Најбоље Питхон библиотеке за научнике података

Овај чланак помиње и излаже неке од најбољих питхон библиотека за научнике података и тим за машинско учење.

Питхон је идеалан језик који се добро користи у ова два поља углавном за библиотеке које нуди.

То је због апликација Питхон библиотека као што су улаз/излаз података И/О и анализа података, између осталих операција манипулације подацима које научници података и стручњаци за машинско учење користе за руковање и истраживање података.

Питхон библиотеке, шта су то?

Питхон библиотека је обимна колекција уграђених модула који садрже унапред компајлирани код, укључујући класе и методе, чиме се искорењује потреба да програмер имплементира код од нуле.

Значај Питхон-а у науци о подацима и машинском учењу

Питхон има најбоље библиотеке за коришћење од стране стручњака за машинско учење и науку о подацима.

Његова синтакса је лака, што га чини ефикасним за имплементацију сложених алгоритама машинског учења. Штавише, једноставна синтакса скраћује криву учења и олакшава разумевање.

Питхон такође подржава брз развој прототипа и глатко тестирање апликација.

Питхон-ова велика заједница је згодна за научнике података да лако траже решења за своје упите када је то потребно.

Колико су корисне Питхон библиотеке?

Питхон библиотеке су инструменталне у креирању апликација и модела у машинском учењу и науци о подацима.

Ове библиотеке увелико помажу програмеру у поновној употреби кода. Због тога можете да увезете релевантну библиотеку која имплементира одређену функцију у оквиру вашег програма осим поновног измишљања точка.

Питхон библиотеке које се користе у машинском учењу и науци о подацима

Стручњаци за науку података препоручују различите Питхон библиотеке са којима ентузијасти науке о подацима морају бити упознати. У зависности од њихове релевантности у апликацији, стручњаци за машинско учење и науку о подацима примењују различите Питхон библиотеке категорисане у библиотеке за примену модела, рударење и гребање података, обраду података и визуелизацију података.

Овај чланак идентификује неке често коришћене Питхон библиотеке у науци о подацима и машинском учењу.

Погледајмо их сада.

Нумпи

Нумпи Питхон библиотека, такође Нумерички Питхон код у потпуности, изграђена је са добро оптимизованим Ц кодом. Научници података га преферирају због његових дубоких математичких прорачуна и научних прорачуна.

Карактеристике

Нумпи има синтаксу високог нивоа која олакшава програмерима са искуством.

Перформансе библиотеке су релативно високе због добро оптимизованог Ц кода који је чини.

Има нумеричке рачунарске алате, укључујући могућности Фуријеове трансформације, линеарну алгебру и генераторе случајних бројева.

Он је отвореног кода, што омогућава бројне доприносе других програмера.

Нумпи долази са другим свеобухватним карактеристикама као што су векторизација математичких операција, индексирање и кључни концепти у имплементацији низова и матрица.

Панде

Пандас је позната библиотека у машинском учењу која пружа структуре података високог нивоа и бројне алате за анализу огромних скупова података без напора и ефикасно. Са врло мало команди, ова библиотека може превести сложене операције са подацима.

Бројне уграђене методе које могу да групишу, индексирају, преузимају, поделе, реструктурирају податке и филтрирају скупове пре него што их уметну у једнодимензионалне и вишедимензионалне табеле; чини ову библиотеку.

Главне карактеристике Пандас библиотеке

Панде олакшавају означавање података у табелама и аутоматски поравнавају и индексирају податке.

Може брзо да учита и сачува формате података као што су ЈСОН и ЦСВ.

Веома је ефикасан због добре функционалности анализе података и велике флексибилности.

Матплотлиб

Матплотлиб 2Д графичка Питхон библиотека може лако да рукује подацима из бројних извора. Визуелизације које креира су статичне, анимиране и интерактивне које корисник може да увећа, што га чини ефикасним за визуелизације и креирање графикона. Такође омогућава прилагођавање изгледа и визуелног стила.

