Когда вы начинаете свое путешествие по науке о данных, важно выбрать правильные библиотеки для работы. Для создания визуализации данных программистам на Python нужны правильные инструменты для работы с данными. Существует несколько различных библиотек Python для обработки данных.
В этой статье мы рассмотрим 7 библиотек Python для науки о данных. Каждый из них предлагает уникальные функции и преимущества. Этот список не имеет определенного порядка, и нет системы ранжирования или рекомендаций. Выбор библиотеки зависит от ваших потребностей и ваших исследовательских потребностей.
1. Панды
Pandas — это пакет Python с открытым исходным кодом, который может выполнять различные задачи, связанные с данными, включая интеллектуальный анализ данных и машинное обучение. Это отличный пакет для обработки данных, корни которого лежат в эконометрике. Pandas — это бесплатный проект с открытым исходным кодом, работающий под лицензией BSD (семейство разрешительных лицензий на свободное программное обеспечение). Он широко используется и высоко оценивается ведущими мировыми учеными по данным, что делает его одной из самых популярных библиотек для обработки данных.
Библиотека Pandas Python для науки о данных имеет различные полезные функции, которые помогают разработчикам получить представление о своих данных. Он также интегрируется с Scikit-learn, библиотекой для разработки мощных проектов машинного обучения. Более того, он позволяет разработчикам визуализировать данные с помощью библиотеки Matplotlib.
Чтобы использовать pandas, вам понадобится Python 3.5.3 или выше. Также требуются NumPy и Matplotlib для построения графика данных. Вы можете установить эти библиотеки отдельно, но проще всего установить их через дистрибутив Anaconda, который является кроссплатформенным и включает Windows, OS X и Linux.
2. Наука
Библиотека SciPy Python для обработки данных содержит различные полезные пакеты для выполнения статистических вычислений. Он включает в себя функции оптимизации и подбора кривых. Функция минимизации предоставляет единый интерфейс для решения задач нелинейной оптимизации. Библиотека также включает четыре новых подпакета, в том числе trust-ncg, trust-exact и trust-krylov, все из которых ориентированы на решение задач оптимизации с использованием доверительных регионов. Каждый подпакет имеет свою цель и фокусируется на конкретных математических функциях.
В библиотеку был добавлен алгоритм подсчета двойных деревьев cKDTree, позволяющий работать с весами, что необходимо для многих научных приложений. Кроме того, библиотека предоставляет низкоуровневые функции, которые можно обернуть в другие модули Python, такие как объекты PyCapsule. Эта функция позволяет разработчикам автоматически генерировать низкоуровневые функции обратного вызова без написания кода.
3. Керас
Keras может быть правильным выбором для вас, если вы ищете библиотеку Python для обработки данных. Эта библиотека поддерживает несколько функций высокого уровня и позволяет вам писать собственные функции, использующие несколько уровней кода. Он также позволяет создавать и обучать нейронные сети. Вам не нужно быть экспертом в области машинного обучения, чтобы использовать эту библиотеку.
Это популярная библиотека глубокого обучения, которая поддерживает бэкенды TensorFlow и Theano. Он имеет большую коллекцию предварительно помеченных наборов данных и предварительно обученных моделей глубокого обучения. С помощью этих моделей вы можете делать прогнозы и извлекать признаки из данных.
Keras имеет простой и модульный интерфейс, который делает создание моделей нейронных сетей простым и интуитивно понятным. Он предоставляет исчерпывающую документацию и руководства для разработчиков. API позволяет легко выполнять итерации со скоростью мысли и дает вам возможность опробовать больше идей.
4. NumPy
NumPy — одна из лучших библиотек для науки о данных, поскольку она предлагает широкий спектр функций анализа данных. Он обеспечивает быстрые и гибкие структуры данных. Эти структуры можно использовать для обработки структурированных и неструктурированных данных, и они обладают уникальными функциями временных рядов.
