12 Pustaka Python Teratas untuk Ilmu Data pada tahun 2022

Bahasa Pemrograman Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman terkemuka yang digunakan untuk memecahkan masalah, tantangan, dan tugas Ilmu Data. Pustaka Python telah terbukti menjadi pustaka yang paling bermanfaat bagi pengembang untuk mengkodekan algoritme Sains data. Mari kita lihat dua belas Pustaka Python paling populer

Pustaka Python Paling Penting

1. NumPy

NumPy adalah paket perpustakaan penting di bidang aplikasi ilmiah. Ini dapat membantu pengembang untuk memproses matriks besar dan array multidimensi. Ini juga memiliki koleksi ekstensif metode yang diimplementasikan dan fungsi matematika tingkat tinggi, yang menciptakan kemungkinan bagi pengembang untuk menjalankan beberapa operasi menggunakan objek ini.

Pustaka ini telah mendapatkan banyak peningkatan dan peningkatan di masa lalu, termasuk perbaikan masalah kompatibilitas dan perbaikan bug. Penanganan file juga dimungkinkan dalam penyandian apa pun menggunakan beberapa fungsi yang juga tersedia di Python.

2. SciPy

SciPy adalah pustaka Python lain yang berguna untuk menghitung perhitungan ilmiah. Pustaka ini didasarkan pada pustaka NumPy dan meningkatkan kemampuan NumPy. Struktur Data SciPy diimplementasikan oleh NumPy dan merupakan array multidimensi. Paket ini berisi berbagai alat yang dapat membantu pengembang dalam menyelesaikan banyak tugas seperti kalkulus integral, teori probabilitas, aljabar linier, dll.

SciPy juga telah menerima peningkatan build yang signifikan, yang memungkinkan integrasi berkelanjutan ke dalam berbagai sistem operasi, metode baru, dan fungsi. Pengoptimal terbarunya yang diperbarui juga sangat penting bersama dengan fungsi LAPACK dan BLAS.

3. Panda

Pandas Python Library memiliki berbagai macam alat analisis dan juga menyediakan struktur data tingkat tinggi. Ini memiliki kemampuan yang sangat baik untuk menerjemahkan operasi senyawa alam dengan data dalam satu atau dua perintah saja. Ini adalah salah satu fitur utama perpustakaan Pandas.

Ada beberapa metode bawaan di Pandas yang dapat digunakan untuk fungsionalitas deret waktu, menggabungkan data, memfilter, dan mengelompokkan bersama dengan indikator kecepatan. Rilis baru perpustakaan panda telah mendapatkan beberapa peningkatan signifikan dalam perpustakaan panda di berbagai bidang seperti dukungan dalam melakukan operasi tipe kustom, keluaran yang lebih tepat untuk menerapkan metode, pengurutan, dan pengelompokan data.

4. Model Statistik

Statsmodels adalah salah satu modul Python utama di mana pengembang dapat menemukan banyak peluang untuk melakukan uji statistik, estimasi model statistik, analisis data statistik, dan banyak lagi. Seorang pengembang dapat menjelajahi banyak kemungkinan berbeda dalam merencanakan dan menerapkan banyak metode dalam pembelajaran mesin. Pustaka StatsModels terus bertambah dan berkembang dengan peluang baru dari waktu ke waktu.

Dalam rilis terbaru Pandas, seseorang dapat menemukan metode multivariat baru seperti pengukuran berulang dalam ANOVA, MANOVA, dan analisis faktor. Dalam rilis baru, pengembang pembelajaran mesin juga dapat menemukan model hitungan baru seperti NegativeBinomialP, model tanpa inflasi, dan GeneralizedPoisson bersama dengan peningkatan deret waktu.

5. Matplotlib

Pustaka Python Matplotlib dapat membantu seorang pengembang untuk membangun berbagai grafik dan diagram seperti Grafik koordinat Non-Cartesian, scatterplot, histogram, diagram dua dimensi dan banyak lagi. Banyak pustaka ploting dibuat untuk bekerja dalam koordinasi dengan pustaka matplotlib.

Dalam pembaruan rilis terbaru untuk peningkatan, seseorang dapat menemukan perubahan baru pada legenda, font, ukuran, warna, gaya, dll. Ada juga peningkatan dalam siklus warna dengan membuat siklus warna ramah buta warna bersama dengan peningkatan penampilan seperti penyelarasan legenda sumbu secara otomatis.

