As 12 principais bibliotecas Python para ciência de dados em 2022

A linguagem de programação Python tornou-se uma das linguagens de programação mais importantes usadas para resolver os problemas, desafios e tarefas da Ciência de Dados. As bibliotecas Python provaram se tornar as bibliotecas mais benéficas para desenvolvedores codificarem algoritmos de ciência de dados. Vamos dar uma olhada nas doze bibliotecas Python mais populares

Bibliotecas Python mais importantes

1. NumPy

NumPy é um pacote de biblioteca crítico na área de aplicações científicas. Ele pode ajudar um desenvolvedor a processar grandes matrizes e arrays multidimensionais. Possui também uma extensa coleção de métodos implementados e funções matemáticas de alto nível, o que cria a possibilidade de um desenvolvedor executar diversas operações utilizando esses objetos.

Esta biblioteca recebeu um número considerável de atualizações e melhorias no passado, incluindo correção de problemas de compatibilidade e correção de bugs. O manuseio de arquivos também é possível em qualquer codificação usando algumas funções que também estão disponíveis em Python.

2. Ciência

SciPy é outra biblioteca Python útil para calcular cálculos científicos. Esta biblioteca é baseada na biblioteca NumPy e aumenta os recursos do NumPy. A estrutura de dados do SciPy é implementada pelo NumPy e é um array multidimensional. Este pacote contém várias ferramentas que podem ajudar um desenvolvedor a resolver muitas tarefas, como cálculo integral, teoria da probabilidade, álgebra linear, etc.

O SciPy também recebeu melhorias significativas de construção, o que permitiu a integração contínua em vários sistemas operacionais, novos métodos e funções. Seus otimizadores atualizados mais recentes também são muito importantes, juntamente com as funções LAPACK e BLAS.

3. Pandas

A biblioteca Pandas Python possui uma ampla variedade de ferramentas de análise e também fornece estruturas de dados de alto nível. Possui excelente capacidade de traduzir operações de natureza composta com dados em apenas um ou dois comandos. Esta é uma das principais características da biblioteca Pandas.

Existem vários métodos integrados no Pandas que podem ser usados ​​para a funcionalidade de séries temporais, combinando dados, filtrando e agrupando juntamente com indicadores de velocidade. As novas versões da biblioteca pandas obtiveram várias melhorias significativas na biblioteca pandas em áreas como suporte na execução de operações de tipos personalizados, saída mais apropriada para aplicar método, classificação e agrupamento de dados.

4. Modelos de estatísticas

Statsmodels é um dos principais módulos Python em que um desenvolvedor pode encontrar muitas oportunidades para realizar o teste estatístico, estimativa de modelos estatísticos, análise de dados estatísticos e muito mais. Um desenvolvedor pode explorar muitas possibilidades diferentes de plotagem e implementar muitos métodos em aprendizado de máquina. A biblioteca StatsModels está enriquecendo e evoluindo continuamente com novas oportunidades ao longo do tempo.

Nas versões mais recentes do Pandas, pode-se encontrar novos métodos multivariados, como medidas repetidas dentro de ANOVA, MANOVA e análise fatorial. Na nova versão, um desenvolvedor de aprendizado de máquina também pode encontrar novos modelos de contagem, como NegativeBinomialP, modelos com inflação zero e GeneralizedPoisson, além de melhorias nas séries temporais.

5. Matplotlib

A biblioteca Matplotlib Python pode ajudar um desenvolvedor a construir vários gráficos e diagramas, como gráficos de coordenadas não cartesianas, gráficos de dispersão, histogramas, diagramas bidimensionais e muito mais. Muitas bibliotecas de plotagem são criadas para trabalhar em coordenação com a biblioteca matplotlib.

Na última atualização de versão para melhoria, é possível encontrar novas alterações nas legendas, fontes, tamanhos, cores, estilo, etc. alinhamento de legendas de eixos automaticamente.

