Veri Bilimciler için En İyi Python Kitaplıkları

Bu makale, Veri bilimcileri ve makine öğrenimi ekibi için en iyi python kitaplıklarından bazılarından bahseder ve açıklar.

Python, özellikle sunduğu kütüphaneler için bu iki alanda ünlü olarak kullanılan ideal bir dildir.

Bunun nedeni, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi uzmanlarının verileri işlemek ve keşfetmek için kullandığı diğer veri işleme operasyonlarının yanı sıra veri giriş/çıkış G/Ç ve veri analizi gibi Python kitaplıklarının uygulamalarıdır.

Python kütüphaneleri nelerdir?

Python kitaplığı, sınıflar ve yöntemler de dahil olmak üzere önceden derlenmiş kod içeren ve geliştiricinin kodu sıfırdan uygulama ihtiyacını ortadan kaldıran kapsamlı bir yerleşik modül koleksiyonudur.

Python'un Veri Bilimi ve Makine Öğrenimindeki Önemi

Python, Makine öğrenimi ve Veri Bilimi uzmanlarının kullanması için en iyi kitaplıklara sahiptir.

Sözdizimi kolaydır, bu nedenle karmaşık makine öğrenimi algoritmalarını uygulamayı verimli hale getirir. Ayrıca, basit sözdizimi öğrenme eğrisini kısaltır ve anlamayı kolaylaştırır.

Python, hızlı prototip geliştirmeyi ve uygulamaların sorunsuz test edilmesini de destekler.

Python'un geniş topluluğu, veri bilimcilerin gerektiğinde sorgularına kolayca çözüm araması için kullanışlıdır.

Python kütüphaneleri ne kadar faydalıdır?

Python kitaplıkları, makine öğrenimi ve veri biliminde uygulamalar ve modeller oluşturmada etkilidir.

Bu kitaplıklar, geliştiriciye kodun yeniden kullanılabilirliği konusunda yardımcı olmada uzun bir yol kat eder. Bu nedenle, tekerleği yeniden icat etmek dışında programınızda belirli bir özelliği uygulayan ilgili bir kitaplığı içe aktarabilirsiniz.

Makine Öğrenimi ve Veri Biliminde Kullanılan Python Kitaplıkları

Veri Bilimi uzmanları, veri bilimi meraklılarının aşina olması gereken çeşitli Python kitaplıkları önerir. Uygulamadaki alaka düzeyine bağlı olarak, Makine öğrenimi ve Veri Bilimi uzmanları, modelleri dağıtmak, verileri madencilik ve kazıma, veri işleme ve veri görselleştirme için kitaplıklara ayrılmış farklı Python kitaplıkları uygular.

Bu makale, Veri Bilimi ve Makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan bazı Python kitaplıklarını tanımlar.

Şimdi onlara bakalım.

Dizi

Numpy Python kitaplığı, ayrıca tam olarak Sayısal Python Kodu, iyi optimize edilmiş C kodu ile oluşturulmuştur. Veri Bilimcileri, derin matematiksel hesaplamaları ve bilimsel hesaplamaları için onu tercih ediyor.

Özellikler

1. Numpy, deneyimli programcıların işini kolaylaştıran üst düzey bir sözdizimine sahiptir.
2. Kütüphanenin performansı, onu oluşturan iyi optimize edilmiş C kodu nedeniyle nispeten yüksektir.
3. Fourier dönüşüm yetenekleri, Doğrusal Cebir ve Rastgele Sayı Üreticileri dahil olmak üzere sayısal hesaplama araçlarına sahiptir.
4. Açık kaynaktır, bu nedenle diğer geliştiricilerin sayısız katkısına izin verir.

Numpy, matematiksel işlemlerin vektörleştirilmesi, indeksleme ve dizilerin ve matrislerin uygulanmasındaki temel kavramlar gibi diğer kapsamlı özelliklerle birlikte gelir.

pandalar

Pandas, büyük veri kümelerini zahmetsizce ve etkili bir şekilde analiz etmek için üst düzey veri yapıları ve çok sayıda araç sağlayan Makine Öğreniminde ünlü bir kitaplıktır. Çok az komutla bu kitaplık, karmaşık işlemleri verilerle çevirebilir.

Verileri gruplayabilen, dizine ekleyebilen, alabilen, bölebilen, yeniden yapılandırabilen ve kümeleri tek ve çok boyutlu tablolara eklemeden önce filtreleyebilen çok sayıda yerleşik yöntem; bu kütüphaneyi oluşturur.

Pandalar kütüphanesinin ana özellikleri

1. Pandalar, verileri tablolarda etiketlemeyi kolaylaştırır ve verileri otomatik olarak hizalar ve dizine ekler.
2. JSON ve CSV gibi veri formatlarını hızlı bir şekilde yükleyebilir ve kaydedebilir.

