2022年のデータサイエンスのためのトップ12のPythonライブラリ

Pythonプログラミング言語は、データサイエンスの問題、課題、およびタスクを解決するために使用される最も主要なプログラミング言語の1つになりました。 Pythonライブラリは、開発者がデータサイエンスアルゴリズムをエンコードするための最も有益なライブラリになることが証明されています。 最も人気のある12のPythonライブラリを見てみましょう

最も重要なPythonライブラリ

1. NumPy

NumPyは、科学アプリケーションの分野における重要なライブラリパッケージです。 これは、開発者が大きな行列や多次元配列を処理するのに役立ちます。 また、実装されたメソッドと高レベルの数学関数の広範なコレクションがあり、開発者がこれらのオブジェクトを使用していくつかの操作を実行する可能性を生み出します。

このライブラリには、互換性の問題の修正やバグの修正など、過去にかなりの数のアップグレードと改善がありました。 Pythonでも利用できるいくつかの関数を使用して、どのエンコーディングでもファイルの処理が可能です。

2. SciPy

SciPyは、科学計算を計算するためのもう1つの便利なPythonライブラリです。 このライブラリはNumPyライブラリに基づいており、NumPyの機能を向上させます。 SciPyのデータ構造はNumPyによって実装され、多次元配列です。 このパッケージには、開発者が積分微積分、確率論、線形代数などの多くのタスクを解決するのに役立つさまざまなツールが含まれています。

SciPyは、ビルドが大幅に改善され、さまざまなオペレーティングシステム、新しいメソッド、および機能への継続的インテグレーションが可能になりました。 最新の更新されたオプティマイザは、LAPACKおよびBLAS関数とともに非常に重要です。

3.パンダ

Pandas Python Libraryには、さまざまな分析ツールがあり、高レベルのデータ構造も提供します。 1つまたは2つのコマンドのみでデータを使用して複合的な性質の操作を変換する優れた機能を備えています。 これは、Pandasライブラリの主な機能の1つです。

Pandasには、データの組み合わせ、フィルタリング、グループ化、速度インジケーターなど、時系列機能に使用できるいくつかの組み込みメソッドがあります。 pandasライブラリの新しいリリースでは、カスタムタイプの操作の実行のサポート、メソッドを適用するためのより適切な出力、データの並べ替え、グループ化などの分野で、pandasライブラリにいくつかの重要な改善が加えられました。

4.StatsModels

Statsmodelsは、開発者が統計的検定、統計的モデルの推定、統計的データ分析などを実行する多くの機会を見つけることができる主要なPythonモジュールの1つです。 開発者は、プロットのさまざまな可能性を探り、機械学習で多くのメソッドを実装できます。 StatsModelsライブラリは、時間の経過とともに新しい機会とともに継続的に充実し、進化しています。

パンダの最新リリースでは、ANOVA、MANOVA、因子分析内での反復測定などの新しい多変量手法を見つけることができます。 新しいリリースでは、機械学習の開発者は、時系列の改善とともに、NegativeBinomialP、ゼロ膨張モデル、GeneralizedPoissonなどの新しいカウントモデルを見つけることもできます。

5. Matplotlib

Matplotlib Pythonライブラリは、開発者が非デカルト座標のグラフ、散布図、ヒストグラム、2次元図など、さまざまなグラフや図を作成するのに役立ちます。 多くのプロットライブラリは、matplotlibライブラリと連携して機能するように作成されています。

改善のための最新リリースアップデートでは、凡例、フォント、サイズ、色、スタイルなどの新しい変更を見つけることができます。色覚異常に適したカラーサイクルを作成することでカラーサイクルも改善され、次のような外観の改善もあります。軸の凡例の位置合わせが自動的に行われます。