Његова документација је отвореног кода и нуди широку колекцију алата потребних за имплементацију.

Матплотлиб увози помоћне класе за имплементацију године, месеца, дана и недеље, чинећи ефикасним манипулисање подацима временских серија.

Сцикит-учите

Ако размишљате о библиотеци која ће вам помоћи да радите са сложеним подацима, Сцикит-леарн би требало да буде ваша идеална библиотека. Стручњаци за машинско учење нашироко користе Сцикит-леарн. Библиотека је повезана са другим библиотекама као што су НумПи, СциПи и матплотлиб. Нуди и надзиране и ненадзиране алгоритме учења који се могу користити за производне апликације.

Карактеристике Сцикит-леарн Питхон библиотеке

Идентификовање категорија објеката, на пример, коришћење алгоритама попут СВМ-а и случајне шуме у апликацијама као што је препознавање слика.

Предвиђање атрибута континуиране вредности који објекат повезује са задатком који се зове регресија.

Издвајање својстава.

Смањење димензионалности је место где смањујете разматрани број случајних променљивих.

Груписање сличних објеката у скупове.

Библиотека Сцикит-леарн је ефикасна у екстракцији карактеристика из скупова текстуалних и сликовних података. Штавише, могуће је проверити тачност надгледаних модела на невидљивим подацима. Његови бројни доступни алгоритми омогућавају рударење података и друге задатке машинског учења.

СциПи

СциПи (Сциентифиц Питхон Цоде) је библиотека за машинско учење која обезбеђује модуле примењене на математичке функције и алгоритме који су широко применљиви. Његови алгоритми решавају алгебарске једначине, интерполацију, оптимизацију, статистику и интеграцију.

Његова главна карактеристика је проширење на НумПи, који додаје алате за решавање математичких функција и обезбеђује структуре података као што су ретке матрице.

СциПи користи команде и класе високог нивоа за манипулацију и визуелизацију података. Његова обрада података и системи прототипа чине га још ефикаснијим алатом.

Штавише, СциПи-јева синтакса високог нивоа олакшава коришћење програмерима било ког нивоа искуства.

Једини недостатак СциПи-ја је његов искључиви фокус на нумеричке објекте и алгоритме; стога није у могућности да понуди било какву функцију цртања.

ПиТорцх

Ова разноврсна библиотека машинског учења ефикасно имплементира тензорске прорачуне уз ГПУ убрзање, креирајући динамичке рачунарске графиконе и аутоматска израчунавања градијената. Библиотека Торцх, библиотека отвореног кода за машинско учење развијена на Ц-у, гради ПиТорцх библиотеку.

Кључне карактеристике укључују:

Обезбеђење развоја без трења и глатког скалирања због добре подршке на главним платформама у облаку.

Робусни екосистем алата и библиотека подржава развој компјутерског вида и друге области попут обраде природног језика (НЛП).

Пружа глатку транзицију између жељног и графичког режима користећи Торцх Сцрипт док користи ТорцхСерве да убрза свој пут до производње.

Торцх дистрибуирани бацкенд омогућава дистрибуирану обуку и оптимизацију перформанси у истраживању и производњи.

Можете користити ПиТорцх у развоју НЛП апликација.

Керас

Керас је Питхон библиотека отвореног кода за машинско учење која се користи за експериментисање са дубоким неуронским мрежама.

Познат је по томе што нуди услужне програме који подржавају задатке попут компајлирања модела и визуелизације графикона, између осталог. Примењује Тенсорфлов за своју позадину. Алтернативно, можете користити Тхеано или неуронске мреже као што је ЦНТК у позадини. Ова позадинска инфраструктура му помаже да креира рачунарске графиконе који се користе за имплементацију операција.

Кључне карактеристике библиотеке

Може ефикасно да ради и на централној процесорској јединици и на графичкој процесорској јединици.

Отклањање грешака је лакше са Керас-ом јер је засновано на Питхон-у.

Керас је модуларан, што га чини изражајним и прилагодљивим.

