12 лучших библиотек Python для науки о данных в 2022 году

Язык программирования Python стал одним из самых ведущих языков программирования, которые используются для решения проблем, задач и задач Data Science. Библиотеки Python оказались наиболее полезными библиотеками для разработчиков для кодирования алгоритмов Data Science. Давайте взглянем на двенадцать самых популярных библиотек Python.

Самые важные библиотеки Python

1. НумПи

NumPy — это критически важный пакет библиотек в области научных приложений. Это может помочь разработчику обрабатывать большие матрицы и многомерные массивы. Он также имеет обширный набор реализованных методов и математических функций высокого уровня, что создает возможность для разработчика выполнять несколько операций с этими объектами.

Эта библиотека получила значительное количество обновлений и улучшений в прошлом, включая исправление проблем совместимости и исправление ошибок. Работа с файлами также возможна в любой кодировке с использованием некоторых функций, доступных и в Python.

2. Наука

SciPy — еще одна удобная библиотека Python для научных вычислений. Эта библиотека основана на библиотеке NumPy и расширяет возможности NumPy. Структура данных SciPy реализована NumPy и представляет собой многомерный массив. Этот пакет содержит различные инструменты, которые могут помочь разработчику в решении многих задач, таких как интегральное исчисление, теория вероятностей, линейная алгебра и т. д.

SciPy также получил значительное улучшение сборки, что позволило обеспечить постоянную интеграцию в различные операционные системы, новые методы и функции. Его последние обновленные оптимизаторы также очень важны наряду с функциями LAPACK и BLAS.

3. Панды

Библиотека Pandas Python имеет широкий спектр инструментов анализа, а также предоставляет структуры данных высокого уровня. Он обладает отличной способностью преобразовывать операции составного характера с данными всего в одну или две команды. Это одна из главных особенностей библиотеки Pandas.

В Pandas есть несколько встроенных методов, которые можно использовать для функций временных рядов, объединения данных, фильтрации и группировки вместе с индикаторами скорости. Новые выпуски библиотеки pandas получили несколько значительных улучшений в библиотеке pandas в таких областях, как поддержка выполнения операций с пользовательскими типами, более подходящий вывод для применения метода, сортировки и группировки данных.

4. Модели статистики

Statsmodels — один из основных модулей Python, в котором разработчик может найти множество возможностей для выполнения статистического теста, оценки статистических моделей, статистического анализа данных и многого другого. Разработчик может исследовать множество различных возможностей построения графиков и реализовать множество методов машинного обучения. Библиотека StatsModels постоянно пополняется и развивается благодаря новым возможностям.

В самых последних выпусках Pandas можно найти новые многомерные методы, такие как повторные измерения в рамках ANOVA, MANOVA и факторного анализа. В новом выпуске разработчик машинного обучения также может найти новые модели подсчета, такие как NegativeBinomialP, модели с нулевым завышением и GeneralizedPoisson, а также улучшения временных рядов.

5. Матплотлиб

Библиотека Python Matplotlib может помочь разработчику строить различные графики и диаграммы, такие как графики недекартовых координат, диаграммы рассеяния, гистограммы, двумерные диаграммы и многое другое. Многие графические библиотеки созданы для совместной работы с библиотекой matplotlib.

В последнем обновлении выпуска для улучшения можно найти новые изменения в легендах, шрифтах, размерах, цветах, стиле и т. д. Существует также улучшение цветового цикла за счет создания цветового цикла, удобного для дальтоников, наряду с улучшением внешнего вида, таким как выравнивание легенд осей автоматически.

6. Сиборн

Seaborn — это API более высокого уровня, основанный на библиотеке matplotlib, которая содержит очень подходящие настройки по умолчанию для обработки диаграмм. Разработчик также может использовать богатую галерею визуализации Seaborn, которая также включает сложные типы, такие как диаграммы скрипки, совместные сюжеты, диаграммы скрипки и многое другое.

В новых обновлениях библиотеки seaborn в основном речь шла об исправлении ошибок. Также в новой версии Seaborn добавлены опции и параметры визуализации и улучшена совместимость между улучшенными бэкендами интерактивного matplotlib и PairGrid или FacetGrid.

7. Сюжетно

Plotly — это пакет библиотеки Python, который разработчик может использовать для быстрого создания улучшенной графики. Он также предназначен для работы и адаптации к интерактивным веб-приложениям. У Plotly есть потрясающие галереи визуализации, такие как 3D-диаграммы, троичные графики, контурная графика и многое другое. В библиотеке Plotly python теперь есть новые функции, которые обеспечивают поддержку интеграции перекрестных помех, анимации и «многосвязных представлений» благодаря постоянным улучшениям новых функций и графики.

8. Боке

Библиотека Bokeh — это библиотека Python, которая использует виджеты JavaScript для создания масштабируемых и интерактивных визуализаций в браузере. В библиотеке Bokeh Python есть много полезных функций, таких как определение обратных вызовов, добавление виджетов, возможности взаимодействия в виде связывания графиков, возможности стилей, а также множество универсальных коллекций графиков. Боке имеет множество расширенных интерактивных возможностей, таких как настраиваемые улучшения поля всплывающей подсказки, небольшой инструмент масштабирования, а также вращение меток категориальной галочки.

9. Пидот

Библиотека Pydot — это библиотека Python, которая используется для создания сложных неориентированных и ориентированных диаграмм. Он написан исключительно на языке Python и представляет собой интерфейс к Graphviz. Pydot становится очень полезным при построении алгоритмов на основе деревьев решений и нейронных сетей, позволяя отображать структуру графиков.

10. Научное обучение

Если разработчик Data Science хочет работать с данными, то Scikit-learn — одна из лучших библиотек для этого. Эта библиотека также может предоставлять алгоритмы интеллектуального анализа данных, такие как выбор модели, уменьшение размерности, классификация, регрессия, кластеризация, а также множество алгоритмов стандартного машинного обучения. В эту библиотеку было внесено множество улучшений, включая улучшения перекрестной проверки. Scikit-learn теперь предоставляет возможность использовать более одной метрики.

11. Тензорный поток

TensorFlow — одна из самых популярных сред для машинного и глубокого обучения, разработанная Google в Google Brain. Используя эту структуру, можно использовать несколько наборов данных для создания искусственных нейронных сетей. Есть много полезных приложений TensorFlow, таких как распознавание речи, идентификация объектов и многое другое. Разработчик машинного обучения также может найти множество полезных помощников слоев, таких как skflow, tf-slim, tflearn и т. д. поверх обычного TensorFlow.

Получите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Присоединяйтесь к нашим программам Executive PG, Advanced Certificate Programs или Masters Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

12. Керас

Keras — одна из лучших библиотек Python, которая очень удобна для пользователя и обладает отличной способностью работать с огромными данными и глубокими нейронными сетями. Можно также использовать MxNet и CNTK в качестве серверной части и работать поверх Theano и TensorFlow. В новом выпуске обновления было внесено множество функциональных улучшений в отношении улучшений API, документации, удобства использования и производительности Keras с новыми функциями, такими как самонормализующиеся сети, новое приложение MobileNet, слой Conv3DTranspose и т. д.

Заключение

Наука о данных — самая быстрорастущая область компьютерных наук. Наука о данных представляет собой смесь математики, статистики и вычислительных алгоритмов. Это библиотеки Python, которые обычно используются для реализации науки о данных.