Le 12 migliori librerie Python per la scienza dei dati nel 2022

Il linguaggio di programmazione Python è diventato uno dei linguaggi di programmazione più importanti utilizzati per risolvere i problemi, le sfide e i compiti della scienza dei dati. Le librerie Python si sono rivelate le librerie più vantaggiose per gli sviluppatori per codificare algoritmi di scienza dei dati. Diamo un'occhiata alle dodici librerie Python più popolari

Le più importanti librerie Python

1. NumPy

NumPy è un pacchetto di librerie critico nell'area delle applicazioni scientifiche. Può aiutare uno sviluppatore a elaborare matrici di grandi dimensioni e array multidimensionali. Ha anche un'ampia raccolta di metodi implementati e funzioni matematiche di alto livello, che crea la possibilità per uno sviluppatore di eseguire diverse operazioni utilizzando questi oggetti.

Questa libreria ha ricevuto un numero considerevole di aggiornamenti e miglioramenti in passato, inclusa la risoluzione dei problemi di compatibilità e la correzione dei bug. La gestione dei file è possibile anche in qualsiasi codifica utilizzando alcune funzioni disponibili anche in Python.

2. Scipy

SciPy è un'altra comoda libreria Python per il calcolo di calcoli scientifici. Questa libreria si basa sulla libreria NumPy e aumenta le capacità di NumPy. La struttura dei dati di SciPy è implementata da NumPy ed è un array multidimensionale. Questo pacchetto contiene vari strumenti che possono aiutare uno sviluppatore a risolvere molti compiti come il calcolo integrale, la teoria della probabilità, l'algebra lineare, ecc.

SciPy ha anche ricevuto un significativo miglioramento della build, che ha consentito l'integrazione continua in vari sistemi operativi, nuovi metodi e funzioni. Anche i suoi ultimi ottimizzatori aggiornati sono molto importanti insieme alle funzioni LAPACK e BLAS.

3. Panda

Pandas Python Library ha un'ampia varietà di strumenti di analisi e fornisce anche strutture di dati di alto livello. Ha un'eccellente capacità di tradurre operazioni di natura composta con dati in uno o due soli comandi. Questa è una delle caratteristiche principali della libreria Pandas.

Esistono diversi metodi integrati in Panda che possono essere utilizzati per la funzionalità di serie temporali, combinando dati, filtrando e raggruppando insieme a indicatori di velocità. Le nuove versioni della libreria Pandas hanno ottenuto diversi miglioramenti significativi nella libreria Pandas in aree come il supporto nell'esecuzione di operazioni di tipi personalizzati, output più appropriato per applicare il metodo, l'ordinamento e il raggruppamento dei dati.

4. Statistiche Modelli

Statsmodels è uno dei principali moduli Python in cui uno sviluppatore può trovare molte opportunità per eseguire il test statistico, la stima di modelli statistici, l'analisi dei dati statistici e molti altri. Uno sviluppatore può esplorare molte diverse possibilità nel tracciare e implementare molti metodi nell'apprendimento automatico. La libreria StatsModels si arricchisce e si evolve continuamente con nuove opportunità nel tempo.

Nelle versioni più recenti di Pandas, si possono trovare nuovi metodi multivariati come misure ripetute all'interno di ANOVA, MANOVA e analisi fattoriale. Nella nuova versione, uno sviluppatore di machine learning può anche trovare nuovi modelli di conteggio come NegativeBinomialP, modelli con inflazione zero e GeneralizedPoisson insieme a miglioramenti delle serie temporali.

5. Matplotlib

Matplotlib Python Library può aiutare uno sviluppatore a creare vari grafici e diagrammi come grafici di coordinate non cartesiane, grafici a dispersione, istogrammi, diagrammi bidimensionali e molti altri. Molte librerie di plottaggio sono create per lavorare in coordinamento con la libreria matplotlib.

Nell'ultimo aggiornamento della versione per il miglioramento, si possono trovare nuove modifiche a legende, caratteri, dimensioni, colori, stile, ecc. C'è anche un miglioramento nel ciclo dei colori creando un ciclo di colori adatto ai daltonici insieme a un miglioramento dell'aspetto come allineamento automatico delle legende degli assi.