6.シーボーン

Seabornは、チャートを処理するための非常に適切なデフォルト設定を含むmatplotlibのライブラリに基づく高レベルのAPIです。 開発者は、Seabornの豊富な視覚化ギャラリーを使用することもできます。このギャラリーには、バイオリンダイアグラム、ジョイントプロット、バイオリンダイアグラムなどの複雑なタイプも含まれています。

seabornライブラリの新しいアップデートでは、主にバグ修正に関するものでした。 また、Seabornの新しいリリースでは、視覚化にオプションとパラメーターが追加され、インタラクティブなmatplotlibとPairGridまたはFacetGridの改善されたバックエンド間の互換性が改善されました。

7.プロット

Plotlyは、開発者が洗練されたグラフィックをすばやく作成するために使用できるPythonライブラリパッケージです。 また、インタラクティブなWebアプリで動作し、適応するように設計されています。 Plotlyには、3Dチャート、三角プロット、等高線グラフィックスなどのすばらしい視覚化ギャラリーがあります。 Plotly pythonライブラリには、クロストーク統合、アニメーション、および「複数リンクされたビュー」のサポートをもたらした新機能があります。これは、新機能とグラフィックスの継続的な機能強化によるものです。

8.ボケ

Bokehライブラリは、JavaScriptウィジェットを使用して、ブラウザでスケーラブルでインタラクティブな視覚化を作成するPythonライブラリです。 PythonのBokehライブラリには、コールバックの定義、ウィジェットの追加、プロットリンクの形式でのインタラクション機能、スタイリングの可能性、さまざまなグラフのコレクションなど、多くの便利な機能があります。 Bokehには、カスタマイズされたツールチップフィールドの拡張、小さなズームツール、カテゴリティックのラベルの回転など、多くの拡張されたインタラクティブ機能があります。

9. Pydot

Pydotライブラリは、複雑な非方向性および方向性のある図を生成するために使用されるPythonライブラリです。 これは純粋にPython言語で書かれており、Graphvizへのインターフェースです。 Pydotは、グラフの構造を表示できるようにすることで、決定木ベースのアルゴリズムとニューラルネットワークを構築するのに非常に役立ちます。

10.Scikit-learn

データサイエンス開発者がデータを操作したい場合、Scikit-learnはそのための最良のライブラリの1つです。 このライブラリは、モデルの選択、次元削減、分類、回帰、クラスタリングなどのデータマイニングのアルゴリズムや、標準的な機械学習の多くのアルゴリズムも提供できます。 相互検証の改善など、このライブラリには多くの機能拡張が行われました。 Scikit-learnは、複数のメトリックを使用する機能を提供するようになりました。

11.TensorFlow

TensorFlowは、GoogleがGoogleBrainで開発した機械学習とディープラーニングで最も人気のあるフレームワークの1つです。 複数のデータセットを使用して、このフレームワークを使用して人工ニューラルネットワークを作成できます。 音声認識、オブジェクト識別など、TensorFlowには多くの便利なアプリケーションがあります。 機械学習の開発者は、通常のTensorFlowに加えて、skflow、tf-slim、tflearnなどの多くの便利なレイヤーヘルパーを見つけることもできます。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムに参加して、キャリアを早めに進めましょう。

12.ケラス

Kerasは最高のPythonライブラリの1つであり、非常にユーザーフレンドリーで、膨大なデータとディープニューラルネットワークを処理する優れた機能を備えています。 MxNetとCNTKをバックエンドとして使用し、TheanoとTensorFlow上で実行することもできます。 自己正規化ネットワーク、新しいMobileNetアプリケーション、Conv3DTransposeレイヤーなどの新機能を備えた新しいアップデートリリースでは、APIの改善、ドキュメント、使いやすさ、Kerasのパフォーマンスに多くの機能改善が行われました。

結論

データサイエンスは、コンピュータサイエンスの中で最も急速に成長している分野です。 データサイエンスは、数学、統計、計算アルゴリズムを組み合わせたものです。 これらは、データサイエンスの実装に一般的に使用されるPythonライブラリです。