12 สุดยอดไลบรารี่ Python สำหรับ Data Science ในปี 2022

Python Programming Language ได้กลายเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมชั้นนำที่ใช้แก้ปัญหา ความท้าทาย และงานของ Data Science Python Libraries ได้พิสูจน์แล้วว่ากลายเป็นห้องสมุดที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับนักพัฒนาในการเข้ารหัสอัลกอริธึม Data Science ให้เราดูสิบสองไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

ไลบรารี Python ที่สำคัญที่สุด

1. นำพาย

NumPy เป็นแพ็คเกจห้องสมุดที่สำคัญในด้านการใช้งานทางวิทยาศาสตร์ สามารถช่วยนักพัฒนาในการประมวลผลเมทริกซ์ขนาดใหญ่และอาร์เรย์หลายมิติ นอกจากนี้ยังมีคอลเล็กชันวิธีการดำเนินการและฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงจำนวนมาก ซึ่งสร้างความเป็นไปได้สำหรับนักพัฒนาในการดำเนินการหลายอย่างโดยใช้วัตถุเหล่านี้

ไลบรารีนี้มีการอัปเกรดและการปรับปรุงจำนวนมากในอดีต รวมถึงการแก้ไขปัญหาความเข้ากันได้และการแก้ไขข้อบกพร่อง การจัดการไฟล์ยังสามารถทำได้ในการเข้ารหัสโดยใช้ฟังก์ชันบางอย่างที่มีอยู่ใน Python ด้วย

2. SciPy

SciPy เป็นอีกหนึ่งไลบรารี Python ที่มีประโยชน์สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ไลบรารีนี้ใช้ไลบรารี NumPy และเพิ่มความสามารถของ NumPy โครงสร้างข้อมูลของ SciPy ถูกใช้งานโดย NumPy และเป็นอาร์เรย์หลายมิติ แพ็คเกจนี้ประกอบด้วยเครื่องมือต่างๆ ที่สามารถช่วยนักพัฒนาในการแก้ปัญหาหลายอย่าง เช่น แคลคูลัสปริพันธ์ ทฤษฎีความน่าจะเป็น พีชคณิตเชิงเส้น ฯลฯ

SciPy ยังได้รับการปรับปรุงโครงสร้างที่สำคัญ ซึ่งช่วยให้สามารถรวมเข้ากับระบบปฏิบัติการต่าง ๆ วิธีการและฟังก์ชันใหม่ ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่อัปเดตล่าสุดมีความสำคัญมากพร้อมกับฟังก์ชัน LAPACK และ BLAS

3. หมีแพนด้า

Pandas Python Library มีเครื่องมือวิเคราะห์ที่หลากหลาย และยังมีโครงสร้างข้อมูลระดับสูงอีกด้วย มีความสามารถที่ยอดเยี่ยมในการแปลการดำเนินการของธรรมชาติประกอบกับข้อมูลในหนึ่งหรือสองคำสั่งเท่านั้น นี่เป็นหนึ่งในคุณสมบัติหลักของห้องสมุด Pandas

มีวิธีการในตัวหลายวิธีใน Pandas ที่สามารถใช้สำหรับฟังก์ชันอนุกรมเวลา การรวมข้อมูล การกรองและการจัดกลุ่มพร้อมกับตัวบ่งชี้ความเร็ว ไลบรารีแพนด้ารุ่นใหม่ได้รับการปรับปรุงที่สำคัญหลายประการในไลบรารีแพนด้าในด้านต่างๆ เช่น การสนับสนุนในการดำเนินการประเภทที่กำหนดเอง เอาต์พุตที่เหมาะสมกว่าในการใช้วิธี การเรียงลำดับ และการจัดกลุ่มข้อมูล

