Las 12 principales bibliotecas de Python para ciencia de datos en 2022

El lenguaje de programación Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más importantes que se utilizan para resolver los problemas, desafíos y tareas de la ciencia de datos. Las bibliotecas de Python han demostrado ser las bibliotecas más beneficiosas para que los desarrolladores codifiquen algoritmos de ciencia de datos. Echemos un vistazo a las doce bibliotecas de Python más populares

Bibliotecas de Python más importantes

1. Número

NumPy es un paquete de biblioteca crítico en el área de aplicaciones científicas. Puede ayudar a un desarrollador a procesar matrices grandes y arreglos multidimensionales. También cuenta con una extensa colección de métodos implementados y funciones matemáticas de alto nivel, lo que crea la posibilidad para un desarrollador de ejecutar varias operaciones usando estos objetos.

Esta biblioteca tiene una cantidad considerable de actualizaciones y mejoras en el pasado, incluida la solución de problemas de compatibilidad y la corrección de errores. El manejo de archivos también es posible en cualquier codificación utilizando algunas funciones que también están disponibles en Python.

2. SciPy

SciPy es otra biblioteca útil de Python para realizar cálculos científicos. Esta biblioteca se basa en la biblioteca NumPy y aumenta las capacidades de NumPy. La estructura de datos de SciPy está implementada por NumPy y es una matriz multidimensional. Este paquete contiene varias herramientas que pueden ayudar a un desarrollador a resolver muchas tareas como cálculo integral, teoría de probabilidades, álgebra lineal, etc.

SciPy también ha recibido una mejora de construcción significativa, lo que permitió la integración continua en varios sistemas operativos, nuevos métodos y funciones. Sus últimos optimizadores actualizados también son muy importantes junto con las funciones LAPACK y BLAS.

3. pandas

Pandas Python Library tiene una amplia variedad de herramientas de análisis y también proporciona estructuras de datos de alto nivel. Tiene una excelente capacidad para traducir operaciones de naturaleza compuesta con datos en uno o dos comandos solamente. Esta es una de las principales características de la biblioteca Pandas.

Hay varios métodos integrados en Pandas que se pueden usar para la funcionalidad de series temporales, combinando datos, filtrando y agrupando junto con indicadores de velocidad. Las nuevas versiones de la biblioteca de pandas tienen varias mejoras significativas en áreas como la compatibilidad con la realización de operaciones de tipos personalizados, resultados más apropiados para aplicar métodos, clasificación y agrupación de datos.

4. Modelos de estadísticas

Statsmodels es uno de los principales módulos de Python en el que un desarrollador puede encontrar muchas oportunidades para realizar pruebas estadísticas, estimación de modelos estadísticos, análisis de datos estadísticos y mucho más. Un desarrollador puede explorar muchas posibilidades diferentes en el trazado e implementar muchos métodos en el aprendizaje automático. La biblioteca de StatsModels se enriquece y evoluciona continuamente con nuevas oportunidades a lo largo del tiempo.

En las versiones más recientes de Pandas, se pueden encontrar nuevos métodos multivariados, como medidas repetidas dentro de ANOVA, MANOVA y análisis factorial. En la nueva versión, un desarrollador de aprendizaje automático también puede encontrar nuevos modelos de conteo como NegativeBinomialP, modelos inflados con cero y GeneralizedPoisson junto con mejoras de series temporales.

5. matplotlib

Matplotlib Python Library puede ayudar a un desarrollador a crear varios gráficos y diagramas, como gráficos de coordenadas no cartesianas, diagramas de dispersión, histogramas, diagramas bidimensionales y muchos más. Muchas bibliotecas de trazado se crean para trabajar en coordinación con la biblioteca matplotlib.

En la última actualización de lanzamiento para mejorar, se pueden encontrar nuevos cambios en leyendas, fuentes, tamaños, colores, estilo, etc. También hay una mejora en el ciclo de color al crear un ciclo de color para daltónicos junto con una mejora de apariencia como alineación de leyendas de ejes automáticamente.

