2022년 데이터 과학을 위한 상위 12개 Python 라이브러리

Python 프로그래밍 언어는 데이터 과학의 문제, 과제 및 작업을 해결하는 데 사용되는 가장 선도적인 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. Python 라이브러리는 개발자가 데이터 과학 알고리즘을 인코딩하는 데 가장 유용한 라이브러리로 입증되었습니다. 가장 인기 있는 12가지 Python 라이브러리를 살펴보겠습니다.

가장 중요한 Python 라이브러리

1. 넘파이

NumPy는 과학 응용 분야에서 중요한 라이브러리 패키지입니다. 개발자가 큰 행렬과 다차원 배열을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 구현된 메서드와 높은 수준의 수학적 기능이 광범위하게 포함되어 있어 개발자가 이러한 개체를 사용하여 여러 작업을 실행할 수 있습니다.

이 라이브러리는 호환성 문제 수정 및 버그 수정을 포함하여 과거에 상당한 수의 업그레이드 및 개선이 있었습니다. 파일 처리는 Python에서도 사용할 수 있는 일부 기능을 사용하여 모든 인코딩에서 가능합니다.

2. 사이파이

SciPy는 과학적 계산을 계산하기 위한 또 다른 편리한 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 NumPy 라이브러리를 기반으로 하며 NumPy의 기능을 향상시킵니다. SciPy의 데이터 구조는 NumPy로 구현되며 다차원 배열입니다. 이 패키지에는 적분 미적분, 확률 이론, 선형 대수 등과 같은 많은 작업을 해결하는 개발자를 도울 수 있는 다양한 도구가 포함되어 있습니다.

SciPy는 또한 다양한 운영 체제, 새로운 방법 및 기능에 지속적으로 통합할 수 있는 상당한 빌드 개선을 받았습니다. 최신 업데이트된 옵티마이저는 LAPACK 및 BLAS 기능과 함께 매우 중요합니다.

3. 판다

Pandas Python Library는 다양한 분석 도구를 보유하고 있으며 높은 수준의 데이터 구조도 제공합니다. 하나 또는 두 개의 명령으로만 데이터를 사용하여 복합 성격의 작업을 변환하는 탁월한 기능이 있습니다. 이것은 Pandas 라이브러리의 주요 기능 중 하나입니다.

속도 표시기와 함께 데이터, 필터링 및 그룹화를 결합하는 시계열 기능에 사용할 수 있는 Pandas에는 몇 가지 기본 제공 메서드가 있습니다. pandas 라이브러리의 새 릴리스에서는 사용자 지정 유형 작업 수행 지원, 메서드 적용을 위한 보다 적절한 출력, 데이터 정렬 및 그룹화와 같은 영역에서 pandas 라이브러리의 몇 가지 중요한 개선 사항이 있습니다.

4. 통계 모델

Statsmodels는 개발자가 통계 테스트, 통계 모델 추정, 통계 데이터 분석 등을 수행할 수 있는 많은 기회를 찾을 수 있는 주요 Python 모듈 중 하나입니다. 개발자는 플로팅에서 다양한 가능성을 탐색하고 기계 학습에서 많은 방법을 구현할 수 있습니다. StatsModels 라이브러리는 시간이 지남에 따라 새로운 기회를 통해 지속적으로 풍부해지고 발전하고 있습니다.

가장 최근의 Pandas 릴리스에서는 ANOVA, MANOVA 및 요인 분석 내에서 반복 측정과 같은 새로운 다변수 방법을 찾을 수 있습니다. 새 릴리스에서 기계 학습 개발자는 시계열 개선과 함께 NegativeBinomialP, 제로 팽창 모델 및 GeneralizedPoisson과 같은 새로운 카운트 모델도 찾을 수 있습니다.

5. 매트플롯립

Matplotlib Python 라이브러리는 개발자가 비데카르트 좌표 그래프, 산점도, 히스토그램, 2차원 다이어그램 등과 같은 다양한 그래프와 다이어그램을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 많은 플로팅 라이브러리가 matplotlib 라이브러리와 함께 작동하도록 생성됩니다.

개선을 위한 최신 릴리스 업데이트에서는 범례, 글꼴, 크기, 색상, 스타일 등에 대한 새로운 변경 사항을 찾을 수 있습니다. 축 범례를 자동으로 정렬합니다.

