2022'de Veri Bilimi İçin En İyi 12 Python Kitaplığı

Python Programlama Dili, Veri Biliminin problemlerini, zorluklarını ve görevlerini çözmek için kullanılan en önde gelen programlama dillerinden biri haline geldi. Python Kitaplıkları, geliştiricilerin veri Bilimi algoritmalarını kodlaması için en faydalı kitaplıklar olduğunu kanıtladı. En popüler on iki Python Kitaplığına bir göz atalım

En Önemli Python Kitaplıkları

1. NumPy

NumPy, bilimsel uygulamalar alanında kritik bir kütüphane paketidir. Bir geliştiricinin büyük matrisleri ve çok boyutlu dizileri işlemesine yardımcı olabilir. Ayrıca, bir geliştiricinin bu nesneleri kullanarak birkaç işlemi gerçekleştirme olasılığını yaratan, yüksek düzeyde uygulanan yöntemler ve matematiksel işlevlerden oluşan kapsamlı bir koleksiyona sahiptir.

Bu kitaplık, uyumluluk sorunlarının düzeltilmesi ve hata düzeltme dahil olmak üzere geçmişte önemli sayıda yükseltme ve iyileştirmeye sahiptir. Python'da da bulunan bazı işlevleri kullanan herhangi bir kodlamada dosyaların işlenmesi de mümkündür.

2. Bilim

SciPy, bilimsel hesaplamaları hesaplamak için başka bir kullanışlı Python kütüphanesidir. Bu kitaplık NumPy kitaplığını temel alır ve NumPy'nin yeteneklerini artırır. SciPy'nin Veri yapısı NumPy tarafından uygulanır ve çok boyutlu bir dizidir. Bu paket, bir geliştiricinin integral hesabı, olasılık teorisi, lineer cebir vb. gibi birçok görevi çözmesine yardımcı olabilecek çeşitli araçlar içerir.

SciPy ayrıca çeşitli işletim sistemlerine, yeni yöntemlere ve işlevlere sürekli entegrasyona izin veren önemli bir yapı iyileştirmesi aldı. LAPACK ve BLAS işlevleriyle birlikte en son güncellenmiş optimize edicileri de çok önemlidir.

3. Pandalar

Pandas Python Kütüphanesi, çok çeşitli analiz araçlarına sahiptir ve ayrıca üst düzey veri yapıları sağlar. Yalnızca bir veya iki komutta verilerle bileşik yapıdaki işlemleri çevirmek için mükemmel bir yeteneğe sahiptir. Bu, Pandas kitaplığının ana özelliklerinden biridir.

Pandalarda zaman serisi işlevselliği, verileri birleştirme, filtreleme ve hız göstergeleriyle birlikte gruplama için kullanılabilecek birkaç yerleşik yöntem vardır. pandas kitaplığının yeni sürümleri, özel tür işlemleri gerçekleştirme desteği, yöntemi uygulamak için daha uygun çıktı, verileri sıralama ve gruplandırma gibi alanlarda pandas kitaplığında birçok önemli iyileştirmeye sahiptir.

4. İstatistik Modelleri

Statsmodels, bir geliştiricinin istatistiksel test, istatistiksel model tahmini, istatistiksel veri analizi ve daha fazlasını gerçekleştirmek için birçok fırsat bulabileceği ana Python modüllerinden biridir. Bir geliştirici, çizimde birçok farklı olasılığı keşfedebilir ve makine öğreniminde birçok yöntemi uygulayabilir. StatsModels kitaplığı, zaman içinde yeni fırsatlarla sürekli olarak zenginleşiyor ve gelişiyor.

Pandaların en son sürümlerinde, ANOVA, MANOVA ve faktör analizi içinde tekrarlanan ölçümler gibi yeni çok değişkenli yöntemler bulunabilir. Yeni sürümde, bir makine öğrenimi geliştiricisi, NegativeBinomialP, sıfır şişirilmiş modeller ve GeneralizedPoisson gibi yeni sayım modellerinin yanı sıra zaman serisi iyileştirmeleri de bulabilir.

5. Matplotlib

Matplotlib Python Kitaplığı, bir geliştiricinin Kartezyen Olmayan koordinatların Grafikleri, dağılım grafikleri, histogramlar, iki boyutlu diyagramlar ve çok daha fazlası gibi çeşitli grafikler ve diyagramlar oluşturmasına yardımcı olabilir. Matplotlib kütüphanesi ile koordineli çalışmak üzere birçok çizim kütüphanesi oluşturulmuştur.

İyileştirme için en son sürüm güncellemesinde, efsaneler, yazı tipleri, boyutlar, renkler, stil vb. için yeni değişiklikler bulunabilir. Ayrıca, renk körü dostu bir renk döngüsü ve aşağıdaki gibi bir görünüm iyileştirmesi oluşturarak renk döngüsünde bir iyileştirme vardır. eksen efsanelerinin otomatik olarak hizalanması.

