A Python könyvtárak áttekintése az adattudomány számára
Kaggle közelmúltbeli felmérése szerint az adattudományban dolgozó szakemberek 83% -a választotta a pythonot a választott nyelvként. Ennek egyik fő oka a rendelkezésre álló python könyvtárak széles választéka. De mi a könyvtár ? A könyvtárat olyan funkciók, rutinok vagy funkciók halmazának tekinthetjük, amelyek segítenek a fejlesztõknek a problémamegfogalmazásra összpontosítani, ahelyett, hogy a kereket újra feltalálnák.
Tegyük fel, hogy a nagy pénzügyi szervezeteknél a hitel-nemteljesítők előrejelzésével foglalkozik. Ahelyett, hogy a semmiből kódot írt volna olyan általános műveletekhez, mint az adatkezelés, megjelenítés, gépi tanulási algoritmusok végrehajtása, ezek a könyvtárak segítenek kezelni ezeket a testreszabható és hatékony funkciókkal. Ebben a cikkben a leggyakrabban használt python könyvtárakat tárgyaljuk az adattudomány különböző műveleti területein, például gépi tanulás, adatmegjelenítés, mély tanulás, természetes nyelv feldolgozása stb.
Python Data Science könyvtárak
A műveletek alapján a python adattudományi könyvtárakat a következő területekre osztjuk fel
1. Általános könyvtárak
NumPy: A NumPy a numerikus Python-ot jelenti. Ez a tudományos és matematikai számítások egyik alapvető könyvtára. Segít a hatékony N-dimenziós tömbműveletekben, integrálva a C / C ++ és a Fortran-kódokat, komplex matematikai transzformációkkal, lineáris algebrával, Fourier-transzformációval stb.
Pandák: Ez a legnépszerűbb könyvtár az adatok olvasásához, kezeléséhez és előállításához. A pandák rendkívül hatékony, könnyen használható adatszerkezeteket biztosítanak, amelyek elősegítik az adatok kezelését a memóriában és a külső adatformátumok, például CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL stb. Között.
A könyvtár főbb jellemzői a következők:
- Gyors és hatékony DataFrame objektummal rendelkezik
- Nagy teljesítményű egyesítés és intelligens adatkészlet-indexelés
- Az alacsony késleltetésű megvalósítást Cython és C írásban stb. Írják le.
SciPy: A SciPy egy másik népszerű nyílt forráskódú könyvtár matematikai és statisztikai műveletekhez. A scipy alapvető adatstruktúrája számtalan tömb. Segít az adattudósoknak és a fejlesztőknek a lineáris algebrai, tartományi transzformációkkal, statisztikai elemzésekkel stb.
2. Az adatok megjelenítése
Matplotlib: Ez egy 2D ábrázoló könyvtár a megjelenítéshez, amelyet a MATLAB ihlette. A Matplotlib kiváló minőségű kétdimenziós ábrákat nyújt, mint például vonaldiagram, elosztási diagramok, hisztogramok, scatterplot stb. Néhány kódsorral. Mint a MATLAB, ez a felhasználó számára rugalmasságot is biztosít az alacsony szintű funkciók, például vonalstílusok, betűtípus tulajdonságok, tengelyek tulajdonságai stb. Megválasztásán keresztül, objektum-orientált felületen vagy egy sor funkción keresztül.
Seaborn: A Seaborn alapvetően egy magas szintű API, amely a Matplotlib tetejére épül. Vizuális reaktorral és informatív statisztikai grafikákkal, például hőtérkép, gráf, hegedű, stb.
Plotly: A Plotly egy másik népszerű nyílt forráskódú python-grafikus könyvtár a kiváló minőségű, interaktív megjelenítéshez. A 2D grafikonokon kívül a 3D ábrázolást is támogatja. A Plotly-t széles körben használják az adatok böngészőben belüli megjelenítéséhez.
3. Gépi tanulás és NLP
ScikitLearn: A ScikitLearn valószínűleg az egyik legszélesebb körben használt Python könyvtár a gépi tanuláshoz és a prediktív elemzéshez. Hatékony algoritmusok széles skáláját kínálja osztályozási, regressziós, csoportosítási, modell hangolás, adat előfeldolgozási és dimenzió csökkentési feladatokhoz. A NumPy, a SciPy és a Matplotlib tetejére épül, így könnyen használható, nyílt forrású és többféle célra használható.
