Top 12 Python-Bibliotheken für Data Science im Jahr 2022

Die Programmiersprache Python hat sich zu einer der führenden Programmiersprachen entwickelt, die zur Lösung der Probleme, Herausforderungen und Aufgaben der Datenwissenschaft verwendet werden. Die Python-Bibliotheken haben sich als die nützlichsten Bibliotheken für Entwickler zur Codierung von Data-Science-Algorithmen erwiesen. Werfen wir einen Blick auf die zwölf beliebtesten Python-Bibliotheken

Die wichtigsten Python-Bibliotheken

1. NumPy

NumPy ist ein wichtiges Bibliothekspaket im Bereich wissenschaftlicher Anwendungen. Es kann einem Entwickler helfen, große Matrizen und mehrdimensionale Arrays zu verarbeiten. Es verfügt auch über eine umfangreiche Sammlung von implementierten Methoden und mathematischen Funktionen auf hohem Niveau, die es einem Entwickler ermöglichen, mehrere Operationen unter Verwendung dieser Objekte auszuführen.

Diese Bibliothek hat in der Vergangenheit eine beträchtliche Anzahl von Upgrades und Verbesserungen erhalten, einschließlich der Behebung von Kompatibilitätsproblemen und der Fehlerbehebung. Die Handhabung von Dateien ist auch in jeder Codierung möglich, indem einige Funktionen verwendet werden, die auch in Python verfügbar sind.

2. SciPy

SciPy ist eine weitere praktische Python-Bibliothek zur Berechnung wissenschaftlicher Berechnungen. Diese Bibliothek basiert auf der NumPy-Bibliothek und erweitert die Fähigkeiten von NumPy. Die Datenstruktur von SciPy wird von NumPy implementiert und ist ein mehrdimensionales Array. Dieses Paket enthält verschiedene Tools, die einem Entwickler bei der Lösung vieler Aufgaben wie Integralrechnung, Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra usw. helfen können.

SciPy hat auch eine erhebliche Build-Verbesserung erhalten, die eine kontinuierliche Integration in verschiedene Betriebssysteme, neue Methoden und Funktionen ermöglichte. Seine neuesten aktualisierten Optimierer sind zusammen mit den LAPACK- und BLAS-Funktionen ebenfalls sehr wichtig.

3. Pandas

Pandas Python Library verfügt über eine Vielzahl von Analysetools und bietet auch Datenstrukturen auf hohem Niveau. Es hat eine hervorragende Fähigkeit, Operationen zusammengesetzter Art mit Daten in nur einem oder zwei Befehlen zu übersetzen. Dies ist eines der Hauptmerkmale der Pandas-Bibliothek.

Es gibt mehrere integrierte Methoden in Pandas, die für Zeitreihenfunktionen verwendet werden können, indem Daten kombiniert, gefiltert und gruppiert werden, zusammen mit Geschwindigkeitsindikatoren. Neue Versionen der Pandas-Bibliothek haben mehrere signifikante Verbesserungen in der Pandas-Bibliothek in Bereichen wie der Unterstützung bei der Durchführung benutzerdefinierter Typenoperationen, besser geeigneter Ausgabe zum Anwenden von Methoden, Sortieren und Gruppieren von Daten.

4. StatsModels

Statsmodels ist eines der wichtigsten Python-Module, in denen ein Entwickler viele Möglichkeiten findet, statistische Tests, Schätzungen statistischer Modelle, statistische Datenanalysen und vieles mehr durchzuführen. Ein Entwickler kann viele verschiedene Möglichkeiten beim Plotten erkunden und viele Methoden des maschinellen Lernens implementieren. Die StatsModels-Bibliothek wird im Laufe der Zeit kontinuierlich mit neuen Möglichkeiten bereichert und weiterentwickelt.

In den neusten Versionen von Pandas findet man neue multivariate Methoden wie wiederholte Messungen innerhalb von ANOVA, MANOVA und Faktoranalyse. In der neuen Version kann ein Entwickler von maschinellem Lernen auch neue Zählmodelle wie NegativeBinomialP, Null-überhöhte Modelle und GeneralizedPoisson sowie Zeitreihenverbesserungen finden.

5. Matplotlib

Die Matplotlib-Python-Bibliothek kann einem Entwickler helfen, verschiedene Grafiken und Diagramme zu erstellen, z. B. Grafiken nichtkartesischer Koordinaten, Streudiagramme, Histogramme, zweidimensionale Diagramme und vieles mehr. Viele Plotbibliotheken werden erstellt, um in Koordination mit der Matplotlib-Bibliothek zu arbeiten.

Im neuesten Release-Update zur Verbesserung findet man neue Änderungen an Legenden, Schriftarten, Größen, Farben, Stilen usw. Es gibt auch eine Verbesserung des Farbzyklus, indem ein farbenblinder Farbzyklus zusammen mit einer Verbesserung des Aussehens wie z Ausrichtung der Achsenlegenden automatisch.

