Лучшие библиотеки Python для специалистов по данным

В этой статье упоминаются и разъясняются некоторые из лучших библиотек Python для специалистов по данным и команды машинного обучения.

Python — идеальный язык, широко используемый в этих двух областях, в основном из-за предлагаемых им библиотек.

Это связано с приложениями библиотек Python, такими как ввод/вывод данных, ввод-вывод и анализ данных, а также другими операциями по обработке данных, которые специалисты по данным и специалисты по машинному обучению используют для обработки и изучения данных.

Библиотеки Python, что это такое?

Библиотека Python — это обширная коллекция встроенных модулей, содержащих предварительно скомпилированный код, включая классы и методы, что избавляет разработчика от необходимости реализовывать код с нуля.

Важность Python в науке о данных и машинном обучении

Python имеет лучшие библиотеки для использования экспертами по машинному обучению и науке о данных.

Его синтаксис прост, что делает его эффективным для реализации сложных алгоритмов машинного обучения. Кроме того, простой синтаксис сокращает кривую обучения и облегчает понимание.

Python также поддерживает быструю разработку прототипов и гладкое тестирование приложений.

Большое сообщество Python удобно для ученых, занимающихся данными, которые при необходимости могут легко найти решения для своих запросов.

Насколько полезны библиотеки Python?

Библиотеки Python играют важную роль в создании приложений и моделей для машинного обучения и науки о данных.

Эти библиотеки помогают разработчику повторно использовать код. Таким образом, вы можете импортировать соответствующую библиотеку, которая реализует определенную функцию в вашей программе, не изобретая велосипед.

Библиотеки Python, используемые в машинном обучении и науке о данных

Эксперты по науке о данных рекомендуют различные библиотеки Python, с которыми должны быть знакомы энтузиасты науки о данных. В зависимости от их значимости в приложении эксперты по машинному обучению и науке о данных применяют различные библиотеки Python, разделенные на библиотеки, для развертывания моделей, извлечения и извлечения данных, обработки данных и визуализации данных.

В этой статье описаны некоторые часто используемые библиотеки Python в науке о данных и машинном обучении.

Давайте посмотрим на них сейчас.

Нампи

Библиотека Numpy Python, а также полный числовой код Python, построена с использованием хорошо оптимизированного кода C. Специалисты по данным предпочитают его за глубокие математические расчеты и научные расчеты.

Функции

1. Numpy имеет высокоуровневый синтаксис, который упрощает работу опытным программистам.
2. Производительность библиотеки относительно высока благодаря хорошо оптимизированному коду C, из которого она состоит.
3. Он имеет инструменты для числовых вычислений, включая возможности преобразования Фурье, линейную алгебру и генераторы случайных чисел.
4. Это открытый исходный код, что позволяет вносить многочисленные вклады других разработчиков.

Numpy поставляется с другими комплексными функциями, такими как векторизация математических операций, индексация и ключевые концепции реализации массивов и матриц.

Панды

Pandas — известная библиотека машинного обучения, предоставляющая высокоуровневые структуры данных и многочисленные инструменты для простого и эффективного анализа массивных наборов данных. С очень небольшим количеством команд эта библиотека может преобразовывать сложные операции с данными.

Многочисленные встроенные методы, которые могут группировать, индексировать, извлекать, разделять, реструктурировать данные и фильтровать наборы перед их вставкой в ​​одномерные и многомерные таблицы; составляет эту библиотеку.

Основные возможности библиотеки Pandas

1. Панды упрощают маркировку данных в таблицах и автоматически выравнивают и индексируют данные.
2. Он может быстро загружать и сохранять форматы данных, такие как JSON и CSV.

Он очень эффективен благодаря хорошей функциональности анализа данных и высокой гибкости.

Матплотлиб

2D-графическая библиотека Python Matplotlib может легко обрабатывать данные из многочисленных источников. Визуализации, которые он создает, являются статическими, анимированными и интерактивными, которые пользователь может увеличивать, что делает его эффективным для визуализации и создания диаграмм. Он также позволяет настраивать макет и визуальный стиль.

