Коллекция библиотек Python, которые могут помочь специалистам по обработке и анализу данных.
Наука о данных — очень популярная область сегодня в эпоху больших данных. Наука о данных охватывает многие области, такие как научные вычисления, анализ данных, визуализация данных, машинное обучение, глубокое обучение и т. д.
Если вы используете язык программирования python в своей работе в качестве специалиста по данным, вам обязательно понадобятся некоторые библиотеки, которые облегчат вашу работу как в написании кода, так и в экономии времени. Благодаря этому мы можем сосредоточиться на понимании алгоритмов, а не на написании сложного кода.
В этом посте я расскажу о некоторых библиотеках Python, с которыми должен быть знаком каждый специалист по данным.
1. NumPy
Во-первых, я бы назвал NumPy библиотекой Python для науки о данных. NumPy — это библиотека Python, которая широко используется для научных вычислений. NumPy был создан в 2005 году и представляет собой программное обеспечение со 100% открытым исходным кодом, выпущенное под лицензией BSD. Эта библиотека также используется в качестве основы для нескольких других библиотек Python, таких как Scikit-learn, SciPy и других.
Есть несколько причин, по которым NumPy неотделим от области науки о данных. Во-первых, NumPy обладает очень высокой вычислительной производительностью, потому что ядром NumPy является хорошо оптимизированный код C. Во-вторых, у NumPy лаконичный синтаксис, который легко читать и использовать новичкам. Затем NumPy имеет множество функций, поддерживающих научные вычисления, таких как генераторы случайных чисел, подпрограммы линейной алгебры, преобразования Фурье и многое другое. Наконец, NumPy имеет мощный n-мерный массив, который работает на графическом процессоре и в библиотеках разреженных массивов.
Подробнее о NumPy можно прочитать здесь.
2. Панды
Во-вторых, есть панды как библиотека Python, используемая для анализа данных. Pandas были впервые разработаны в AQR Capital Management и в конце 2009 года стали проектом с открытым исходным кодом. Помимо использования для анализа данных, панды также являются мощным и гибким инструментом для обработки данных.
Есть еще несколько вещей, которые вы должны знать о пандах. Во-первых, как и NumPy, pandas имеет высокую производительность, потому что он построен на C или Cyton. Во-вторых, множество функций для управления данными, таких как интегрированное индексирование, обработка пропущенных значений, возможность чтения файлов различных форматов, агрегирование или преобразование данных и многое другое. Наконец, Python с pandas используется в различных областях, таких как академическая, коммерческая, экономика, статистика и, конечно же, наука о данных.
Подробнее о пандах можно прочитать здесь.
3. Matplotlib
Кроме того, на третьей позиции находится Matplotlib как библиотека Python, используемая для визуализации данных. Matplotlib был первоначально написан Джоном Д. Хантером и выпущен в 2003 году. До сих пор Matplotlib продолжает расти и интегрируется со многими библиотеками для визуализации других данных, такими как Seaborn, ggplot и многими другими. Matplotlib имеет множество функций для различных типов визуализации данных. Типы визуализации данных в Matplotlib включают базовые графики, графики массивов, графики статистики и графики для неструктурированных координат.
Подробнее о Matplotlib можно прочитать здесь.
4. наука
Область науки о данных, безусловно, не может быть отделена от алгоритмов. На следующей позиции находится SciPy — библиотека Python, содержащая различные базовые алгоритмы для научных вычислений. SciPy также является проектом с открытым исходным кодом, разработанным научным сообществом Python на GitHub.
Есть много важных функций, которые сделали SciPy популярным. Во-первых, Scipy содержит базовые алгоритмы для статистики, оптимизации, алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений и многого другого. Во-вторых, как и NumPy и pandas, SciPy построен с использованием языков низкого уровня, таких как Fortran, C и C++, поэтому он имеет очень высокую вычислительную производительность. Наконец, SciPy имеет краткий синтаксис, который легко читать и использовать новичкам.
Подробнее о SciPy можно прочитать здесь.
5. Scikit-learn
На пятом месте Scikit-learn — популярный инструментарий Python для задач машинного обучения. Scikit-learn — это простой инструмент, и существует множество реализаций алгоритмов машинного обучения. Обратите внимание, что Scikit-learn построен на NumPy, SciPy и Matplotlib. Scikit-learn также является проектом с открытым исходным кодом, лицензированным BSD, и может использоваться в коммерческих целях.
