Top 12 biblioteci Python pentru știința datelor în 2022

Limbajul de programare Python a devenit unul dintre cele mai importante limbaje de programare care sunt folosite pentru a rezolva problemele, provocările și sarcinile Data Science. Bibliotecile Python s-au dovedit a deveni cele mai benefice biblioteci pentru dezvoltatori pentru a codifica algoritmi de știință a datelor. Să aruncăm o privire la cele mai populare douăsprezece biblioteci Python

Cele mai importante biblioteci Python

1. NumPy

NumPy este un pachet de bibliotecă critic în domeniul aplicațiilor științifice. Poate ajuta un dezvoltator să proceseze matrici mari și matrice multidimensionale. De asemenea, are o colecție extinsă de metode implementate și funcții matematice de nivel înalt, ceea ce creează posibilitatea unui dezvoltator de a executa mai multe operațiuni folosind aceste obiecte.

Această bibliotecă a primit un număr considerabil de upgrade și îmbunătățiri în trecut, inclusiv remedierea problemelor de compatibilitate și remedierea erorilor. Manipularea fișierelor este posibilă și în orice codificare folosind unele funcții disponibile și în Python.

2. SciPy

SciPy este o altă bibliotecă Python la îndemână pentru calcularea calculelor științifice. Această bibliotecă se bazează pe biblioteca NumPy și crește capacitățile NumPy. Structura de date a SciPy este implementată de NumPy și este o matrice multidimensională. Acest pachet conține diverse instrumente care pot ajuta un dezvoltator în rezolvarea multor sarcini precum calcul integral, teoria probabilităților, algebră liniară etc.

SciPy a primit, de asemenea, îmbunătățiri semnificative de construcție, ceea ce a permis integrarea continuă în diverse sisteme de operare, noi metode și funcții. Ultimele sale optimizatoare actualizate sunt, de asemenea, foarte importante, împreună cu funcțiile LAPACK și BLAS.

3. Panda

Biblioteca Pandas Python are o mare varietate de instrumente de analiză și oferă, de asemenea, structuri de date de nivel înalt. Are o capacitate excelentă de a traduce operațiuni de natură compusă cu date numai în una sau două comenzi. Aceasta este una dintre caracteristicile principale ale bibliotecii Pandas.

Există mai multe metode încorporate în Pandas care pot fi utilizate pentru funcționalitatea serii de timp, combinând date, filtrare și grupare împreună cu indicatorii de viteză. Noile versiuni ale bibliotecii Pandas au primit câteva îmbunătățiri semnificative în biblioteca Pandas în domenii precum suport pentru efectuarea operațiunilor de tipuri personalizate, rezultate mai adecvate pentru aplicarea metodei, sortarea și gruparea datelor.

4. StatsModels

Statsmodels este unul dintre principalele module Python în care un dezvoltator poate găsi multe oportunități de a efectua testul statistic, estimarea modelelor statistice, analiza datelor statistice și multe altele. Un dezvoltator poate explora multe posibilități diferite de plotare și poate implementa o mulțime de metode în învățarea automată. Biblioteca StatsModels se îmbogățește și evoluează continuu cu noi oportunități de-a lungul timpului.

În cele mai recente versiuni ale lui Pandas, se pot găsi noi metode multivariate, cum ar fi măsuri repetate în cadrul ANOVA, MANOVA și analiza factorială. În noua versiune, un dezvoltator de învățare automată poate găsi, de asemenea, noi modele de numărare, cum ar fi NegativeBinomialP, modele zero-inflated și GeneralizedPoisson, împreună cu îmbunătățiri ale seriei de timp.

5. Matplotlib

Biblioteca Matplotlib Python poate ajuta un dezvoltator să construiască diferite grafice și diagrame, cum ar fi Grafice de coordonate non-carteziane, diagrame de dispersie, histograme, diagrame bidimensionale și multe altele. Multe biblioteci de trasare sunt create pentru a funcționa în coordonare cu biblioteca matplotlib.

În cea mai recentă versiune de actualizare pentru îmbunătățire, se pot găsi noi modificări la legende, fonturi, dimensiuni, culori, stil etc. Există, de asemenea, o îmbunătățire a ciclului de culoare prin crearea unui ciclu de culoare prietenos cu daltonismul, împreună cu o îmbunătățire a aspectului, cum ar fi alinierea legendelor axelor automat.

