillingen i stedet for å finne opp hjulet på nytt.

Anta at du jobber med et problem med å forutsi misligholdere for en stor finansiell organisasjon. I stedet for å skrive kode fra bunnen av for vanlige operasjoner som datamanipulering, visualisering, implementering av maskinlæringsalgoritmer, hjelper disse bibliotekene deg med å håndtere disse med tilpassbare og effektive funksjoner. I denne artikkelen vil vi diskutere de mest brukte pytonbibliotekene i forskjellige driftsområder innen datavitenskap som maskinlæring, datavisualisering, dyp læring, Natural Language Processing, etc.

Python Data Science Libraries

Basert på operasjonene vil vi dele opp python data science biblioteker i følgende områder

1. Generelle biblioteker

NumPy: NumPy står for Numerical Python. Det er et av de grunnleggende bibliotekene for vitenskapelige og matematiske beregninger. Det hjelper oss med effektive N-dimensjonale array-operasjoner, integrering av C / C ++ og Fortran-koder, komplekse matematiske transformasjoner som involverer lineær algebra, Fourier-transformasjon, etc.

Pandas: Det er det mest populære biblioteket for å lese, manipulere og forberede data. Pandas gir svært effektive brukervennlige datastrukturer som hjelper til med å manipulere data mellom minne og eksterne dataformater som CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL, etc.

Viktige funksjoner i dette biblioteket er:

  • Leveres med raskt og effektivt DataFrame-objekt
  • Høy ytelse sammenslåing og intelligent indeksering av datasett
  • Implementering med lav latens er skrevet i Cython og C etc.

SciPy: SciPy er et annet populært open source bibliotek for matematiske og statistiske operasjoner. Kjernedatasstrukturen til scipy er numpy-matriser. Det hjelper dataforskere og utviklere med lineær algebra, domenetransformasjoner, statistisk analyse, etc.

2. Datavisualisering

Matplotlib: Det er et 2D-plottende bibliotek for visualisering inspirert av MATLAB. Matplotlib gir todimensjonale figurer av høy kvalitet som et søylediagram, fordelingsdiagrammer, histogrammer, scatterplot, etc. med få linjer med kode. I likhet med MATLAB, gir det også brukerne fleksibiliteten til å velge funksjonaliteter på lavt nivå som linjestiler, fontegenskaper, øksegenskaper osv., Via et objektorientert grensesnitt eller via et sett med funksjoner.

Seaborn: Seaborn er i utgangspunktet et API på høyt nivå bygget oppå Matplotlib. Den kommer med visuell rekkevidde og informativ statistisk grafikk som heatmap, count plot, violinplot, etc.

Plotly: Plotly er et annet populært open source-python-grafbibliotek for interaktiv visualisering av høy kvalitet. I tillegg til 2D-grafer støtter den også 3D-plotting. Plotly brukes mye for visualisering av data i nettleseren.

3. Machine Learning og NLP

ScikitLearn: ScikitLearn er sannsynligvis et av de mest brukte Python-bibliotekene for maskinlæring og prediktiv analyse. Det tilbyr en omfattende samling av effektive algoritmer for klassifisering, regresjon, gruppering, modellinnstilling, dataforbehandling og dimensjonsreduksjonsoppgaver. Den er bygget oppå NumPy, SciPy og Matplotlib, og derfor er den enkel å bruke, åpen og gjenbrukbar i forskjellige sammenhenger.

LightGBM: I den senere delen av datavitenskapslæringen din vil du komme over trebaserte læringsalgoritmer og ensembler. En av de viktigste metodikkene i dagens maskinlæring er boosting. LightGBM er et populært rammeverk for forbedring av åpen kildekode av Microsoft.

De viktigste funksjonene i lightgbm er

  • Parallell og GPU aktivert utførelse
  • Raskhet og bedre nøyaktighet
  • Evnen til å håndtere datasett i stor skala og støtter distribuert databehandling

Overraskelse: Anbefalingssystemet er et viktig interesseområde for moderne AI-baserte applikasjoner. Avansert anbefalingssystem gjør det mulig for bedrifter å tilby svært tilpassede tilbud til sine kunder. Overraskelsen er et nyttig open-source Python-bibliotek for å bygge anbefalingssystemer. Den gir verktøy for å evaluere, analysere og sammenligne ytelsen til algoritmen.

NLTK: NLTK står for Natural Language Toolkit. Det er et bibliotek med åpen kildekode for å jobbe med dataspråket for menneskelig språk. Det er veldig nyttig for problemer som tekstanalyse, følelsesanalyse, analyse av språklig struktur, etc.

4. Dyp læring

TensorFlow: TensorFlow er en åpen kildekode rammeverk av Google for å avslutte maskinlæring og dype læringsløsninger. Det gir brukerne kontroller på lavt nivå for å designe og trene høyst skalerbare og komplekse nevrale nettverk. Tensorflow er tilgjengelig for både stasjonær og mobil og støtter et omfattende antall programmeringsspråk gjennom innpakninger.

Keras: Keras er et dyp læringsbibliotek på høyt nivå med åpen kildekode. Det gir fleksibiliteten ved å bruke enten tensorflow eller theano (et annet lavt nivå pytonbibliotek som tensorflow) som backend. Keras tilbyr enkel API på høyt nivå for å utvikle modeller for dyp læring.

Det er egnet for rask prototypering og utvikling av nevrale nettverksmodeller for industriell bruk. Den primære bruken av Keras er i klassifisering, tekstgenerering og oppsummering, tagging og oversettelse, talegjenkjenning, etc.

5. Diverse

OpenCV: OpenCV er et populært python-bibliotek for dataproblemer (oppgave som involverer bilde- eller videodata). Det er et effektivt rammeverk med plattformstøtte og ideelt for sanntidsapplikasjoner.

Oppgave: Hvis du har liten beregningskraft eller ikke har tilgang til store klynger, er Dask et perfekt valg for skalerbar beregning. Dask tilbyr APIer på lavt nivå for å bygge tilpassede systemer for interne applikasjoner. Mens du arbeider med et datasett i veldig stor skala i din lokale boks, kan du velge Dask i stedet for Pandas.

Konklusjon

Det er et rikt sett med python-biblioteker tilgjengelig for forskjellige datadrevne operasjoner i python. I denne artikkelen diskuterte vi de mest populære og mest brukte pytonbibliotekene i hele datavitenskapssamfunnet. Basert på problemstillingen og organisasjonspraksis velges passende pytonbibliotek i praksis.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til Python Libraries For Data Science. Her har vi diskutert oversikten og forskjellige biblioteker av python for datavitenskap. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -

  1. Fordeler med Python
  2. Python-alternativer
  3. Python Frameworks
  4. Python-strengfunksjoner
  5. Matplotlib I Python

Kategori:

Programvare utvikling