Его документация имеет открытый исходный код и предлагает обширный набор инструментов, необходимых для реализации.

Matplotlib импортирует вспомогательные классы для реализации года, месяца, дня и недели, что позволяет эффективно манипулировать данными временных рядов.

Scikit-learn

Если вы рассматриваете библиотеку, которая поможет вам работать со сложными данными, Scikit-learn должна стать вашей идеальной библиотекой. Специалисты по машинному обучению широко используют Scikit-learn. Библиотека связана с другими библиотеками, такими как NumPy, SciPy и matplotlib. Он предлагает как контролируемые, так и неконтролируемые алгоритмы обучения, которые можно использовать для производственных приложений.

Особенности библиотеки Scikit-learn Python

1. Идентификация категорий объектов, например, с использованием таких алгоритмов, как SVM и случайный лес, в таких приложениях, как распознавание изображений.
2. Прогноз атрибута с непрерывным значением, который объект связывает с задачей, называемой регрессией.
3. Извлечение признаков.
4. Уменьшение размерности — это когда вы уменьшаете рассматриваемое количество случайных величин.
5. Объединение похожих объектов в наборы.

Библиотека Scikit-learn эффективна при извлечении признаков из наборов данных текста и изображений. Кроме того, можно проверить точность контролируемых моделей на невидимых данных. Его многочисленные доступные алгоритмы делают возможным интеллектуальный анализ данных и другие задачи машинного обучения.

SciPy

SciPy (Scientific Python Code) — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет модули, применяемые к математическим функциям и алгоритмам, которые широко применимы. Его алгоритмы решают алгебраические уравнения, интерполяцию, оптимизацию, статистику и интегрирование.

Его главной особенностью является расширение NumPy, которое добавляет инструменты для решения математических функций и предоставляет структуры данных, такие как разреженные матрицы.

SciPy использует высокоуровневые команды и классы для обработки и визуализации данных. Его системы обработки данных и прототипы делают его еще более эффективным инструментом.

Более того, высокоуровневый синтаксис SciPy упрощает использование программистами с любым уровнем опыта.

Единственным недостатком SciPy является то, что он сосредоточен исключительно на числовых объектах и ​​алгоритмах; поэтому не может предложить какую-либо функцию построения графиков.

ПиТорч

Эта разнообразная библиотека машинного обучения эффективно реализует тензорные вычисления с ускорением графического процессора, создавая динамические вычислительные графики и автоматические вычисления градиентов. Библиотека Torch, библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная на C, создает библиотеку PyTorch.

Ключевые особенности включают в себя:

1. Обеспечение бесперебойной разработки и плавного масштабирования благодаря хорошей поддержке на основных облачных платформах.
2. Надежная экосистема инструментов и библиотек поддерживает разработку компьютерного зрения и другие области, такие как обработка естественного языка (NLP).
3. Он обеспечивает плавный переход между нетерпеливым и графическим режимами с помощью Torch Script, а также использует TorchServe для ускорения пути к производству.
4. Распределенная серверная часть Torch обеспечивает распределенное обучение и оптимизацию производительности в исследованиях и производстве.

Вы можете использовать PyTorch при разработке приложений НЛП.

Керас

Keras — это библиотека Python для машинного обучения с открытым исходным кодом, используемая для экспериментов с глубокими нейронными сетями.

Он известен тем, что предлагает утилиты, которые поддерживают такие задачи, как компиляция моделей и визуализация графиков, среди прочего. Он применяет Tensorflow для своего бэкэнда. В качестве альтернативы вы можете использовать Theano или нейронные сети, такие как CNTK, в бэкэнде. Эта внутренняя инфраструктура помогает ему создавать вычислительные графы, используемые для выполнения операций.

Основные возможности библиотеки

1. Он может эффективно работать как на центральном процессоре, так и на графическом процессоре.
2. Отладка проще с Keras, потому что он основан на Python.
3. Keras является модульным, что делает его выразительным и адаптируемым.
4. Вы можете развернуть Keras где угодно, напрямую экспортировав его модули в JavaScript для запуска в браузере.