İyi veri analizi işlevselliği ve yüksek esnekliği nedeniyle oldukça verimlidir.

matplotlib

Matplotlib 2D grafik Python kitaplığı, çok sayıda kaynaktan gelen verileri kolayca işleyebilir. Oluşturduğu görselleştirmeler, kullanıcının yakınlaştırabileceği statik, hareketli ve etkileşimlidir, böylece görselleştirmeler ve grafikler oluşturma için verimli hale gelir. Ayrıca düzenin ve görsel stilin özelleştirilmesine izin verir.

Belgeleri açık kaynak kodludur ve uygulama için gereken kapsamlı bir araç koleksiyonu sunar.

Matplotlib, yıl, ay, gün ve haftayı uygulamak için yardımcı sınıfları içe aktararak zaman serisi verilerini işlemeyi verimli hale getirir.

Scikit-öğren

Karmaşık verilerle çalışmanıza yardımcı olacak bir kütüphane düşünüyorsanız, Scikit-learn ideal kütüphaneniz olmalıdır. Makine öğrenimi uzmanları, Scikit-learn'i yaygın olarak kullanır. Kütüphane NumPy, SciPy ve matplotlib gibi diğer kütüphanelerle ilişkilidir. Üretim uygulamaları için kullanılabilecek hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme algoritmaları sunar.

Scikit-learn Python kitaplığının özellikleri

1. Örneğin, görüntü tanıma gibi uygulamalarda SVM ve rastgele orman gibi algoritmaları kullanarak nesne kategorilerini belirleme.
2. Bir nesnenin regresyon adı verilen bir görevle ilişkilendirdiği sürekli değerli özniteliğin tahmini.
3. Özellik çıkarma.
4. Boyutsallık azaltma, dikkate alınan rastgele değişken sayısını azalttığınız yerdir.
5. Benzer nesnelerin kümeler halinde kümelenmesi.

Scikit-learn kitaplığı, metin ve görüntü veri kümelerinden özellik çıkarmada etkilidir. Ayrıca, görünmeyen veriler üzerinde denetimli modellerin doğruluğunu kontrol etmek mümkündür. Kullanılabilir sayısız algoritması, veri madenciliği ve diğer makine öğrenimi görevlerini mümkün kılar.

bilim

SciPy (Scientific Python Code), yaygın olarak uygulanabilen matematiksel fonksiyonlara ve algoritmalara uygulanan modüller sağlayan bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Algoritmaları cebirsel denklemleri, enterpolasyonu, optimizasyonu, istatistikleri ve entegrasyonu çözer.

Ana özelliği, matematiksel işlevleri çözmek için araçlar ekleyen ve seyrek matrisler gibi veri yapıları sağlayan NumPy'ye uzantısıdır.

SciPy, verileri işlemek ve görselleştirmek için üst düzey komutlar ve sınıflar kullanır. Veri işleme ve prototip sistemleri, onu daha da etkili bir araç haline getiriyor.

Ayrıca, SciPy'nin üst düzey sözdizimi, herhangi bir deneyim düzeyindeki programcıların kullanımını kolaylaştırır.

SciPy'nin tek dezavantajı, sayısal nesnelere ve algoritmalara odaklanmasıdır; bu nedenle herhangi bir çizim işlevi sunamaz.

PyTorch

Bu çeşitli makine öğrenimi kitaplığı, dinamik hesaplama grafikleri ve otomatik gradyan hesaplamaları oluşturarak GPU hızlandırma ile tensör hesaplamalarını verimli bir şekilde uygular. C üzerinde geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığı olan Torch kitaplığı, PyTorch kitaplığını oluşturur.

Anahtar özellikler şunları içerir:

1. Büyük bulut platformlarında sağladığı iyi destek nedeniyle sorunsuz geliştirme ve sorunsuz ölçeklendirme olanağı.
2. Güçlü bir araç ve kitaplık ekosistemi, bilgisayarla görü geliştirmeyi ve Doğal Dil İşleme (NLP) gibi diğer alanları destekler.
3. Üretime giden yolu hızlandırmak için TorchServe'i kullanırken, Torch Komut Dosyasını kullanarak istekli ve grafik modları arasında yumuşak bir geçiş sağlar.
4. Torch dağıtılmış arka ucu, araştırma ve üretimde dağıtılmış eğitim ve performans optimizasyonu sağlar.

NLP uygulamaları geliştirmede PyTorch'u kullanabilirsiniz.

Keras

Keras, derin sinir ağlarını denemek için kullanılan açık kaynaklı bir makine öğrenimi Python kitaplığıdır.

Diğerlerinin yanı sıra model derleme ve grafik görselleştirmeleri gibi görevleri destekleyen yardımcı programlar sunmasıyla ünlüdür. Arka ucu için Tensorflow'u uygular. Alternatif olarak, arka uçta Theano veya CNTK gibi sinir ağlarını kullanabilirsiniz. Bu arka uç altyapısı, işlemleri uygulamak için kullanılan hesaplamalı grafikler oluşturmasına yardımcı olur.