Это библиотека с открытым исходным кодом и часть научного сообщества Python. Он отлично подходит для преобразования математических уравнений в код, особенно тех, которые трудно перевести в более читаемый формат. Он имеет интуитивно понятный интерфейс и помогает пользователям управлять сложными функциями.
NumPy предлагает модули для оптимизации, линейной алгебры, интеграции, интерполяции, специальных функций, обработки сигналов и изображений, анализа сигналов, решателей ОДУ и многого другого. У него даже есть менеджер пакетов conda, помогающий пользователям устанавливать новые пакеты. Хотя поначалу это может показаться немного пугающим, это отличный инструмент для изучения, если вы новичок в Python.
Первое, что вы должны знать о NumPy, это то, что он может обрабатывать массивы. Он также поддерживает множество объектов dtype, включая фреймы данных и столбцы. Массивы — один из самых популярных типов объектов данных в науке о данных Python, и NumPy поддерживает их все.
Преимущества NumPy включают высокопроизводительные многомерные объекты и эффективные операции с данными.
5. Scikit-Learn
Scikit-learn — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Эта библиотека очень универсальна и может помочь вам максимизировать ваши данные. Это отличный инструмент для различных проектов по науке о данных и отличный выбор для начинающих.
Это популярная и хорошо задокументированная библиотека Python для науки о данных. Он используется несколькими ведущими технологическими компаниями и очень удобен для пользователя. Он предоставляет множество высокоуровневых алгоритмов машинного обучения и позволяет пользователям быстро разрабатывать прогнозные модели данных. также хорошо интегрируется с другими библиотеками Python, такими как NumPy для векторизации массивов, pandas для фреймов данных и matplotlib для визуализации.
Scikit-learn можно использовать как для контролируемых, так и для неконтролируемых задач обучения. Для контролируемого обучения наборы данных должны содержать как минимум две переменные, x и y. Эти переменные называются независимыми и зависимыми переменными соответственно. Эти переменные y должны храниться в виде табличных данных.
Scikit-Learn предоставляет несколько наборов данных для науки о данных. Большинство этих наборов данных хорошо известны и достаточно велики, чтобы обеспечить достаточное количество данных для обучения и тестирования алгоритма. Например, вы можете использовать набор данных UCI Heart Disease, который содержит более 300 образцов. Этот набор данных использует классификаторы SVM, Decision Tree, Random Forest и K-Nearest Neighbours. Он также имеет функцию поиска по сетке, и вы можете создать подмножество поезда и тестирования, используя разделение тестов поезда функции sklearn.
Это широко используемая исследовательская платформа глубокого обучения, которая предоставляет практически все алгоритмы машинного обучения. Он совместим с NumPy и SciPy и использует графические процессоры.
6. Matplotlib
Одной из наиболее часто используемых библиотек для визуализации данных в Python является Matplotlib. С 26 000 коммитов и 700 участниками на GitHub эта библиотека получила широкое распространение для визуализации данных. Он имеет объектно-ориентированный API для определения и встраивания графиков в приложение.
Matplotlib — самая простая из библиотек для визуализации данных в Python. Он поддерживает множество различных типов графиков и предоставляет функции для форматирования осей и выбора стилей линий и шрифтов. Таким образом, он может помочь пользователям понять тенденции и корреляции, обеспечивая четкое визуальное представление данных.
7. ТензорФлоу
TensorFlow — это мощная библиотека с открытым исходным кодом для приложений глубокого обучения. Он разработан в Google Brain и предоставляет различные инструменты и библиотеки для работы с искусственными нейронными сетями. Он широко используется для распознавания изображений и речи и совместим с графическими процессорами. TensorFlow также предлагает экосистему API и инструментов, помогающих разработчикам создавать масштабируемые приложения для машинного обучения.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord . Заинтересованы в хакинге роста? Ознакомьтесь с разделом Схема.