4. สถิติโมเดล

Statsmodels เป็นหนึ่งในโมดูลหลักของ Python ที่นักพัฒนาสามารถค้นหาโอกาสมากมายในการทดสอบทางสถิติ การประมาณแบบจำลองทางสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ และอื่นๆ อีกมากมาย นักพัฒนาสามารถสำรวจความเป็นไปได้ต่างๆ มากมายในการวางแผนและใช้วิธีการมากมายในการเรียนรู้ของเครื่อง ไลบรารี StatsModels ได้รับการเติมเต็มและพัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยโอกาสใหม่ๆ เมื่อเวลาผ่านไป

ใน Pandas รุ่นล่าสุด เราสามารถพบวิธีการแบบหลายตัวแปรใหม่ เช่น การวัดซ้ำภายใน ANOVA, MANOVA และการวิเคราะห์ปัจจัย ในรีลีสใหม่ นักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงสามารถค้นหาโมเดลการนับใหม่ เช่น NegativeBinomialP โมเดลที่ไม่มีลม และ GeneralizedPoisson พร้อมกับการปรับปรุงอนุกรมเวลา

5. Matplotlib

Matplotlib Python Library สามารถช่วยให้นักพัฒนาสร้างกราฟและไดอะแกรมต่างๆ เช่น กราฟของพิกัดที่ไม่ใช่คาร์ทีเซียน, scatterplots, ฮิสโตแกรม, ไดอะแกรมสองมิติ และอื่นๆ อีกมากมาย ไลบรารีการพล็อตจำนวนมากถูกสร้างขึ้นเพื่อทำงานร่วมกับไลบรารี matplotlib

ในการอัปเดตรุ่นล่าสุดเพื่อการปรับปรุง เราจะพบการเปลี่ยนแปลงใหม่ๆ ในตำนาน แบบอักษร ขนาด สี สไตล์ ฯลฯ นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงในวงจรสีด้วยการสร้างวงจรสีที่เป็นมิตรต่อผู้ตาบอดสีพร้อมกับการปรับปรุงลักษณะที่ปรากฏ เช่น การจัดตำแหน่งตำนานแกนโดยอัตโนมัติ

6. ซีบอร์น

Seaborn เป็น API ระดับสูงกว่าที่อิงจากไลบรารีของ matplotlib ซึ่งมีการตั้งค่าเริ่มต้นที่เหมาะสมมากในการประมวลผลแผนภูมิ นักพัฒนายังสามารถใช้แกลเลอรีการแสดงภาพที่สมบูรณ์ของ Seaborn ซึ่งรวมถึงประเภทที่ซับซ้อน เช่น ไดอะแกรมไวโอลิน แผนผังร่วม ไดอะแกรมไวโอลิน และอื่นๆ อีกมากมาย

ในการอัปเดตใหม่ของห้องสมุด Seaborn ส่วนใหญ่จะเกี่ยวกับการแก้ไขข้อบกพร่อง นอกจากนี้ ในเวอร์ชันใหม่ของ Seaborn ตัวเลือกและพารามิเตอร์ต่างๆ จะถูกเพิ่มลงในการแสดงภาพและความเข้ากันได้ได้รับการปรับปรุงระหว่างแบ็กเอนด์ที่ได้รับการปรับปรุงของ matplotlib แบบโต้ตอบและ PairGrid หรือ FacetGrid

7. พล็อตเรื่อง

Plotly เป็นแพ็คเกจ Python Library ที่นักพัฒนาสามารถใช้สร้างกราฟิกที่ปรับแต่งได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังออกแบบมาเพื่อทำงานและปรับให้เข้ากับเว็บแอปแบบโต้ตอบ Plotly มีแกลเลอรีการแสดงภาพที่น่าทึ่ง เช่น แผนภูมิ 3 มิติ แผนภาพ 3 มิติ กราฟิกเส้นขอบ และอื่นๆ อีกมากมาย มีคุณสมบัติใหม่ในไลบรารี Plotly python ซึ่งสนับสนุนการรวม crosstalk แอนิเมชั่นและ "มุมมองแบบหลายลิงก์" เนื่องจากการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในคุณลักษณะและกราฟิกใหม่