Kütüphanenin Temel Özellikleri

1. Hem Merkezi İşlem Birimi hem de Grafik İşlem Birimi üzerinde verimli bir şekilde çalışabilir.
2. Python'a dayalı olduğu için Keras ile hata ayıklama daha kolaydır.
3. Keras modülerdir, bu nedenle onu etkileyici ve uyarlanabilir hale getirir.
4. Modüllerini tarayıcıda çalıştırmak için doğrudan JavaScript'e aktararak Keras'ı herhangi bir yere dağıtabilirsiniz.

Keras'ın uygulamaları, görüntüler ve metin verileriyle çalışmayı kolaylaştıran diğer araçların yanı sıra katmanlar ve hedefler gibi sinir ağı yapı taşlarını içerir.

deniz doğumu

Seaborn, istatistiksel veri görselleştirmede bir başka değerli araçtır.

Gelişmiş arayüzü, çekici ve bilgilendirici istatistiksel grafik çizimleri uygulayabilir.

olay örgüsü

Plotly, Plotly JS kitaplığı üzerine kurulmuş 3B web tabanlı bir görselleştirme aracıdır. Çizgi grafikler, dağılım grafikleri ve kutu tipi mini grafikler gibi çeşitli grafik türleri için geniş bir desteğe sahiptir.

Uygulaması, Jupyter not defterlerinde web tabanlı veri görselleştirmeleri oluşturmayı içerir.

Plotly, fareyle üzerine gelme aracıyla grafikteki aykırı değerleri veya anormallikleri gösterebildiği için görselleştirme için uygundur. Ayrıca grafikleri tercihinize göre özelleştirebilirsiniz.

Plotly'nin olumsuz yanı, belgelerinin eski olması; bu nedenle, onu bir kılavuz olarak kullanmak kullanıcı için zor olabilir. Ayrıca, kullanıcının öğrenmesi gereken çok sayıda araca sahiptir. Hepsini takip etmek zor olabilir.

Plotly Python kütüphanesinin özellikleri

1. Kullandığı 3B grafikler, birden fazla etkileşim noktasına izin verir.
2. Basitleştirilmiş bir sözdizimine sahiptir.
3. Puanlarınızı paylaşmaya devam ederken kodunuzun gizliliğini koruyabilirsiniz.

BasitITK

SimpleITK, Insight Toolkit(ITK) için bir arayüz sunan bir görüntü analiz kitaplığıdır. C++ tabanlıdır ve açık kaynaklıdır.

SimpleITK kütüphanesinin özellikleri

1. Görüntü dosyası G/Ç'si JPG, PNG ve DICOM gibi 20'ye kadar görüntü dosyası biçimini destekler ve dönüştürebilir.
2. Otsu, seviye setleri ve su havzaları dahil olmak üzere çok sayıda görüntü segmentasyonu iş akışı filtresi sağlar.
3. Görüntüleri bir dizi piksel yerine uzamsal nesneler olarak yorumlar.

Basitleştirilmiş arayüzü, R, C#, C++, Java ve Python gibi çeşitli programlama dillerinde mevcuttur.

İstatistik modeli

Statsmodel, istatistiksel modelleri tahmin eder, istatistiksel testler uygular ve sınıfları ve işlevleri kullanarak istatistiksel verileri araştırır.

Modelleri belirtmek, R stili formülleri, NumPy dizilerini ve Pandas veri çerçevelerini kullanır.

cıvıl cıvıl

Bu açık kaynak paketi, bir web sitesinden veri almak (kazımak) ve taramak için tercih edilen bir araçtır. Asenkrondur ve bu nedenle nispeten hızlıdır. Scrapy, onu verimli kılan mimariye ve özelliklere sahiptir.

Olumsuz tarafı, kurulumu farklı İşletim Sistemleri için farklıdır. Ayrıca, JS üzerine kurulu web sitelerinde kullanamazsınız. Ayrıca, yalnızca Python 2.7 veya sonraki sürümleriyle çalışabilir.

Veri Bilimi uzmanları bunu veri madenciliği ve otomatik testlerde uygular.

Özellikler

1. Beslemeleri JSON, CSV ve XML biçiminde dışa aktarabilir ve bunları birden çok arka uçta saklayabilir.
2. HTML/XML kaynaklarından veri toplamak ve çıkarmak için yerleşik işlevselliğe sahiptir.
3. Scrapy'yi genişletmek için iyi tanımlanmış bir API kullanabilirsiniz.

Yastık

Yastık, görüntüleri işleyen ve işleyen bir Python görüntüleme kitaplığıdır.

Python yorumlayıcısına görüntü işleme özellikleri ekler, çeşitli dosya formatlarını destekler ve mükemmel bir dahili temsil sunar.

Pillow sayesinde temel dosya formatlarında saklanan verilere kolayca erişilebilir.

Toplama

Bu, veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları için en iyi Python kitaplıklarından bazılarını keşfetmemizi özetliyor.

Bu makalenin gösterdiği gibi, Python daha kullanışlı makine öğrenimi ve veri bilimi paketlerine sahiptir. Python'un diğer alanlarda uygulayabileceğiniz başka kitaplıkları vardır.

En iyi veri bilimi defterlerinden bazıları hakkında bilgi edinmek isteyebilirsiniz.

Mutlu öğrenme!