12 najlepszych bibliotek Pythona do nauki danych w 2022 r.

Język programowania Python stał się jednym z najbardziej wiodących języków programowania używanych do rozwiązywania problemów, wyzwań i zadań Data Science. Biblioteki Pythona okazały się najbardziej korzystnymi bibliotekami dla programistów do kodowania algorytmów Data Science. Rzućmy okiem na dwanaście najpopularniejszych bibliotek Pythona

Najważniejsze biblioteki Pythona

1. NumPy

NumPy to krytyczny pakiet biblioteczny w obszarze zastosowań naukowych. Może pomóc programiście w przetwarzaniu dużych macierzy i tablic wielowymiarowych. Posiada również obszerny zbiór zaimplementowanych metod i funkcji matematycznych wysokiego poziomu, co stwarza możliwość wykonania przez programistę kilku operacji z wykorzystaniem tych obiektów.

Ta biblioteka ma w przeszłości znaczną liczbę uaktualnień i ulepszeń, w tym naprawę problemów ze zgodnością i naprawę błędów. Obsługa plików jest również możliwa w dowolnym kodowaniu przy użyciu niektórych funkcji dostępnych również w Pythonie.

2. SciPy

SciPy to kolejna przydatna biblioteka Pythona do wykonywania obliczeń naukowych. Ta biblioteka jest oparta na bibliotece NumPy i zwiększa możliwości NumPy. Struktura danych SciPy jest zaimplementowana przez NumPy i jest wielowymiarową tablicą. Ten pakiet zawiera różne narzędzia, które mogą pomóc programiście w rozwiązywaniu wielu zadań, takich jak rachunek całkowy, teoria prawdopodobieństwa, algebra liniowa itp.

SciPy otrzymał również znaczne ulepszenia kompilacji, co pozwoliło na ciągłą integrację z różnymi systemami operacyjnymi, nowymi metodami i funkcjami. Jego najnowsze zaktualizowane optymalizatory są również bardzo ważne wraz z funkcjami LAPACK i BLAS.

3. Pandy

Biblioteka Pandas Python posiada szeroką gamę narzędzi analitycznych, a także zapewnia struktury danych wysokiego poziomu. Ma doskonałą zdolność do tłumaczenia operacji o charakterze złożonym na danych tylko w jednym lub dwóch poleceniach. Jest to jedna z głównych cech biblioteki Pandy.

W Pandach jest kilka wbudowanych metod, które można wykorzystać do funkcji szeregów czasowych, łącząc dane, filtrowanie i grupowanie wraz ze wskaźnikami prędkości. Nowe wydania biblioteki pandas mają kilka znaczących ulepszeń w bibliotece pandas w takich obszarach, jak obsługa wykonywania operacji na typach niestandardowych, bardziej odpowiednie dane wyjściowe do zastosowania metody, sortowania i grupowania danych.

4. StatsModele

Statsmodels to jeden z głównych modułów Pythona, w którym programista może znaleźć wiele możliwości wykonania testu statystycznego, estymacji modeli statystycznych, statystycznej analizy danych i wielu innych. Deweloper może zbadać wiele różnych możliwości w kreśleniu i zaimplementować wiele metod w uczeniu maszynowym. Biblioteka StatsModels stale się wzbogaca i ewoluuje wraz z nowymi możliwościami.

W najnowszych wydaniach Pand można znaleźć nowe metody wielowymiarowe, takie jak powtarzane pomiary w ramach ANOVA, MANOVA i analiza czynnikowa. W nowej wersji programista uczenia maszynowego może również znaleźć nowe modele zliczania, takie jak NegativeBnomialP, modele z wartością zerową i GeneralizedPoisson wraz z ulepszeniami szeregów czasowych.

5. Matplotlib

Biblioteka Python Matplotlib może pomóc programiście w tworzeniu różnych wykresów i diagramów, takich jak wykresy współrzędnych niekartezjańskich, wykresy rozrzutu, histogramy, diagramy dwuwymiarowe i wiele innych. Wiele bibliotek do drukowania jest tworzonych do pracy w koordynacji z biblioteką matplotlib.

W najnowszej aktualizacji wydanej w celu ulepszenia można znaleźć nowe zmiany w legendach, czcionkach, rozmiarach, kolorach, stylu itp. Istnieje również poprawa cyklu kolorów poprzez utworzenie cyklu kolorów przyjaznego dla daltonistów wraz z poprawą wyglądu, taką jak automatyczne wyrównanie legend osi.