6. Marinho

Seaborn é uma API de alto nível que se baseia na biblioteca do matplotlib que contém configurações padrão muito apropriadas para processar gráficos. Um desenvolvedor também pode usar a rica galeria de visualização do Seaborn, que também inclui tipos complexos, como diagramas de violino, gráficos de juntas, diagramas de violino e muito mais.

Nas novas atualizações da biblioteca seaborn, tratava-se principalmente de correção de bugs. Além disso, na nova versão do Seaborn, opções e parâmetros são adicionados à visualização e a compatibilidade foi aprimorada entre backends aprimorados de matplotlib interativo e PairGrid ou FacetGrid.

7. Trama

Plotly é um pacote de biblioteca Python que um desenvolvedor pode usar para construir gráficos refinados rapidamente. Ele também foi projetado para funcionar e se adaptar a aplicativos da web interativos. Plotly tem galerias de visualização incríveis, como gráficos 3D, gráficos ternários, gráficos de contorno e muito mais. Existem novos recursos na biblioteca Plotly python agora que trouxeram suporte para integração de crosstalk, animação e “visualizações com vários links” devido aos aprimoramentos contínuos em novos recursos e gráficos.

8. Bokeh

A biblioteca Bokeh é uma biblioteca Python que usa widgets JavaScript para criar visualizações escaláveis ​​e interativas no navegador. Existem muitos recursos úteis na biblioteca Bokeh do Python, como definir retornos de chamada, adicionar widgets, recursos de interação na forma de vinculação de gráficos, possibilidades de estilo, além de muitas coleções versáteis de gráficos. O Bokeh possui muitas habilidades interativas aprimoradas, como aprimoramentos de campo de dica de ferramenta personalizados, ferramenta de zoom pequeno, bem como rotação de rótulos de um carrapato categórico.

9. Pydot

A biblioteca Pydot é uma biblioteca python usada para gerar diagramas orientados e não orientados complexos. Ele é escrito puramente em linguagem Python e é uma interface para o Graphviz. O Pydot se torna muito útil na construção de algoritmos baseados em árvores de decisão e redes neurais, tornando possível exibir a estrutura dos gráficos.

10. Aprender Scikit

Se um desenvolvedor de Data Science deseja trabalhar com dados, o Scikit-learn é uma das melhores bibliotecas para isso. Essa biblioteca também pode fornecer algoritmos para mineração de dados, como seleção de modelos, redução de dimensionalidade, classificação, regressão, clustering, bem como muitos algoritmos para aprendizado de máquina padrão. Muitas melhorias foram feitas nesta biblioteca, incluindo melhorias na validação cruzada. O Scikit-learn agora oferece a capacidade de usar mais de uma métrica.

11. TensorFlow

O TensorFlow é um dos frameworks mais populares para aprendizado de máquina e aprendizado profundo, desenvolvido pelo Google no Google Brain. Pode-se usar vários conjuntos de dados para criar redes neurais artificiais usando essa estrutura. Existem muitas aplicações úteis do TensorFlow, como reconhecimento de fala, identificação de objetos e muito mais. Um desenvolvedor de aprendizado de máquina também pode encontrar muitos auxiliares de camada úteis, como skflow, tf-slim, tflearn, etc. além do TensorFlow normal.

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12. Keras

Keras é uma das melhores bibliotecas python, que é muito fácil de usar e tem uma excelente capacidade de trabalhar com dados enormes e redes neurais profundas. Pode-se usar MxNet e CNTK também como back-ends e rodar em cima de Theano e TensorFlow. Muitas melhorias funcionais foram feitas nas melhorias da API, documentação, usabilidade e desempenho do Keras na nova versão de atualização com novos recursos como redes de auto-normalização, novo aplicativo MobileNet, camada Conv3DTranspose, etc.

Conclusão

A ciência de dados é o campo da ciência da computação que mais cresce. A ciência de dados é uma mistura de matemática, estatística e algoritmos computacionais. Estas são as bibliotecas Python que são comumente usadas para implementações de ciência de dados.