6. Născut pe mare

Seaborn este un API de nivel superior care se bazează pe biblioteca matplotlib care conține setări implicite foarte adecvate pentru procesarea diagramelor. Un dezvoltator poate folosi, de asemenea, galeria bogată de vizualizare a Seaborn, care include și tipuri complexe, cum ar fi diagrame de vioară, diagrame comune, diagrame de vioară și multe altele.

În noile actualizări ale bibliotecii seaborn, era vorba în principal despre remedierea erorilor. De asemenea, în noua versiune a Seaborn, opțiunile și parametrii sunt adăugați la vizualizare, iar compatibilitatea a fost îmbunătățită între backend-urile îmbunătățite ale matplotlib interactiv și PairGrid sau FacetGrid.

7. Complot

Plotly este un pachet Python Library pe care un dezvoltator îl poate folosi pentru a construi rapid grafică rafinată. De asemenea, este proiectat să funcționeze și să se adapteze la aplicațiile web interactive. Plotly are galerii de vizualizare uimitoare, cum ar fi diagrame 3D, diagrame ternare, grafice de contur și multe altele. Acum există noi funcții în biblioteca Plotly Python care au adus suport pentru integrarea diafoniei, animație și „vizualizări cu mai multe legături” datorită îmbunătățirilor continue ale noilor funcții și grafică.

8. Bokeh

Biblioteca Bokeh este o bibliotecă Python care utilizează widget-uri JavaScript pentru a crea vizualizări scalabile și interactive în browser. Există multe caracteristici utile în biblioteca Bokeh din Python, cum ar fi definirea apelurilor inverse, adăugarea de widget-uri, capabilități de interacțiune sub formă de legături de diagrame, posibilități de stilare, împreună cu multe colecții versatile de grafice. Bokeh are multe abilități interactive îmbunătățite, cum ar fi îmbunătățiri personalizate în câmpul de indicații, instrument mic de zoom, precum și rotația etichetelor unei căpușe categorice.

9. Pydot

Biblioteca Pydot este o bibliotecă Python care este utilizată pentru a genera diagrame complexe neorientate și orientate. Este scris exclusiv în limbajul Python și este o interfață pentru Graphviz. Pydot devine foarte util în construirea de algoritmi și rețele neuronale bazate pe arbori de decizie, făcând posibilă afișarea structurii graficelor.

10. Scikit-învață

Dacă un dezvoltator de Data Science dorește să lucreze cu date, atunci Scikit-learn este una dintre cele mai bune biblioteci pentru aceasta. Această bibliotecă poate oferi, de asemenea, algoritmi pentru extragerea datelor, cum ar fi selecția modelului, reducerea dimensionalității, clasificarea, regresia, gruparea, precum și mulți algoritmi pentru învățarea automată standard. Au fost aduse o mulțime de îmbunătățiri acestei biblioteci, inclusiv îmbunătățiri în validarea încrucișată. Scikit-learn oferă acum posibilitatea de a utiliza mai mult de o măsurătoare.

11. TensorFlow

TensorFlow este unul dintre cele mai populare cadre pentru învățarea automată și învățarea profundă, care a fost dezvoltat de Google în Google Brain. Se pot folosi mai multe seturi de date pentru a crea rețele neuronale artificiale folosind acest cadru. Există multe aplicații utile ale TensorFlow, cum ar fi recunoașterea vorbirii, identificarea obiectelor și multe altele. Un dezvoltator de învățare automată poate găsi, de asemenea, mulți ajutoare de straturi utile, cum ar fi skflow, tf-slim, tflearn etc., pe lângă TensorFlow obișnuit.

Obțineți cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Alăturați-vă programelor noastre Executive PG, Programelor de certificate avansate sau Programelor de master pentru a vă accelera cariera.

12. Keras

Keras este una dintre cele mai bune biblioteci Python, care este foarte ușor de utilizat și are o capacitate excelentă de a lucra cu date enorme și rețele neuronale profunde. Se poate folosi MxNet și CNTK și ca backend-uri și rula pe Theano și TensorFlow. Au fost aduse o mulțime de îmbunătățiri funcționale privind îmbunătățirile API, documentația, gradul de utilizare și performanța Keras în noua versiune de actualizare cu noi caracteristici precum rețele de auto-normalizare, noua aplicație MobileNet, stratul Conv3DTranspose etc.

Concluzie

Știința datelor este domeniul cu cea mai rapidă creștere a informaticii. Știința datelor este un amestec de matematică, statistică și algoritmi de calcul. Acestea sunt bibliotecile Python care sunt utilizate în mod obișnuit pentru implementările științei datelor.