6. Seaborn

Seaborn adalah API tingkat yang lebih tinggi yang didasarkan pada perpustakaan matplotlib yang berisi pengaturan default yang sangat tepat untuk memproses grafik. Pengembang juga dapat menggunakan galeri visualisasi kaya Seaborn, yang juga mencakup tipe kompleks seperti diagram biola, plot gabungan, diagram biola, dan banyak lagi.

Dalam pembaruan baru perpustakaan seaborn, sebagian besar tentang perbaikan bug. Juga, dalam rilis baru Seaborn, opsi dan parameter ditambahkan ke visualisasi dan kompatibilitas telah ditingkatkan antara peningkatan backend matplotlib interaktif dan PairGrid atau FacetGrid.

7. Plot

Plotly adalah paket Pustaka Python yang dapat digunakan pengembang untuk membangun grafik yang disempurnakan dengan cepat. Ini juga dirancang untuk bekerja dan beradaptasi dengan aplikasi web interaktif. Plotly memiliki galeri visualisasi yang menakjubkan seperti grafik 3D, plot ternary, grafik kontur dan banyak lagi. Ada fitur baru di pustaka python Plotly sekarang yang telah membawa dukungan untuk integrasi crosstalk, animasi dan "tampilan multi-link" karena peningkatan berkelanjutan dalam fitur dan grafik baru.

8. Bokeh

Pustaka Bokeh adalah pustaka Python yang menggunakan widget JavaScript untuk membuat visualisasi yang skalabel dan interaktif di browser. Ada banyak fitur berguna di pustaka Bokeh Python seperti mendefinisikan panggilan balik, menambahkan widget, kemampuan interaksi dalam bentuk tautan plot, kemungkinan penataan bersama dengan banyak koleksi grafik yang serbaguna. Bokeh memiliki banyak kemampuan interaktif yang ditingkatkan seperti peningkatan bidang tooltip yang disesuaikan, alat zoom kecil serta rotasi label centang kategoris.

9. Pidot

Pustaka Pydot adalah pustaka python yang digunakan untuk menghasilkan diagram non-berorientasi dan berorientasi kompleks. Itu ditulis murni dalam bahasa Python dan merupakan antarmuka ke Graphviz. Pydot menjadi sangat membantu dalam membangun algoritma berbasis pohon keputusan dan jaringan saraf dengan memungkinkan untuk menampilkan struktur grafik.

10. Scikit-belajar

Jika pengembang Ilmu Data ingin bekerja dengan data, maka Scikit-learn adalah salah satu perpustakaan terbaik untuk itu. Library ini juga dapat menyediakan algoritma untuk data mining seperti pemilihan model, pengurangan dimensi, klasifikasi, regresi, clustering, serta banyak algoritma untuk pembelajaran mesin standar. Banyak peningkatan telah dilakukan pada perpustakaan ini, termasuk peningkatan dalam validasi silang. Scikit-learn sekarang menyediakan kemampuan untuk menggunakan lebih dari satu metrik.

11. TensorFlow

TensorFlow adalah salah satu kerangka kerja paling populer untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh Google di Google Brain. Seseorang dapat menggunakan beberapa kumpulan data untuk membuat jaringan saraf tiruan menggunakan kerangka kerja ini. Ada banyak aplikasi TensorFlow yang berguna seperti pengenalan suara, identifikasi objek, dan banyak lagi. Pengembang pembelajaran mesin juga dapat menemukan banyak pembantu lapisan yang berguna seperti skflow, tf-slim, tflearn, dll. selain TensorFlow biasa.

Dapatkan kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Bergabunglah dengan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister kami untuk mempercepat karir Anda.

12. Keras

Keras adalah salah satu perpustakaan python terbaik, yang sangat ramah pengguna dan memiliki kemampuan luar biasa untuk bekerja dengan data yang sangat besar dan jaringan saraf yang dalam. Seseorang dapat menggunakan MxNet dan CNTK juga sebagai backend dan berjalan di atas Theano dan TensorFlow. Banyak peningkatan fungsional telah dilakukan pada peningkatan API, dokumentasi, kegunaan, dan kinerja Keras dalam rilis pembaruan baru dengan fitur-fitur baru seperti jaringan normalisasi diri, aplikasi MobileNet baru, lapisan Conv3DTranspose, dll.

Kesimpulan

Ilmu data adalah bidang ilmu komputer yang tumbuh paling cepat. Ilmu data adalah perpaduan antara matematika, statistik, dan algoritma komputasi. Ini adalah pustaka Python yang biasa digunakan untuk implementasi ilmu data.