Приложения Keras включают в себя строительные блоки нейронной сети, такие как слои и цели, а также другие инструменты, облегчающие работу с изображениями и текстовыми данными.

Сиборн

Seaborn — еще один ценный инструмент для визуализации статистических данных.

Его продвинутый интерфейс позволяет реализовать привлекательные и информативные статистические графические рисунки.

сюжетно

Plotly — это веб-инструмент для трехмерной визуализации, созданный на основе библиотеки Plotly JS. Он имеет широкую поддержку различных типов диаграмм, таких как линейные диаграммы, точечные диаграммы и спарклайны блочного типа.

Его приложение включает в себя создание веб-визуализации данных в блокнотах Jupyter.

Plotly подходит для визуализации, потому что он может указать на выбросы или аномалии на графике с помощью инструмента наведения. Вы также можете настроить графики в соответствии с вашими предпочтениями.

Недостатком Plotly является то, что его документация устарела; поэтому использование его в качестве руководства может быть затруднено для пользователя. Кроме того, он имеет множество инструментов, которые пользователь должен изучить. Уследить за всеми может быть сложно.

Особенности библиотеки Plotly Python

1. Трехмерные диаграммы, которые он использует, позволяют использовать несколько точек взаимодействия.
2. Имеет упрощенный синтаксис.
3. Вы можете сохранить конфиденциальность своего кода, продолжая делиться своими баллами.

SimpleITK

SimpleITK — это библиотека анализа изображений, которая предлагает интерфейс для Insight Toolkit (ITK). Он основан на C++ и имеет открытый исходный код.

Особенности библиотеки SimpleITK

1. Его ввод-вывод файла изображения поддерживает и может преобразовывать до 20 форматов файлов изображений, таких как JPG, PNG и DICOM.
2. Он предоставляет множество фильтров рабочего процесса сегментации изображений, включая Otsu, наборы уровней и водоразделы.
3. Он интерпретирует изображения как пространственные объекты, а не как массив пикселей.

Его упрощенный интерфейс доступен на различных языках программирования, таких как R, C#, C++, Java и Python.

Статистическая модель

Statsmodel оценивает статистические модели, реализует статистические тесты и исследует статистические данные с помощью классов и функций.

Для указания моделей используются формулы в стиле R, массивы NumPy и фреймы данных Pandas.

Скрапи

Этот пакет с открытым исходным кодом является предпочтительным инструментом для извлечения (очистки) и сканирования данных с веб-сайта. Он асинхронный и, следовательно, относительно быстрый. Scrapy имеет архитектуру и функции, которые делают его эффективным.

С другой стороны, его установка отличается для разных операционных систем. Кроме того, вы не можете использовать его на сайтах, созданных на JS. Кроме того, он может работать только с Python 2.7 или более поздними версиями.

Специалисты по науке о данных применяют его в интеллектуальном анализе данных и автоматизированном тестировании.

Функции

1. Он может экспортировать фиды в JSON, CSV и XML и хранить их в нескольких бэкендах.
2. Он имеет встроенную функциональность для сбора и извлечения данных из источников HTML/XML.
3. Вы можете использовать четко определенный API для расширения Scrapy.

Подушка

Pillow — это библиотека изображений Python, которая манипулирует и обрабатывает изображения.

Он добавляет к функциям обработки изображений интерпретатора Python, поддерживает различные форматы файлов и предлагает отличное внутреннее представление.

К данным, хранящимся в основных форматах файлов, можно легко получить доступ благодаря Pillow.

Подведение итогов

Это подводит итог нашему исследованию некоторых из лучших библиотек Python для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению.

Как показано в этой статье, у Python есть более полезные пакеты для машинного обучения и обработки данных. В Python есть и другие библиотеки, которые вы можете применять в других областях.

Возможно, вы захотите узнать о некоторых из лучших блокнотов по науке о данных.

Приятного обучения!