6. 시본

Seaborn은 차트 처리에 매우 적절한 기본 설정이 포함된 matplotlib 라이브러리를 기반으로 하는 고급 API입니다. 개발자는 또한 바이올린 다이어그램, 조인트 플롯, 바이올린 다이어그램 등과 같은 복잡한 유형을 포함하는 Seaborn의 풍부한 시각화 갤러리를 사용할 수 있습니다.

Seaborn 라이브러리의 새로운 업데이트에서는 대부분 버그 수정에 관한 것이었습니다. 또한 Seaborn의 새 릴리스에서는 시각화에 옵션과 매개변수가 추가되었으며 대화형 matplotlib와 PairGrid 또는 FacetGrid의 향상된 백엔드 간의 호환성이 향상되었습니다.

7. 음모

Plotly는 개발자가 세련된 그래픽을 빠르게 구축하는 데 사용할 수 있는 Python 라이브러리 패키지입니다. 또한 대화형 웹 앱에서 작동하고 적응하도록 설계되었습니다. Plotly에는 3D 차트, 삼항 플롯, 등고선 그래픽 등과 같은 놀라운 시각화 갤러리가 있습니다. 새로운 기능 및 그래픽의 지속적인 향상으로 인해 누화 통합, 애니메이션 및 "다중 연결 보기"를 지원하는 Plotly python 라이브러리의 새로운 기능이 있습니다.

8. 보케

Bokeh 라이브러리는 JavaScript 위젯을 사용하여 브라우저에서 확장 가능한 대화형 시각화를 만드는 Python 라이브러리입니다. Python의 Bokeh 라이브러리에는 콜백 정의, 위젯 추가, 플롯 연결 형태의 상호 작용 기능, 다양한 그래프 컬렉션과 함께 스타일 지정 가능성과 같은 유용한 기능이 많이 있습니다. Bokeh에는 사용자 지정 도구 설명 필드 향상, 작은 확대/축소 도구 및 범주형 눈금 레이블 회전과 같은 향상된 대화형 기능이 많이 있습니다.

9. 파이닷

Pydot 라이브러리는 복잡한 무 지향성 및 지향성 다이어그램을 생성하는 데 사용되는 Python 라이브러리입니다. 순수하게 Python 언어로 작성되었으며 Graphviz에 대한 인터페이스입니다. Pydot은 그래프의 구조를 표시할 수 있게 하여 의사결정 트리 기반 알고리즘 및 신경망을 구축하는 데 매우 유용합니다.

10. 사이킷런

데이터 과학 개발자가 데이터 작업을 원하면 Scikit-learn이 최고의 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리는 또한 모델 선택, 차원 축소, 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 데이터 마이닝을 위한 알고리즘과 표준 기계 학습을 위한 많은 알고리즘을 제공할 수 있습니다. 교차 검증의 개선을 포함하여 이 라이브러리에 많은 개선이 이루어졌습니다. Scikit-learn은 이제 둘 이상의 메트릭을 사용할 수 있는 기능을 제공합니다.

11. 텐서플로우

TensorFlow는 Google Brain에서 Google이 개발한 머신 러닝 및 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 프레임워크 중 하나입니다. 여러 데이터 세트를 사용하여 이 프레임워크를 사용하여 인공 신경망을 만들 수 있습니다. 음성 인식, 객체 식별 등과 같은 TensorFlow의 유용한 응용 프로그램이 많이 있습니다. 기계 학습 개발자는 일반 TensorFlow 외에도 skflow, tf-slim, tflearn 등과 같은 유용한 레이어 도우미를 많이 찾을 수 있습니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 이수하 십시오. 귀하의 경력을 빠르게 추적하려면 Executive PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램에 가입하십시오.

12. 케라스

Keras는 사용자 친화적이며 방대한 데이터와 심층 신경망으로 작업할 수 있는 뛰어난 기능을 갖춘 최고의 파이썬 라이브러리 중 하나입니다. MxNet 및 CNTK를 백엔드로 사용하고 Ano 및 TensorFlow 위에서 실행할 수도 있습니다. 자체 정규화 네트워크, 새로운 MobileNet 애플리케이션, Conv3DTranspose 레이어 등과 같은 새로운 기능으로 새로운 업데이트 릴리스에서 API 개선, 문서, 사용성 및 Keras 성능에 대한 많은 기능 개선이 이루어졌습니다.

결론

데이터 과학은 컴퓨터 과학에서 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. 데이터 과학은 수학, 통계 및 계산 알고리즘이 혼합된 것입니다. 데이터 과학 구현에 일반적으로 사용되는 Python 라이브러리입니다.