LightGBM: Az adattudományi tanulás későbbi szakaszában faalapú tanulási algoritmusokkal és együttesekkel fog találkozni. A mai gépi tanulás egyik legfontosabb módszertana a fellendülés. A LightGBM a Microsoft által népszerű nyílt forrású gradiensnövelő keret.
A lightgbm legfontosabb jellemzői a következők
- Párhuzamos és GPU-val történő végrehajtás
- Gyorsaság és jobb pontosság
- Nagyobb adatkészletek kezelésének képessége, és támogatja az elosztott számítástechnikát
Meglepetés: Az ajánlási rendszer fontos érdeklődési terület a modern AI-alapú alkalmazások számára. A korszerű ajánlásrendszer lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy ügyfeleik számára személyre szabott ajánlatokat biztosítsanak. A meglepetés egy hasznos nyílt forráskódú Python könyvtár az ajánlási rendszerek felépítéséhez. Eszközöket kínál az algoritmus teljesítményének értékeléséhez, elemzéséhez és összehasonlításához.
NLTK: Az NLTK a Natural Language Toolkit kifejezést jelenti. Ez egy nyílt forráskódú könyvtár, amely az emberi nyelvi adatkészletekkel használható. Nagyon hasznos olyan problémáknál, mint a szövegelemzés, a hangulati elemzés, a nyelvi szerkezet elemzése stb.
4. Mély tanulás
TensorFlow: A TensorFlow egy nyílt forráskódú Google keretrendszer, amely végponttól végiggépekre és mélyreható tanulási megoldásokra képes. Ez alacsony szintű vezérlést biztosít a felhasználók számára a nagymértékben skálázható és összetett ideghálózatok tervezésére és kiképzésére. A Tensorflow asztali és mobiltelefonokra egyaránt elérhető, és a burkológépek segítségével számos programozási nyelvet támogat.
Keras: A Keras egy nyílt forrású, magas szintű mélytanulási könyvtár. Rugalmasságot ad a tensorflow vagy a theano (egy másik alacsony szintű python könyvtár, mint például a tensorflow) háttérként történő felhasználásának. A Keras egyszerű magas szintű API-t kínál a mély tanulási modellek fejlesztéséhez.
Alkalmas az ipari felhasználásra szánt ideghálózati modellek gyors prototipálására és fejlesztésére. A Keras elsődleges felhasználása az osztályozásban, a szöveggenerálásban és az összesítésben, a címkézésben és a fordításban, a beszédfelismerésben, stb.
5. Egyéb
OpenCV: Az OpenCV egy népszerű python könyvtár számítógépes látásproblémákhoz (kép- vagy videoadatokkal kapcsolatos feladat). Ez egy hatékony keret, platformok közötti támogatással, és ideális a valós idejű alkalmazásokhoz.
Dask: Ha kevés a számítási teljesítménye, vagy ha nincs hozzáférése a nagy klaszterekhez, akkor a Dask tökéletes választás a méretezhető számításhoz. A Dask alacsony szintű API-kat kínál egyedi rendszerek létrehozására házon belüli alkalmazásokhoz. Miközben egy nagyon nagy méretű adatkészlettel dolgozik a helyi fiókban, a Pdas helyett a Daskot választhatja.
Következtetés
Gazdag python könyvtárak állnak rendelkezésre a python különböző adatvezérelt műveleteihez. Ebben a cikkben az adattudományi közösség legnépszerűbb és legszélesebb körben használt python könyvtárait tárgyaltuk. A problémamegjegyzés és a szervezeti gyakorlat alapján a Python könyvtárakat a gyakorlatban választják meg.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a Python Libraries For Data Science számára. Itt megvitatjuk az adattudomány python áttekintését és különféle könyvtárait. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- A Python előnyei
- Python alternatívák
- Python keretek
- Python karakterlánc funkciók
- Matplotlib a Pythonban