Это делает Scikit-learn очень популярным для задач машинного обучения, поскольку он имеет множество функций, таких как обучение с учителем, обучение без учителя, выбор-оценка модели, преобразование набора данных, утилиты загрузки набора данных и многое другое.
Подробнее о Scikit-learn можно прочитать здесь.
6. ТензорФлоу
На шестой позиции находится Tensorflow как библиотека Python для задач машинного обучения и глубокого обучения. TensorFlow — это библиотека, разработанная мозговой командой Google и впервые выпущенная в 2015 году под лицензией Apache 2.0. Помимо возможности использования на языке программирования Python, TensorFlow также можно использовать с языками программирования JavaScript, C++ и Java.
TensorFlow имеет несколько функций, которые делают его популярным среди ученых. Во-первых, простое моделирование, поскольку оно может использовать высокоуровневый API Keras. Во-вторых, TensorFlow предлагает прямые производственные линии как моделей машинного обучения, так и моделей глубокого обучения. Наконец, TensorFlow очень легко использовать для исследований, поскольку он обеспечивает гибкость и контроль благодаря таким функциям, как функциональный API Keras и API подклассов моделей для построения сложных топологий.
Подробнее о TensorFlow можно прочитать здесь.
7. ПиТорч
Тогда есть конкурент от TensorFlow, а именно PyTorch. Подобно TensorFlow, PyTorch — это библиотека для задач машинного обучения и глубокого обучения. PyTorch был разработан исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook (FAIR) и впервые выпущен в сентябре 2016 года под лицензией BSD. Python создан с использованием языков программирования Python, C++ и CUDA. В отличие от TensorFlow, PyTorch более популярен в промышленных и коммерческих кругах.
PyTorch также имеет множество функций, включая быстрые и гибкие эксперименты, эффективное производство благодаря удобному интерфейсу, распределенное обучение и хорошую поддержку на основных облачных платформах.
Подробнее о PyTorch можно прочитать здесь.
8. Керас
На восьмой позиции находится Keras как библиотека Python для задач глубокого обучения и конкретно для искусственных нейронных сетей. Keras также является программным обеспечением с открытым исходным кодом, впервые выпущенным в 2015 году под лицензией Apache 2.0. По данным сайта Kaggle, Keras — наиболее широко используемая библиотека для глубокого обучения.
Причина, по которой Keras является наиболее широко используемой библиотекой, заключается в том, что она имеет простой синтаксис и понятные сообщения об ошибках. Затем Keras является частью финальной экосистемы TensorFlow 2. Поскольку Keras прост в использовании, это решение для людей, которые только начинают изучать глубокое обучение.
Подробнее о Керасе можно прочитать здесь.
9. Стримлит
Наконец, есть библиотека python, которую вы можете использовать для создания и обмена красивыми пользовательскими веб-приложениями для обработки данных. Streamlit был запущен в 2018 году Адрианом Трейлем, Амандой Келли и Тиаго Тейшейрой. Хотя Streamlit выглядит самой молодой по сравнению с другими библиотеками, Streamlit имеет широко растущее сообщество, что подтверждается наличием компонентов Streamlit.
Я настоятельно рекомендую использовать Streamlit для обмена приложениями для обработки данных. Причина, по которой я говорю это, заключается в том, что Streamlit имеет возможность отображать и упорядочивать данные, рисовать диаграммы, рисовать карты, добавлять интерактивные виджеты, настраивать макеты приложений, вычислять кеш, определять пользовательские темы, а также существует облако Streamlit.
Подробнее о Streamlit можно прочитать здесь.
Заключение
В Python есть несколько библиотек, которые можно использовать для поддержки нашей работы в области науки о данных. Каждая из этих библиотек имеет разные функции и применение. Если вы хотите быстро выполнять вычисления, используйте NumPy, если вы хотите визуализировать данные, используйте Matplotlib, если вы хотите манипулировать данными, используйте Pandas и так далее.
Что ж, пожалуй, это все, чем я могу поделиться в этом посте о библиотеке python для науки о данных.
Ссылка:
[2] https://pandas.pydata.org/
[3] https://matplotlib.org/stable/
[5] https://scikit-learn.org/stable/
[6] https://www.tensorflow.org/