8. โบเก้

ไลบรารี Bokeh เป็นไลบรารี Python ที่ใช้วิดเจ็ต JavaScript เพื่อสร้างการแสดงข้อมูลเชิงโต้ตอบที่ปรับขนาดได้ในเบราว์เซอร์ มีคุณสมบัติที่มีประโยชน์มากมายในไลบรารี Bokeh ของ Python เช่น การกำหนดคอลแบ็ก การเพิ่มวิดเจ็ต ความสามารถในการโต้ตอบในรูปแบบของการเชื่อมโยงโครงเรื่อง ความเป็นไปได้ในการจัดรูปแบบพร้อมกับคอลเลกชันกราฟที่หลากหลาย โบเก้มีความสามารถเชิงโต้ตอบที่ได้รับการปรับปรุงมากมาย เช่น การปรับปรุงฟิลด์คำแนะนำเครื่องมือแบบกำหนดเอง เครื่องมือย่อ/ขยายขนาดเล็ก ตลอดจนการหมุนป้ายกำกับของเครื่องหมายถูกตามหมวดหมู่

9. พีดอท

ไลบรารี Pydot เป็นไลบรารี python ที่ใช้สร้างไดอะแกรมแบบ non-Oriented และ Oriented Diagram ที่ซับซ้อน มันเขียนด้วยภาษา Python ล้วนๆ และเป็นส่วนต่อประสานกับ Graphviz Pydot มีประโยชน์มากในการสร้างอัลกอริธึมที่อิงตามแผนผังการตัดสินใจและโครงข่ายประสาทเทียม โดยทำให้สามารถแสดงโครงสร้างของกราฟได้

10. Scikit-เรียนรู้

หากนักพัฒนา Data Science ต้องการทำงานกับข้อมูล Scikit-learn เป็นหนึ่งในห้องสมุดที่ดีที่สุดสำหรับมัน ไลบรารีนี้ยังสามารถจัดเตรียมอัลกอริทึมสำหรับการทำเหมืองข้อมูล เช่น การเลือกแบบจำลอง การลดขนาด การจัดประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม ตลอดจนอัลกอริธึมมากมายสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องมาตรฐาน มีการปรับปรุงมากมายในไลบรารีนี้ รวมถึงการปรับปรุงการตรวจสอบข้าม ตอนนี้ Scikit-learn ให้ความสามารถในการใช้ตัวชี้วัดมากกว่าหนึ่งตัว

11. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งพัฒนาโดย Google ใน Google Brain สามารถใช้ชุดข้อมูลหลายชุดเพื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้เฟรมเวิร์กนี้ มีแอปพลิเคชั่นที่มีประโยชน์มากมายของ TensorFlow เช่น การรู้จำเสียง การระบุวัตถุ และอื่นๆ อีกมากมาย นักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงสามารถค้นหาตัวช่วยเลเยอร์ที่มีประโยชน์มากมาย เช่น skflow, tf-slim, tflearn ฯลฯ ที่ด้านบนของ TensorFlow ปกติ

รับ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เข้าร่วมโปรแกรม Executive PG, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs ของเราเพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

12. Keras

Keras เป็นหนึ่งในไลบรารี่ไพ ธ อนที่ดีที่สุด ซึ่งเป็นมิตรกับผู้ใช้มากและมีความสามารถที่ยอดเยี่ยมในการทำงานกับข้อมูลมหาศาลและเครือข่ายประสาทเทียมระดับลึก สามารถใช้ MxNet และ CNTK เป็นแบ็กเอนด์และทำงานบน Theano และ TensorFlow มีการปรับปรุงการทำงานมากมายในการปรับปรุง API เอกสารประกอบ การใช้งาน และประสิทธิภาพของ Keras ในการอัปเดตเวอร์ชันใหม่พร้อมคุณสมบัติใหม่ เช่น เครือข่ายที่ทำให้เป็นมาตรฐาน แอปพลิเคชัน MobileNet ใหม่ เลเยอร์ Conv3DTranspose เป็นต้น

บทสรุป

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เติบโตเร็วที่สุด วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ สถิติ และอัลกอริธึมการคำนวณ นี่คือไลบรารี Python ที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล