Questo articolo si propone di illustrare alcune delle librerie Python più efficaci per i professionisti della data science e i team di apprendimento automatico.
Python si distingue come linguaggio di programmazione ideale per questi ambiti, soprattutto grazie all’ampia gamma di librerie che mette a disposizione.
Le librerie Python offrono strumenti essenziali per la gestione, l’esplorazione e l’analisi dei dati, come operazioni di input/output, fondamentali per data scientist ed esperti di machine learning.
Cosa sono le Librerie Python?
Una libreria Python è una collezione di moduli predefiniti che contengono codice precompilato, incluse classi e metodi. Questo permette agli sviluppatori di evitare di scrivere codice da zero, velocizzando notevolmente il processo di sviluppo.
Il Ruolo Chiave di Python nella Data Science e Machine Learning
Python è dotato delle librerie più avanzate per chi lavora nel machine learning e nella data science.
La sintassi intuitiva di Python semplifica l’implementazione di complessi algoritmi di apprendimento automatico. La curva di apprendimento risulta quindi meno ripida e la comprensione del codice più immediata.
Python favorisce inoltre lo sviluppo rapido di prototipi e il test agile delle applicazioni.
L’ampia community di Python è un supporto prezioso per i data scientist, che possono trovare facilmente risposte e soluzioni ai loro quesiti.
Perché le Librerie Python sono Fondamentali?
Le librerie Python sono indispensabili per la creazione di applicazioni e modelli nel machine learning e nella data science.
Queste librerie promuovono la riusabilità del codice, permettendo di importare funzionalità specifiche all’interno di un programma, evitando la necessità di reinventare soluzioni già esistenti.
Librerie Python Utilizzate nel Machine Learning e Data Science
Diversi esperti del settore raccomandano l’utilizzo di varie librerie Python. La scelta della libreria dipende dal contesto applicativo specifico, e sono suddivise in categorie che includono la distribuzione di modelli, il data mining, lo scraping, l’elaborazione e la visualizzazione dei dati.
Questo articolo illustra alcune delle librerie Python più utilizzate nei settori della data science e del machine learning.
Esaminiamole ora più nel dettaglio.
Numpy
Numpy, acronimo di Numerical Python, è una libreria Python realizzata con codice C altamente ottimizzato. I data scientist la prediligono per la sua capacità di effettuare calcoli matematici e scientifici complessi.
Caratteristiche
- Numpy presenta una sintassi di alto livello, rendendola facile da usare per i programmatori esperti.
- Le prestazioni della libreria sono notevolmente elevate grazie al codice C ottimizzato.
- Offre strumenti per il calcolo numerico, incluse trasformazioni di Fourier, algebra lineare e generatori di numeri casuali.
- Essendo open source, beneficia del contributo di molti sviluppatori.
Numpy include altre funzionalità complete, come la vettorizzazione di operazioni matematiche, l’indicizzazione e la gestione di array e matrici.
Pandas
Pandas è una libreria di machine learning molto apprezzata, che fornisce strutture dati di alto livello e strumenti per analizzare grandi set di dati in modo semplice ed efficace. Con pochi comandi, questa libreria è in grado di gestire operazioni complesse sui dati.
La libreria mette a disposizione numerosi metodi integrati per raggruppare, indicizzare, recuperare, suddividere, ristrutturare e filtrare i dati, prima di inserirli in tabelle mono e multidimensionali.
Caratteristiche Principali di Pandas
- Pandas semplifica l’etichettatura dei dati nelle tabelle, allineando e indicizzando automaticamente i dati.
- Può caricare e salvare rapidamente formati di dati come JSON e CSV.
Pandas è particolarmente efficiente per la sua ottima capacità di analisi dei dati e l’elevata flessibilità.
Matplotlib
Matplotlib è una libreria Python per la grafica 2D in grado di gestire dati provenienti da diverse sorgenti. Le visualizzazioni create sono statiche, animate e interattive, offrendo la possibilità di zoom. Questo la rende ideale per la creazione di grafici. Inoltre, permette la personalizzazione del layout e dello stile visivo.
La documentazione open source di Matplotlib fornisce una vasta gamma di strumenti necessari per l’implementazione.
Matplotlib importa classi helper per la gestione di anno, mese, giorno e settimana, semplificando la manipolazione di dati di serie temporali.
Scikit-learn
Se stai cercando una libreria per gestire dati complessi, Scikit-learn è una scelta eccellente. Questa libreria è ampiamente utilizzata dai professionisti del machine learning ed è associata ad altre librerie come NumPy, SciPy e Matplotlib. Scikit-learn offre algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati, applicabili in ambienti di produzione.
Caratteristiche di Scikit-learn
- Identificazione di categorie di oggetti, attraverso algoritmi come SVM e foresta casuale, in applicazioni come il riconoscimento delle immagini.
- Previsione di attributi a valore continuo attraverso la regressione.
- Estrazione di caratteristiche.
- Riduzione della dimensionalità, per diminuire il numero di variabili casuali considerate.
- Raggruppamento di oggetti simili in insiemi.
La libreria Scikit-learn è efficace nell’estrazione di feature da set di dati di testo e immagini. Inoltre, permette di valutare l’accuratezza di modelli supervisionati su dati non visti. La varietà di algoritmi disponibili la rende adatta al data mining e ad altre attività di machine learning.
SciPy
SciPy (Scientific Python Code) è una libreria di machine learning che fornisce moduli per funzioni matematiche e algoritmi di ampia applicazione. I suoi algoritmi sono impiegati per risolvere equazioni algebriche, interpolazione, ottimizzazione, statistica e integrazione.
La sua caratteristica principale è l’estensione a NumPy, che aggiunge strumenti per risolvere funzioni matematiche e fornisce strutture dati come matrici sparse.
SciPy utilizza comandi e classi di alto livello per manipolare e visualizzare i dati. I suoi sistemi di elaborazione dati e prototipazione la rendono uno strumento efficace.
La sintassi di alto livello di SciPy ne facilita l’uso, indipendentemente dal livello di esperienza del programmatore.
L’unico limite di SciPy è la sua focalizzazione esclusiva su oggetti numerici e algoritmi, escludendo le funzioni di plotting.
PyTorch
Questa versatile libreria di machine learning implementa in modo efficiente i calcoli tensoriali con accelerazione GPU, creando grafici computazionali dinamici e calcolando automaticamente i gradienti. La libreria PyTorch è basata su Torch, una libreria di machine learning open source sviluppata in C.
Caratteristiche Principali:
- Sviluppo fluido e scalabilità, grazie al supporto su piattaforme cloud.
- Un ecosistema di strumenti e librerie supporta lo sviluppo della visione artificiale e aree come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
- Offre una transizione graduale tra le modalità eager e graph, utilizzando Torch Script, e accelera il percorso verso la produzione tramite TorchServe.
- Il backend distribuito Torch supporta la formazione distribuita e l’ottimizzazione delle performance nella ricerca e produzione.
PyTorch è ideale per lo sviluppo di applicazioni NLP.
Keras
Keras è una libreria Python open source per il machine learning, utilizzata per sperimentare con reti neurali profonde.
È nota per le sue utilità che supportano attività come la compilazione di modelli e la visualizzazione di grafici. Utilizza Tensorflow come backend, ma permette anche l’uso di Theano o reti neurali come CNTK. L’infrastruttura di backend permette la creazione di grafici computazionali per implementare le operazioni.
Caratteristiche Principali della Libreria
- Funziona efficientemente sia sulla CPU che sulla GPU.
- Il debug è facilitato dall’uso di Python come base.
- Keras è modulare, espressiva e adattabile.
- I moduli Keras possono essere esportati in JavaScript per l’esecuzione sul browser.
Le applicazioni di Keras includono elementi costitutivi di reti neurali come livelli e obiettivi, semplificando il lavoro con immagini e dati di testo.
Seaborn
Seaborn è un ulteriore strumento valido per la visualizzazione dei dati statistici.
La sua interfaccia avanzata è in grado di creare visualizzazioni grafiche statistiche informative e attraenti.
Plotly
Plotly è uno strumento di visualizzazione 3D basato sul web e sulla libreria Plotly JS. Offre un ampio supporto per diversi tipi di grafici, come grafici a linee, a dispersione e boxplot.
Plotly viene utilizzato per creare visualizzazioni di dati basate sul web nei notebook Jupyter.
Plotly è efficace per evidenziare valori anomali nei grafici con il suo strumento al passaggio del mouse, e permette di personalizzare le visualizzazioni in base alle preferenze dell’utente.
Tra i difetti di Plotly, la documentazione risulta a volte obsoleta e la varietà di strumenti rende difficile tenere traccia di tutti.
Caratteristiche della libreria Plotly Python
- I grafici 3D offrono molteplici punti di interazione.
- Ha una sintassi semplificata.
- Permette di condividere punti dati senza esporre il codice.
SimpleITK
SimpleITK è una libreria per l’analisi delle immagini che offre un’interfaccia per Insight Toolkit (ITK). Basata su C++, è open-source.
Caratteristiche di SimpleITK
- Il suo sistema I/O supporta e converte fino a 20 formati di file immagine, come JPG, PNG e DICOM.
- Fornisce filtri per il flusso di lavoro della segmentazione delle immagini, come Otsu, set di livelli e bacini idrografici.
- Interpreta le immagini come oggetti spaziali, non solo come una matrice di pixel.
L’interfaccia semplificata è disponibile in diversi linguaggi di programmazione, come R, C#, C++, Java e Python.
Statsmodels
Statsmodels permette di stimare modelli statistici, implementare test statistici ed esplorare dati statistici attraverso classi e funzioni.
La specificazione dei modelli si basa su formule in stile R, array NumPy e frame di dati Pandas.
Scrapy
Questo pacchetto open source è uno strumento efficace per il recupero (scraping) di dati da siti web. La sua natura asincrona lo rende particolarmente veloce. Scrapy presenta un’architettura e caratteristiche che ne aumentano l’efficienza.
Tuttavia, l’installazione varia a seconda del sistema operativo e non può essere utilizzato su siti web basati su JS. Funziona solo con Python 2.7 o versioni successive.
Gli esperti di data science lo utilizzano nel data mining e nei test automatizzati.
Caratteristiche
- Può esportare feed in JSON, CSV e XML, archiviandoli in diversi backend.
- Offre funzionalità per raccogliere ed estrarre dati da fonti HTML/XML.
- L’API ben definita permette di estendere Scrapy.
Pillow
Pillow è una libreria Python per l’elaborazione e la manipolazione delle immagini.
Estende le capacità dell’interprete Python, supportando vari formati di file e offrendo un’eccellente rappresentazione interna.
Pillow facilita l’accesso ai dati memorizzati nei formati di file di base.
Conclusioni
Questo articolo ha presentato alcune delle migliori librerie Python a disposizione di data scientist ed esperti di machine learning.
Come evidenziato, Python offre un’ampia gamma di pacchetti per il machine learning e la data science. Naturalmente, esistono altre librerie Python che possono essere impiegate in altri ambiti.
Se desideri approfondire l’argomento, potresti trovare utile conoscere alcuni dei migliori notebook per la data science.
Buon apprendimento!