6. Zrodzony z morza

Seaborn to API wyższego poziomu oparte na bibliotece matplotlib, która zawiera bardzo odpowiednie ustawienia domyślne do przetwarzania wykresów. Deweloper może również skorzystać z bogatej galerii wizualizacji Seaborn, która obejmuje również złożone typy, takie jak schematy skrzypiec, wspólne wykresy, schematy skrzypiec i wiele innych.

W nowych aktualizacjach biblioteki seaborn chodziło głównie o naprawianie błędów. Ponadto w nowej wersji Seaborn dodano opcje i parametry do wizualizacji, a kompatybilność została poprawiona między ulepszonymi backendami interaktywnego matplotlib i PairGrid lub FacetGrid.

7. Fabuła

Plotly to pakiet biblioteki Pythona, którego programista może użyć do szybkiego tworzenia udoskonalonej grafiki. Jest również zaprojektowany do pracy i dostosowywania się do interaktywnych aplikacji internetowych. Plotly posiada niesamowite galerie wizualizacji, takie jak wykresy 3D, wykresy trójskładnikowe, grafiki konturowe i wiele innych. W bibliotece Pythona Plotly pojawiły się nowe funkcje, które przyniosły wsparcie dla integracji przesłuchów, animacji i „widoków z wieloma linkami” dzięki ciągłym ulepszeniom w nowych funkcjach i grafice.

8. Bokeh

Biblioteka Bokeh to biblioteka Pythona, która wykorzystuje widżety JavaScript do tworzenia skalowalnych i interaktywnych wizualizacji w przeglądarce. W bibliotece Bokeh Pythona znajduje się wiele przydatnych funkcji, takich jak definiowanie wywołań zwrotnych, dodawanie widżetów, możliwości interakcji w postaci łączenia wykresów, możliwości stylizacji wraz z wieloma wszechstronnymi kolekcjami wykresów. Bokeh ma wiele ulepszonych interaktywnych możliwości, takich jak niestandardowe ulepszenia pola podpowiedzi, małe narzędzie do powiększania, a także obracanie etykiet znacznika kategorycznego.

9. Pydota

Biblioteka Pydot to biblioteka Pythona, która służy do generowania złożonych diagramów niezorientowanych i zorientowanych. Jest napisany wyłącznie w języku Python i jest interfejsem do Graphviz. Pydot staje się bardzo pomocny w budowaniu algorytmów opartych na drzewach decyzyjnych i sieci neuronowych, umożliwiając wyświetlanie struktury grafów.

10. Nauka scikitu

Jeśli programista Data Science chce pracować z danymi, Scikit-learn jest jedną z najlepszych do tego bibliotek. Ta biblioteka może również dostarczać algorytmy do eksploracji danych, takie jak wybór modelu, redukcja wymiarowości, klasyfikacja, regresja, klastrowanie, a także wiele algorytmów do standardowego uczenia maszynowego. W tej bibliotece wprowadzono wiele ulepszeń, w tym ulepszenia w walidacji krzyżowej. Scikit-learn umożliwia teraz użycie więcej niż jednej metryki.

11. Przepływ Tensora

TensorFlow to jeden z najpopularniejszych frameworków do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, który został opracowany przez Google w Google Brain. Za pomocą tego frameworka można wykorzystać wiele zbiorów danych do tworzenia sztucznych sieci neuronowych. Istnieje wiele przydatnych zastosowań TensorFlow, takich jak rozpoznawanie mowy, identyfikacja obiektów i wiele innych. Programista uczenia maszynowego może również znaleźć wiele przydatnych pomocników warstw, takich jak skflow, tf-slim, tflearn itp., oprócz zwykłego TensorFlow.

Zarabiaj kursy nauki o danych na najlepszych światowych uniwersytetach. Dołącz do naszych programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters, aby przyspieszyć swoją karierę.

12. Keras

Keras to jedna z najlepszych bibliotek Pythona, która jest bardzo przyjazna dla użytkownika i ma doskonałą zdolność do pracy z ogromnymi danymi i głębokimi sieciami neuronowymi. Można używać MxNet i CNTK również jako backendów i działać na Theano i TensorFlow. W nowej wersji aktualizacji wprowadzono wiele ulepszeń funkcjonalnych w zakresie ulepszeń interfejsu API, dokumentacji, użyteczności i wydajności Keras z nowymi funkcjami, takimi jak sieci samonormalizujące się, nowa aplikacja MobileNet, warstwa Conv3DTranspose itp.

Wniosek

Data science to najszybciej rozwijająca się dziedzina informatyki. Nauka o danych to połączenie matematyki, statystyki i algorytmów obliczeniowych. Są to biblioteki Pythona, które są powszechnie używane w implementacjach nauki o danych.