Översikt över Python-bibliotek för datavetenskap

Enligt en nyligen genomförd undersökning av Kaggle valde 83% av datavetenskapliga utövare python som sitt språk. En av de främsta orsakerna till detta är det stora utbudet av tillgängliga pythonbibliotek. Men vad är ett bibliotek ? Vi kan betrakta ett bibliotek som en uppsättning funktioner, rutiner eller funktionaliteter som hjälper utvecklare att fokusera på problemmeddelandet istället för att återuppfinna hjulet.

Anta att du arbetar med ett problem med att förutsäga lånebetalare för en stor finansiell organisation. Istället för att skriva kod från grunden för vanliga operationer som datamanipulation, visualisering, implementering av maskininlärningsalgoritmer, hjälper dessa bibliotek dig att hantera dessa med anpassningsbara och effektiva funktioner. I den här artikeln kommer vi att diskutera de mest använda pythonbiblioteken inom olika verksamhetsområden inom datavetenskap som maskininlärning, datavisualisering, Deep learning, Natural Language Processing, etc.

Python Data Science Libraries

Baserat på operationerna kommer vi att dela upp python datavetenskapliga bibliotek i följande områden

1. Allmänna bibliotek

NumPy: NumPy står för Numerical Python. Det är ett av de grundläggande biblioteken för vetenskapliga och matematiska beräkningar. Det hjälper oss med effektiva N-dimensionella arrayoperationer, integrera C / C ++ och Fortran-koder, komplexa matematiska transformationer som involverar linjär algebra, Fourier-transform, etc.

Pandas: Det är det mest populära biblioteket för att läsa, manipulera och förbereda data. Pandas ger mycket effektiva enkla att använda datastrukturer som hjälper till att manipulera data mellan minnet och externa dataformat som CSV, JSON, Microsoft Excel, SQL, etc.

Viktiga funktioner i detta bibliotek är:

  • Levereras med snabbt och effektivt DataFrame-objekt
  • Högpresterande sammanslagning och intelligent indexering av datasätt
  • Implementering av låg latens skrivs i Cython och C etc.

SciPy: SciPy är ett annat populärt open source-bibliotek för matematiska och statistiska operationer. Kärndatastrukturen för scipy är numpy-matriser. Det hjälper datavetare och utvecklare med linjär algebra, domäntransformationer, statistisk analys etc.

2. Datavisualisering

Matplotlib: Det är ett 2D-plottningsbibliotek för visualisering inspirerat av MATLAB. Matplotlib tillhandahåller högkvalitativa tvådimensionella figurer som ett stapeldiagram, fördelningsdiagram, histogram, spriddiagram etc. med få kodrader. Liksom MATLAB ger det också användarna flexibilitet att välja funktionaliteter på låg nivå som linjestilar, typsnittegenskaper, axelegenskaper osv. Via ett objektorienterat gränssnitt eller via en uppsättning funktioner.

Seaborn: Seaborn är i grunden en API på hög nivå byggd ovanpå Matplotlib. Det levereras med visuell räckvidd och informativ statistisk grafik som värmekartor, räkneplott, violinplott, etc.

Plotly: Plotly är ett annat populärt python-grafikbibliotek med öppen källkod för interaktiv visualisering av hög kvalitet. Förutom 2D-diagram stöder det också 3D-plottning. Plotly används i stor utsträckning för visualisering av data i webbläsaren.

3. Machine Learning och NLP

ScikitLearn: ScikitLearn är förmodligen ett av de mest använda Python-biblioteken för maskininlärning och prediktiv analys. Det erbjuder en omfattande samling av effektiva algoritmer för klassificering, regression, klustering, modellinställning, dataförberedning och dimensioneringsreduktionsuppgifter. Den är byggd ovanpå NumPy, SciPy och Matplotlib, därför är den lätt att använda, öppen och återanvändbar för olika sammanhang.

LightGBM: I den senare delen av ditt datavetenskapliga lärande kommer du att träffa trädbaserade inlärningsalgoritmer och ensembler. En av de viktigaste metoderna i dagens maskininlärning är att öka. LightGBM är ett populärt ramverk för ökning med öppen källkod gradient av Microsoft.

De viktigaste funktionerna i lightgbm är

  • Parallell och GPU aktiverad exekvering
  • Snabbhet och bättre noggrannhet
  • Möjligheten att hantera storskaliga datamängder och stöder distribuerad datoranvändning

Överraskning: Rekommendationssystemet är ett viktigt intresseområde för moderna AI-baserade applikationer. Avancerat rekommendationssystem gör det möjligt för företag att tillhandahålla högt anpassade erbjudanden till sina kunder. Överraskningen är ett användbart open-source Python-bibliotek för att bygga rekommendationssystem. Den ger verktyg för att utvärdera, analysera och jämföra algoritmens prestanda.

NLTK: NLTK står för Natural Language Toolkit. Det är ett öppen källkodsbibliotek för att arbeta med mänskliga språkuppsättningar. Det är mycket användbart för problem som textanalys, sentimentanalys, analys av språklig struktur etc.

4. Deep Learning

TensorFlow: TensorFlow är en öppen källkodsram av Google för att få ett slut på maskininlärning och lösningar för djup inlärning. Det ger användarna låga nivåer för att designa och träna mycket skalbara och komplexa neurala nätverk. Tensorflow finns tillgängligt för både stationär och mobil och stöder ett omfattande antal programmeringsspråk genom omslag.

Keras: Keras är ett öppen källkod med djup inlärning på hög nivå. Det ger flexibiliteten att använda antingen tensorflow eller theano (ett annat lågnivå pythonbibliotek som tensorflow) som backend. Keras tillhandahåller enkelt API på hög nivå för att utveckla modeller för djup inlärning.

Det är lämpligt för snabb prototyping och utveckling av neurala nätverksmodeller för industriellt bruk. Den primära användningen av Keras är i klassificering, textgenerering och sammanfattning, taggning och översättning, taligenkänning, etc.

5. Diverse

OpenCV: OpenCV är ett populärt pythonbibliotek för datorsynsproblem (Uppgift som involverar bild- eller videodata). Det är ett effektivt ramverk med plattformsstöd och perfekt för realtidsapplikationer.

Dask: Om du har låg beräkningskraft eller inte har tillgång till stora kluster är Dask ett perfekt val för skalbar beräkning. Dask tillhandahåller API på låg nivå för att bygga anpassade system för interna applikationer. När du arbetar med en mycket stor skala i din lokala ruta, kan du välja Dask istället för Pandas.

Slutsats

Det finns en rik uppsättning av pythonbibliotek för olika datadrivna operationer i python. I den här artikeln diskuterade vi de mest populära och mest använda pythonbiblioteken i datavetenskapssamhället. Baserat på problembeskrivningen och organisationspraxis väljs lämpliga pythonbibliotek i praktiken.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Python Libraries For Data Science. Här har vi diskuterat översikten och olika bibliotek för python för datavetenskap. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -

  1. Fördelar med Python
  2. Pythonalternativ
  3. Python Frameworks
  4. Python-strängfunktioner
  5. Matplotlib I Python

Kategori:

Mjukvaruutveckling