6. Seegeboren

Seaborn ist eine API höherer Ebene, die auf der Bibliothek von matplotlib basiert, die sehr geeignete Standardeinstellungen zum Verarbeiten von Diagrammen enthält. Ein Entwickler kann auch die reichhaltige Visualisierungsgalerie von Seaborn nutzen, die auch komplexe Typen wie Geigendiagramme, Gelenkdiagramme, Geigendiagramme und vieles mehr enthält.

In den neuen Updates der Seaborn-Bibliothek ging es hauptsächlich um Bugfixing. Außerdem wurden in der neuen Version von Seaborn Optionen und Parameter zur Visualisierung hinzugefügt, und die Kompatibilität zwischen verbesserten Backends von Interactive Matplotlib und PairGrid oder FacetGrid wurde verbessert.

7. Plotly

Plotly ist ein Python-Bibliothekspaket, mit dem ein Entwickler schnell raffinierte Grafiken erstellen kann. Es ist auch so konzipiert, dass es funktioniert und sich an interaktive Web-Apps anpasst. Plotly hat erstaunliche Visualisierungsgalerien wie 3D-Diagramme, ternäre Diagramme, Konturgrafiken und vieles mehr. Es gibt jetzt neue Funktionen in der Plotly-Python-Bibliothek, die aufgrund der kontinuierlichen Verbesserungen neuer Funktionen und Grafiken Unterstützung für die Crosstalk-Integration, Animation und „mehrfach verknüpfte Ansichten“ gebracht haben.

8. Bokeh

Die Bokeh-Bibliothek ist eine Python-Bibliothek, die JavaScript-Widgets verwendet, um skalierbare und interaktive Visualisierungen im Browser zu erstellen. Es gibt viele nützliche Funktionen in der Bokeh-Bibliothek von Python, wie z. B. das Definieren von Rückrufen, das Hinzufügen von Widgets, Interaktionsmöglichkeiten in Form von Diagrammverknüpfungen, Gestaltungsmöglichkeiten sowie viele vielseitige Sammlungen von Diagrammen. Bokeh verfügt über viele verbesserte interaktive Fähigkeiten, wie z. B. angepasste Tooltip-Feldverbesserungen, ein kleines Zoom-Tool sowie die Drehung von Beschriftungen eines kategorialen Häkchens.

9. Pydot

Die Pydot-Bibliothek ist eine Python-Bibliothek, die zum Generieren komplexer nicht-orientierter und orientierter Diagramme verwendet wird. Es ist rein in Python geschrieben und ist eine Schnittstelle zu Graphviz. Pydot ist sehr hilfreich beim Erstellen von auf Entscheidungsbäumen basierenden Algorithmen und neuronalen Netzen, indem es die Anzeige der Struktur von Diagrammen ermöglicht.

10. Scikit-lernen

Wenn ein Data-Science-Entwickler mit Daten arbeiten möchte, dann ist Scikit-learn eine der besten Bibliotheken dafür. Diese Bibliothek kann auch Algorithmen für Data Mining wie Modellauswahl, Dimensionsreduktion, Klassifizierung, Regression, Clustering sowie viele Algorithmen für standardmäßiges maschinelles Lernen bereitstellen. An dieser Bibliothek wurden viele Verbesserungen vorgenommen, einschließlich Verbesserungen bei der Kreuzvalidierung. Scikit-learn bietet jetzt die Möglichkeit, mehr als eine Metrik zu verwenden.

11. TensorFlow

TensorFlow ist eines der beliebtesten Frameworks für maschinelles Lernen und Deep Learning, das von Google in Google Brain entwickelt wurde. Mit diesem Framework können mehrere Datensätze verwendet werden, um künstliche neuronale Netze zu erstellen. Es gibt viele nützliche Anwendungen von TensorFlow wie Spracherkennung, Objektidentifikation und viele mehr. Ein Machine-Learning-Entwickler kann neben dem regulären TensorFlow auch viele nützliche Layer-Helfer wie skflow, tf-slim, tflearn usw. finden.

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12. Keras

Keras ist eine der besten Python-Bibliotheken, die sehr benutzerfreundlich ist und hervorragend mit enormen Datenmengen und tiefen neuronalen Netzen arbeiten kann. Man kann MxNet und CNTK auch als Backends verwenden und auf Theano und TensorFlow ausführen. In der neuen Update-Version wurden viele funktionale Verbesserungen an API-Verbesserungen, Dokumentation, Benutzerfreundlichkeit und Leistung von Keras mit neuen Funktionen wie selbstnormalisierenden Netzwerken, neuer MobileNet-Anwendung, Conv3DTranspose-Schicht usw. vorgenommen.

Fazit

Data Science ist das am schnellsten wachsende Gebiet der Informatik. Data Science ist eine Mischung aus Mathematik, Statistik und Computeralgorithmen. Dies sind die Python-Bibliotheken, die üblicherweise für Data-Science-Implementierungen verwendet werden.