6. Nato dal mare

Seaborn è un'API di livello superiore basata sulla libreria di matplotlib che contiene impostazioni predefinite molto appropriate per elaborare i grafici. Uno sviluppatore può anche utilizzare la ricca galleria di visualizzazione di Seaborn, che include anche tipi complessi come diagrammi di violino, trame di giunti, diagrammi di violino e molti altri.

Nei nuovi aggiornamenti della libreria Seaborn, si trattava principalmente di correggere i bug. Inoltre, nella nuova versione di Seaborn, opzioni e parametri sono stati aggiunti alla visualizzazione ed è stata migliorata la compatibilità tra i backend migliorati di matplotlib interattivo e PairGrid o FacetGrid.

7. Trama

Plotly è un pacchetto della libreria Python che uno sviluppatore può utilizzare per creare rapidamente grafica raffinata. È inoltre progettato per funzionare e adattarsi alle app Web interattive. Plotly ha incredibili gallerie di visualizzazione come grafici 3D, grafici ternari, grafici di contorno e molti altri. Ci sono nuove funzionalità nella libreria Python di Plotly ora che hanno portato il supporto per l'integrazione del crosstalk, l'animazione e le "viste a più collegamenti" grazie ai continui miglioramenti nelle nuove funzionalità e nella grafica.

8. Bokeh

La libreria Bokeh è una libreria Python che utilizza i widget JavaScript per creare visualizzazioni scalabili e interattive nel browser. Ci sono molte funzioni utili nella libreria Bokeh di Python come la definizione di callback, l'aggiunta di widget, capacità di interazione sotto forma di collegamento di grafici, possibilità di stili insieme a molte raccolte versatili di grafici. Bokeh ha molte abilità interattive avanzate come miglioramenti del campo delle descrizioni comandi personalizzate, uno strumento di piccolo zoom e la rotazione delle etichette di un segno di spunta categoriale.

9. Pidot

La libreria Pydot è una libreria Python utilizzata per generare diagrammi complessi non orientati e orientati. È scritto esclusivamente in linguaggio Python ed è un'interfaccia per Graphviz. Pydot diventa molto utile nella costruzione di algoritmi basati su alberi decisionali e reti neurali, consentendo di visualizzare la struttura dei grafici.

10. Scikit-impara

Se uno sviluppatore di Data Science vuole lavorare con i dati, allora Scikit-learn è una delle migliori librerie per questo. Questa libreria può anche fornire algoritmi per il data mining come la selezione del modello, la riduzione della dimensionalità, la classificazione, la regressione, il clustering, nonché molti algoritmi per l'apprendimento automatico standard. Sono stati apportati molti miglioramenti a questa libreria, inclusi miglioramenti nella convalida incrociata. Scikit-learn ora offre la possibilità di utilizzare più di una metrica.

11. Flusso tensoriale

TensorFlow è uno dei framework più popolari per l'apprendimento automatico e il deep learning sviluppato da Google in Google Brain. È possibile utilizzare più set di dati per creare reti neurali artificiali utilizzando questo framework. Esistono molte applicazioni utili di TensorFlow come riconoscimento vocale, identificazione di oggetti e molte altre. Uno sviluppatore di machine learning può anche trovare molti utili layer helper come skflow, tf-slim, tflearn, ecc. oltre al normale TensorFlow.

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12. Keras

Keras è una delle migliori librerie Python, che è molto intuitiva e ha un'eccellente capacità di lavorare con dati enormi e reti neurali profonde. È possibile utilizzare MxNet e CNTK anche come backend ed eseguire su Theano e TensorFlow. Sono stati apportati molti miglioramenti funzionali ai miglioramenti dell'API, alla documentazione, all'usabilità e alle prestazioni di Keras nella nuova versione di aggiornamento con nuove funzionalità come reti autonormalizzanti, nuova applicazione MobileNet, livello Conv3DTranspose, ecc.

Conclusione

La scienza dei dati è il campo dell'informatica in più rapida crescita. La scienza dei dati è una miscela di matematica, statistica e algoritmi computazionali. Queste sono le librerie Python comunemente utilizzate per le implementazioni di data science.