6. Denizde doğan

Seaborn, çizelgeleri işlemek için çok uygun varsayılan ayarları içeren matplotlib kitaplığına dayanan daha üst düzey bir API'dir. Bir geliştirici ayrıca Seaborn'un keman diyagramları, ortak planlar, keman diyagramları ve daha pek çok karmaşık tür içeren zengin görselleştirme galerisini de kullanabilir.

Seaborn kütüphanesinin yeni güncellemelerinde, çoğunlukla hata düzeltme ile ilgiliydi. Ayrıca, Seaborn'un yeni sürümünde, görselleştirmeye seçenekler ve parametreler eklendi ve etkileşimli matplotlib ile PairGrid veya FacetGrid'in geliştirilmiş arka uçları arasında uyumluluk geliştirildi.

7. Konusu

Plotly, bir geliştiricinin hızlı bir şekilde rafine grafikler oluşturmak için kullanabileceği bir Python Kitaplığı paketidir. Ayrıca etkileşimli web uygulamalarına uyum sağlamak ve çalışmak üzere tasarlanmıştır. Plotly, 3B grafikler, üçlü grafikler, kontur grafikleri ve daha pek çok harika görselleştirme galerisine sahiptir. Plotly python kitaplığında, yeni özellikler ve grafiklerdeki sürekli iyileştirmeler nedeniyle artık karışma entegrasyonu, animasyon ve "çoklu bağlantılı görünümler" için destek getiren yeni özellikler var.

8. Bokeh

Bokeh kitaplığı, tarayıcıda ölçeklenebilir ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için JavaScript pencere öğelerini kullanan bir Python kitaplığıdır. Python'un Bokeh kitaplığında, geri aramaları tanımlama, widget'lar ekleme, grafiklerin bağlanması biçiminde etkileşim yetenekleri, çok yönlü grafik koleksiyonları ile birlikte stil oluşturma olanakları gibi birçok yararlı özellik vardır. Bokeh, özelleştirilmiş araç ipucu alanı geliştirmeleri, küçük yakınlaştırma aracı ve ayrıca kategorik bir onay işaretinin etiketlerinin döndürülmesi gibi birçok gelişmiş etkileşimli yeteneğe sahiptir.

9. Pydot

Pydot kitaplığı, karmaşık yönelimli olmayan ve yönelimli diyagramlar oluşturmak için kullanılan bir python kitaplığıdır. Tamamen Python dilinde yazılmıştır ve Graphviz için bir arayüzdür. Pydot, grafiklerin yapısını görüntülemeyi mümkün kılarak, karar ağaçları tabanlı algoritmalar ve sinir ağları oluşturmada çok yardımcı olur.

10. Scikit-öğren

Bir Veri Bilimi geliştiricisi verilerle çalışmak istiyorsa, Scikit-learn bunun için en iyi kitaplıklardan biridir. Bu kütüphane aynı zamanda model seçimi, boyutsallık azaltma, sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi veri madenciliği algoritmalarının yanı sıra standart makine öğrenimi için birçok algoritma sağlayabilir. Çapraz doğrulamadaki iyileştirmeler de dahil olmak üzere bu kitaplıkta birçok geliştirme yapılmıştır. Scikit-learn artık birden fazla metrik kullanma yeteneği sağlıyor.

11. TensorFlow

TensorFlow, Google tarafından Google Brain'de geliştirilen makine öğrenimi ve derin öğrenme için en popüler çerçevelerden biridir. Bu çerçeveyi kullanarak yapay sinir ağları oluşturmak için birden fazla veri seti kullanılabilir. TensorFlow'un konuşma tanıma, nesne tanımlama ve daha pek çok yararlı uygulaması vardır. Bir makine öğrenimi geliştiricisi, normal TensorFlow'un üzerinde skflow, tf-slim, tflearn vb. gibi birçok yararlı katman yardımcısını da bulabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi kursları kazanın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarımıza, İleri Düzey Sertifika Programlarımıza veya Yüksek Lisans Programlarımıza katılın.

12. Keralar

Keras, son derece kullanıcı dostu olan ve muazzam veri ve derin sinir ağlarıyla çalışma konusunda mükemmel bir yeteneğe sahip olan en iyi python kitaplıklarından biridir. MxNet ve CNTK arka uç olarak da kullanılabilir ve Theano ve TensorFlow üzerinde çalıştırılabilir. Kendi kendini normalleştiren ağlar, yeni MobileNet uygulaması, Conv3DTranspose katmanı, vb. gibi yeni özelliklerle yeni güncelleme sürümünde Keras'ın API iyileştirmeleri, belgeleri, kullanılabilirliği ve performansı üzerinde birçok işlevsel iyileştirme yapılmıştır.

Çözüm

Veri bilimi, bilgisayar biliminin en hızlı büyüyen alanıdır. Veri bilimi, matematik, istatistik ve hesaplama algoritmalarının bir karışımıdır. Bunlar, veri bilimi uygulamaları için yaygın olarak kullanılan Python kitaplıklarıdır.