6. Marítimo

Seaborn es una API de nivel superior que se basa en la biblioteca de matplotlib que contiene configuraciones predeterminadas muy apropiadas para procesar gráficos. Un desarrollador también puede usar la rica galería de visualización de Seaborn, que también incluye tipos complejos como diagramas de violín, gráficos conjuntos, diagramas de violín y muchos más.

En las nuevas actualizaciones de la biblioteca Seaborn, se trataba principalmente de corregir errores. Además, en la nueva versión de Seaborn, se agregaron opciones y parámetros a la visualización y se mejoró la compatibilidad entre los backends mejorados de matplotlib interactivo y PairGrid o FacetGrid.

7. Trama

Plotly es un paquete de biblioteca de Python que un desarrollador puede usar para crear gráficos refinados rápidamente. También está diseñado para funcionar y adaptarse a aplicaciones web interactivas. Plotly tiene increíbles galerías de visualización, como gráficos en 3D, gráficos ternarios, gráficos de contorno y muchos más. Hay nuevas funciones en la biblioteca de Plotly python ahora que han brindado soporte para la integración de diafonía, animación y "vistas de enlaces múltiples" debido a las mejoras continuas en nuevas funciones y gráficos.

8. Bokeh

La biblioteca Bokeh es una biblioteca de Python que utiliza widgets de JavaScript para crear visualizaciones escalables e interactivas en el navegador. Hay muchas funciones útiles en la biblioteca Bokeh de Python, como definir devoluciones de llamada, agregar widgets, capacidades de interacción en forma de enlaces de gráficos, posibilidades de estilo junto con muchas colecciones versátiles de gráficos. Bokeh tiene muchas habilidades interactivas mejoradas, como mejoras de campo de información sobre herramientas personalizadas, herramienta de zoom pequeño y rotación de etiquetas de una marca categórica.

9. Pidot

La biblioteca Pydot es una biblioteca de Python que se utiliza para generar diagramas complejos orientados y no orientados. Está escrito puramente en lenguaje Python y es una interfaz para Graphviz. Pydot se vuelve muy útil en la construcción de algoritmos basados ​​en árboles de decisión y redes neuronales al hacer posible mostrar la estructura de los gráficos.

10. Scikit-aprender

Si un desarrollador de ciencia de datos quiere trabajar con datos, entonces Scikit-learn es una de las mejores bibliotecas para ello. Esta biblioteca también puede proporcionar algoritmos para la minería de datos, como la selección de modelos, la reducción de la dimensionalidad, la clasificación, la regresión, la agrupación, así como muchos algoritmos para el aprendizaje automático estándar. Se han realizado muchas mejoras en esta biblioteca, incluidas mejoras en la validación cruzada. Scikit-learn ahora brinda la capacidad de usar más de una métrica.

11. Flujo de tensor

TensorFlow es uno de los marcos más populares para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo que fue desarrollado por Google en Google Brain. Uno puede usar múltiples conjuntos de datos para crear redes neuronales artificiales usando este marco. Hay muchas aplicaciones útiles de TensorFlow, como el reconocimiento de voz, la identificación de objetos y muchas más. Un desarrollador de aprendizaje automático también puede encontrar muchos ayudantes de capa útiles como skflow, tf-slim, tflearn, etc. además de TensorFlow normal.

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12. Kerás

Keras es una de las mejores bibliotecas de Python, que es muy fácil de usar y tiene una excelente capacidad para trabajar con datos enormes y redes neuronales profundas. También se pueden usar MxNet y CNTK como backends y ejecutarse sobre Theano y TensorFlow. Se han realizado muchas mejoras funcionales en las mejoras de la API, la documentación, la usabilidad y el rendimiento de Keras en la nueva versión de actualización con nuevas funciones como redes de normalización automática, la nueva aplicación MobileNet, la capa Conv3DTranspose, etc.

Conclusión

La ciencia de datos es el campo de la informática de más rápido crecimiento. La ciencia de datos es una combinación de matemáticas, estadísticas y algoritmos computacionales. Estas son las bibliotecas de Python que se usan comúnmente para implementaciones de ciencia de datos.