Керас можете да примените било где директним извозом његових модула у ЈаваСцрипт да бисте га покренули у прегледачу.

Примене Керас-а укључују блокове неуронске мреже као што су слојеви и циљеви, између осталих алата који олакшавају рад са сликама и текстуалним подацима.

Сеаборн

Сеаборн је још један вредан алат у визуелизацији статистичких података.

Његов напредни интерфејс може да имплементира атрактивне и информативне статистичке графичке цртеже.

Плотли

Плотли је 3Д алат за визуелизацију заснован на вебу изграђен на библиотеци Плотли ЈС. Има широку подршку за различите типове графикона као што су линијски графикони, дијаграми расејања и искричави типови оквира.

Његова апликација укључује креирање визуелизације података заснованих на вебу у Јупитер нотебоок рачунарима.

Плотли је погодан за визуелизацију јер може да укаже на одступања или абнормалности на графикону помоћу свог алата за лебдење. Такође можете прилагодити графиконе тако да одговарају вашим жељама.

Лоша страна Плотли-ја је да је његова документација застарела; стога, коришћење као водича може бити тешко за корисника. Штавише, има бројне алате које корисник треба да научи. Може бити изазовно пратити све њих.

Карактеристике Плотли Питхон библиотеке

3Д графикони који су доступни омогућавају више тачака интеракције.

Има поједностављену синтаксу.

Можете да очувате приватност свог кода док још увек делите своје поене.

СимплеИТК

СимплеИТК је библиотека за анализу слика која нуди интерфејс за Инсигхт Тоолкит (ИТК). Заснован је на Ц++ и отвореног је кода.

Карактеристике СимплеИТК библиотеке

Његов И/О фајл са сликама подржава и може да конвертује до 20 формата сликовних датотека као што су ЈПГ, ПНГ и ДИЦОМ.

Обезбеђује бројне филтере токова рада за сегментацију слика, укључујући Отсу, сетове нивоа и разводне делове.

Он тумачи слике као просторне објекте, а не као низ пиксела.

Његов поједностављени интерфејс је доступан у различитим програмским језицима као што су Р, Ц#, Ц++, Јава и Питхон.

Статсмодел

Статсмодел процењује статистичке моделе, спроводи статистичке тестове и истражује статистичке податке користећи класе и функције.

Одређивање модела користи формуле у Р стилу, НумПи низове и Пандас оквире података.

Сцрапи

Овај пакет отвореног кода је преферирана алатка за преузимање (гребање) и пописивање података са веб локације. Асинхрона је и, стога, релативно брза. Сцрапи има архитектуру и карактеристике које га чине ефикасним.

Са стране, његова инсталација се разликује за различите оперативне системе. Штавише, не можете га користити на веб локацијама направљеним на ЈС-у. Такође, може да ради само са Питхон 2.7 или новијим верзијама.

Стручњаци за науку података га примењују у рударењу података и аутоматизованом тестирању.

Карактеристике

Може да извезе фидове у ЈСОН, ЦСВ и КСМЛ формату и да их складишти у више позадина.

Има уграђену функционалност за прикупљање и издвајање података из ХТМЛ/КСМЛ извора.

Можете користити добро дефинисан АПИ да проширите Сцрапи.

Јастук

Пиллов је Питхон библиотека слика која манипулише и обрађује слике.

Он додаје карактеристике за обраду слика у Питхон интерпретеру, подржава различите формате датотека и нуди одличну интерну репрезентацију.

Подацима ускладиштеним у основним форматима датотека може се лако приступити захваљујући Пиллов-у.

Враппинг Уп💃

То сумира наше истраживање неких од најбољих Питхон библиотека за научнике података и стручњаке за машинско учење.

Као што овај чланак показује, Питхон има корисније пакете за машинско учење и науку о подацима. Питхон има и друге библиотеке које можете применити у другим областима.

Можда ћете желети да знате о неким од најбољих бележница за науку о подацима.

Срећно учење!